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Une idée qui revenait sans cesse pendant mes recherches $OPG , c’était celle-ci.

Et si le plus gros problème de l’IA en chaîne (on-chain) n’était pas le modèle lui-même ?

C’est l’attente.

Au début, je pensais que du matériel plus rapide résoudrait tout. De meilleurs GPU. Plus de nœuds. Plus de calcul. Mais plus je lisais à propos de @OpenGradient , plus je réalisais que déverser davantage de puissance sur le problème ne corrige pas toujours la conception.

Imaginez faire la queue à une longue caisse. Tout le monde a déjà choisi ce qu’il veut, mais personne ne peut partir parce qu’un client est encore en train de décider. Peu importe la rapidité des autres. Toute la file attend.

C’est comme ça que j’ai commencé à réfléchir à l’inférence d’IA et à la blockchain.

Si chaque bloc doit attendre qu’un modèle d’IA lourd ait fini de réfléchir, alors des modèles plus grands et plus intelligents pourraient aussi signifier des réseaux plus lents. Ça n’a jamais semblé être une bonne direction.

C’est là que OPG m’a fait m’arrêter et réfléchir.

Plutôt que d’obliger l’inférence à se produire pendant qu’un bloc est en cours de construction, OpenGradient lui donne son propre espace. Le travail de l’IA a lieu avant l’assemblage du bloc. Quand le bloc est enfin créé, il ne reste pas là à attendre qu’un modèle réponde.

Il se contente de collecter le résultat final.

Ce petit choix de design semble beaucoup plus important qu’il n’en a l’air.

Cela signifie que la production de blocs peut continuer d’avancer même quand les tâches d’IA deviennent plus complexes. À mesure que les modèles s’améliorent avec le temps, la blockchain n’a pas automatiquement besoin de devenir plus lente.

Pour moi, c’est ce qui rend OpenGradient différent.

Ce n’est pas une tentative de faire entrer l’IA dans une architecture blockchain qui n’a jamais été conçue pour cela.

C’est une refonte du flux afin que chacun puisse faire ce qu’il fait le mieux.

J’apprends encore chaque jour, mais une chose devient de plus en plus claire.

L’avenir de l’IA décentralisée n’appartiendra peut-être pas au projet qui dispose des plus grands modèles.

Il pourrait appartenir à celui qui comprend comment maintenir le réseau en mouvement pendant que ces modèles continuent de réfléchir.

C’est l’une des raisons pour lesquelles je surveille de si près #OPG .
#opg #opengradientchat #OpenGradientPrivacy #OpenGradient

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Quel objectif le design d’OpenGradient vise-t-il à améliorer ?

EL_N

#OpenGradientPrivacy

OpenGradient

La plupart des outils d'image conservent chaque prompt que vous envoyez.

OpenGradient exécute Seedream sur un chemin privé à la place, donc vos prompts et vos images restent vos propriétés et ne deviennent jamais les données d'entraînement de quelqu'un d'autre.

4/5

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