#opg $OPG 研究者、KOL、コミュニティ運営、プロトレーダー、ほとんどの人が見せられない草稿を1つは持っている。@OpenGradient にそれらを移して、初めて公にする勇気を持った。
この人たちの痛みは大きく過小評価されている。研究者は未発表のデューデリジェンスノートやプロジェクトに対するネガティブな判断を手に持っている; KOLはライブ配信の前に、どの言葉がスクリーンショットされ、どの言葉が敵に弾薬として使われるかを計算する必要がある; コミュニティ運営は苦情、内部の摩擦、危機対応計画を握っている; トレーダーは言うまでもない、ポジションや次のプランを少し漏らすと、価格は先に動いてしまう。彼らの専門性を決定するのは、記録することすら恐れられるものだ。$ESPORTS
主流のAIはこのグループにとって気まずい存在だ。スレッドを整えたり、データを処理したり、翻訳をしたりするのはいいが、高度な推論をさせると、重要な変数をXとYに置き換えてしまう。以前はこれが職業倫理だと思っていたが、いくつかのベンダーの保持戦略を調べた後、これは操作の問題ではなく、エンジニアリングの問題であり、あなたのデータの脱敏処理は実際には彼らのリスク管理を行っていることに気づいた。
異業種の例えをすると、主流のAIは共有オフィスの会議室のようなもので、どんなに防音が良くても隣には人がいる; OpenGradientは公証プレートが掛けられたプライベートオフィスのようで、あなたが何を言ったか、誰が記録したか、コピーがあるかどうかは明確に確認できる。それはzkMLとTEEの検証可能な推論を基盤としており、モデルが変更されたか、どのマシンで動いているか、プロセスが歪んでいないかはすべて暗号学的に検証可能だ。ネット上には4500以上のモデルがあり、200万回以上の検証可能な推論が実行されている。OpenGradient Chatはこの基盤を職業ユーザーが草稿を公開するための入り口に変えた。
私はそれを保証しない。zk証明の計算リソースのコストや、TEEのサイドチャネル攻撃のリスクは懸念材料だ; テストネットの段階で核心のノートをすべて賭けるので、自分で慎重に考えなければならない。
$BEAT
ハード指標を3つ設定した: OpenGradientのメインネットが立ち上がり、zkMLのエンドツーエンドの遅延とTEEのリモート証明の失敗率が公開ダッシュボードとして作成され、重大な事故のない圧力サイクルを1回通過したら、初めてそれをデフォルトの作業台として扱う。それまでの間、書くことすら熱くて嫌な原稿を処理するために使う。この層のプライバシーこそが、このグループが本当に対価を支払っているものだ。