Sigo pensando en OpenGradient de una manera diferente a la mayoría de las personas.
Al principio, parece otro proyecto de IA + cripto. No creo que esa sea la parte interesante.
La pregunta real es la confianza: ¿la IA hizo realmente lo que afirmó?
La IA no encaja de forma ordenada en la cadena. Los modelos son demasiado grandes, el cómputo de GPU es costoso y las entradas privadas no pueden exponerse por completo.
Lo que destaca de OpenGradient es que no obliga a que una sola máquina lo haga todo. Los nodos de GPU ejecutan los modelos, los nodos completos verifican pruebas, los nodos de datos mejoran las entradas externas y el almacenamiento se encarga de lo que no pertenece en cadena.
No es una solución perfecta. Los nodos de datos aún se están implementando, ZKML sigue siendo difícil a gran escala y los sistemas basados en TEE tienen compensaciones.
Pero eso es lo que lo hace interesante. El futuro de la IA en cadena quizá no sea eliminar la confianza, sino saber exactamente dónde existe y diseñar en torno a ella.
#IRGCSaysItStruckKuwaitAndBahrain
#USStrikes10IranianMilitaryTargets
#FINMAAcceleratesAIForCryptoOversight
#CAP #ACT
$CAP
$ACT
Al principio, parece otro proyecto de IA + cripto. No creo que esa sea la parte interesante.
La pregunta real es la confianza: ¿la IA hizo realmente lo que afirmó?
La IA no encaja de forma ordenada en la cadena. Los modelos son demasiado grandes, el cómputo de GPU es costoso y las entradas privadas no pueden exponerse por completo.
Lo que destaca de OpenGradient es que no obliga a que una sola máquina lo haga todo. Los nodos de GPU ejecutan los modelos, los nodos completos verifican pruebas, los nodos de datos mejoran las entradas externas y el almacenamiento se encarga de lo que no pertenece en cadena.
No es una solución perfecta. Los nodos de datos aún se están implementando, ZKML sigue siendo difícil a gran escala y los sistemas basados en TEE tienen compensaciones.
Pero eso es lo que lo hace interesante. El futuro de la IA en cadena quizá no sea eliminar la confianza, sino saber exactamente dónde existe y diseñar en torno a ella.
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