J'ai consulté les docs de PIPE aujourd'hui et je me suis arrêté sur une ligne qui a reformulé ce que @OpenGradient essaie réellement de faire au niveau du bloc.
La plupart des intégrations blockchain AI fonctionnent de la même manière. Un smart contract émet une demande. Un oracle ou un service hors chaîne la récupère. Le résultat revient dans une transaction ultérieure. L'IA et la blockchain sont dans deux voies séparées qui passent occasionnellement des données entre elles.
PIPE, le Moteur d'Exécution Pré-Exécutif d'Inférence Parallélisée, supprime cet écart. L'inférence AI s'exécute pendant la production du bloc elle-même, pas après. Au moment où un bloc est finalisé, le modèle a déjà été exécuté et le résultat est intégré dans le même bloc qui l'a demandé. Pas d'attente pour une seconde transaction. Pas de pont entre la couche AI et la couche d'exécution.
Ce qui m'a fait réfléchir plus longtemps, c'est l'interface SolidML. N'importe quel smart contract peut appeler OGInference directement en Solidity, choisir ZKML, TEE ou vérification Vanilla, passer un CID de modèle depuis le Hub, et obtenir un résultat en retour de manière synchrone dans la même transaction. Le modèle n'est pas un service séparé avec lequel le contrat communique. C'est un précompilé que le contrat appelle nativement.
Le détail de la parallélisation est ce qui rend cela viable à grande échelle. Les demandes d'inférence à travers différents contrats s'exécutent en parallèle lors de la construction du bloc, donc un modèle lent sur un contrat ne retarde pas la production des blocs pour tout le reste sur le réseau.
Ce à quoi je pensais, c'est ce que cela change spécifiquement pour le DeFi. Un protocole de prêt qui ajuste les paramètres de risque en fonction d'un modèle ML en direct, à l'intérieur de la même transaction qui déclenche l'ajustement, est un design fondamentalement différent de celui qui interroge un oracle toutes les quelques minutes.
Si l'inférence AI devient un appel natif à l'intérieur d'un smart contract, qu'est-ce que cela fait à la frontière entre la logique du protocole et la prédiction ?
#opg $OPG
La plupart des intégrations blockchain AI fonctionnent de la même manière. Un smart contract émet une demande. Un oracle ou un service hors chaîne la récupère. Le résultat revient dans une transaction ultérieure. L'IA et la blockchain sont dans deux voies séparées qui passent occasionnellement des données entre elles.
PIPE, le Moteur d'Exécution Pré-Exécutif d'Inférence Parallélisée, supprime cet écart. L'inférence AI s'exécute pendant la production du bloc elle-même, pas après. Au moment où un bloc est finalisé, le modèle a déjà été exécuté et le résultat est intégré dans le même bloc qui l'a demandé. Pas d'attente pour une seconde transaction. Pas de pont entre la couche AI et la couche d'exécution.
Ce qui m'a fait réfléchir plus longtemps, c'est l'interface SolidML. N'importe quel smart contract peut appeler OGInference directement en Solidity, choisir ZKML, TEE ou vérification Vanilla, passer un CID de modèle depuis le Hub, et obtenir un résultat en retour de manière synchrone dans la même transaction. Le modèle n'est pas un service séparé avec lequel le contrat communique. C'est un précompilé que le contrat appelle nativement.
Le détail de la parallélisation est ce qui rend cela viable à grande échelle. Les demandes d'inférence à travers différents contrats s'exécutent en parallèle lors de la construction du bloc, donc un modèle lent sur un contrat ne retarde pas la production des blocs pour tout le reste sur le réseau.
Ce à quoi je pensais, c'est ce que cela change spécifiquement pour le DeFi. Un protocole de prêt qui ajuste les paramètres de risque en fonction d'un modèle ML en direct, à l'intérieur de la même transaction qui déclenche l'ajustement, est un design fondamentalement différent de celui qui interroge un oracle toutes les quelques minutes.
Si l'inférence AI devient un appel natif à l'intérieur d'un smart contract, qu'est-ce que cela fait à la frontière entre la logique du protocole et la prédiction ?
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