Kane Crypto
1.3k 投稿
Kane Crypto
Chỉ yêu mình $TAO
X: @kane_tdt
取引を発注
超高頻度トレーダー
4.9年
6.1K+ フォロー
3.4K+ フォロワー
2.3K+ いいね
投稿
ポートフォリオ
すべて
引用
動画
翻訳参照
ONDO là 1 trong số ít Altcoin mình cực kỳ tin tưởng
Mới đây Idol Ryker đã cho plan của ONDO
Ae có thể tham khảo nha :))
DYOR
Mới đây Idol Ryker đã cho plan của ONDO
Ae có thể tham khảo nha :))
DYOR
翻訳参照
Đây là thằng bạn mình
âm hơn $6k
làm văn phòng được mấy đồng toàn nạp vào cúng cho sàn, chịu
âm hơn $6k
làm văn phòng được mấy đồng toàn nạp vào cúng cho sàn, chịu
翻訳参照
Có một chi tiết trong thiết kế của @grvt_io dễ bị bỏ qua: thay vì cố gắng thay thế CEX hay DEX, dự án lại xây dựng mô hình Hybrid Exchange để kết hợp cả hai.
Nghe có vẻ chỉ là một cách gọi sản phẩm. Nhưng điều đáng quan tâm không phải GRVT tự nhận mình là "hybrid", mà là vì sao họ lại chọn hướng thiết kế này.
CEX trở nên phổ biến nhờ khả năng khớp lệnh nhanh, thanh khoản cao và trải nghiệm giao dịch mượt mà. Đổi lại, người dùng phải gửi tài sản vào sàn và đặt niềm tin vào bên lưu ký.
DEX giúp người dùng luôn giữ quyền sở hữu tài sản của mình. Tuy nhiên, trải nghiệm giao dịch thường kém liền mạch hơn, thanh khoản có thể phân mảnh và hiệu suất khó đạt được như các sàn tập trung.
Mô hình Hybrid Exchange của GRVT dường như không cố chứng minh CEX hay DEX tốt hơn. Thay vào đó, dự án xuất phát từ một giả định khác: tốc độ giao dịch và quyền sở hữu tài sản không nhất thiết phải là hai yếu tố buộc phải đánh đổi.
Tất nhiên, lựa chọn này cũng có trade-off. Kết hợp trải nghiệm của CEX với cơ chế tự quản lý tài sản của DEX đồng nghĩa giao thức phải dung hòa hai mô hình được xây dựng trên những giả định rất khác nhau, khiến việc thiết kế trở nên phức tạp hơn.
Điều khiến mình chú ý sau khi tìm hiểu về GRVT không phải là khẩu hiệu "kết hợp CEX và DEX", mà là cách dự án nhìn nhận bài toán.
Thay vì chấp nhận rằng người dùng phải lựa chọn giữa sự thuận tiện và quyền sở hữu tài sản, GRVT xem đó là một giới hạn đáng để thiết kế lại. Mô hình này có thành công hay không vẫn phụ thuộc vào quá trình triển khai, nhưng bản thân quyết định thiết kế đó đã là một góc nhìn khá thú vị.
#grvt
Nghe có vẻ chỉ là một cách gọi sản phẩm. Nhưng điều đáng quan tâm không phải GRVT tự nhận mình là "hybrid", mà là vì sao họ lại chọn hướng thiết kế này.
CEX trở nên phổ biến nhờ khả năng khớp lệnh nhanh, thanh khoản cao và trải nghiệm giao dịch mượt mà. Đổi lại, người dùng phải gửi tài sản vào sàn và đặt niềm tin vào bên lưu ký.
DEX giúp người dùng luôn giữ quyền sở hữu tài sản của mình. Tuy nhiên, trải nghiệm giao dịch thường kém liền mạch hơn, thanh khoản có thể phân mảnh và hiệu suất khó đạt được như các sàn tập trung.
Mô hình Hybrid Exchange của GRVT dường như không cố chứng minh CEX hay DEX tốt hơn. Thay vào đó, dự án xuất phát từ một giả định khác: tốc độ giao dịch và quyền sở hữu tài sản không nhất thiết phải là hai yếu tố buộc phải đánh đổi.
Tất nhiên, lựa chọn này cũng có trade-off. Kết hợp trải nghiệm của CEX với cơ chế tự quản lý tài sản của DEX đồng nghĩa giao thức phải dung hòa hai mô hình được xây dựng trên những giả định rất khác nhau, khiến việc thiết kế trở nên phức tạp hơn.
Điều khiến mình chú ý sau khi tìm hiểu về GRVT không phải là khẩu hiệu "kết hợp CEX và DEX", mà là cách dự án nhìn nhận bài toán.
Thay vì chấp nhận rằng người dùng phải lựa chọn giữa sự thuận tiện và quyền sở hữu tài sản, GRVT xem đó là một giới hạn đáng để thiết kế lại. Mô hình này có thành công hay không vẫn phụ thuộc vào quá trình triển khai, nhưng bản thân quyết định thiết kế đó đã là một góc nhìn khá thú vị.
#grvt
翻訳参照
Có hai cách để giữ một dòng sông sạch.
Một là để rác trôi xuống rồi đứng cuối sông vớt.
Hai là đặt cái lưới ngay đầu nguồn, rác chưa kịp trôi đã bị chặn.
Crypto cũng thế, nhưng lại đang làm theo cách đầu.
Giao dịch cứ đi trước, hack hay rửa tiền thì đi sau.
@NewtonProtocol lại chọn cách ngược lại.
Không chờ giao dịch chạy xong mới kiểm tra.
Mà luôn hỏi trước:
"Lệnh này có được phép chạy hay không?"
Theo mình đây mới là điểm đáng giá của Newton.
Newton giống như một chốt giữa người dùng và blockchain.
Muốn chuyển tiền?
Muốn swap?
Muốn qua chốt?
Được thôi.
Phải kiểm tra trước:
Nếu không vi phạm thì cho qua
Còn nếu vi phạm thì dừng luôn.
Đỡ phải ngồi "chữa cháy" sau này.
Một điều mình thấy khá hay là...
Crypto mấy năm nay cứ chăm chăm vá lỗi smart contract.
Trong khi rất nhiều vụ mất tiền lại không phải vì code lỗi.
Mà vì...
Người đúng, code đúng, nhưng quyết định sai.
Newton không sửa blockchain.
Họ thêm một lớp "được phép hay không được phép" trước khi blockchain làm việc.
Nghe nhỏ, nhưng mình nghĩ đây mới là thứ cần nhất.
Tuy nhiên vẫn có vấn đề.
Policy càng dễ tạo thì càng có nguy cơ bị lạm dụng.
Hôm nay chặn hacker.
Ngày mai chặn thêm người dùng ở quốc gia A.
Ngày kia lại thêm hàng chục điều kiện khác.
Đến lúc đó blockchain vẫn phi tập trung...
Nhưng quyền lại nằm trong một cái "cổng".
Theo mình, câu hỏi quan trọng không phải Newton lọc nhanh cỡ nào.
Mà là:
Ai là người viết policy?
Ai có quyền sửa nó?
Và nếu policy sai thì ai chịu trách nhiệm?
Mình vẫn khá thích hướng đi của Newton.
Họ muốn trở thành lớp authorization mà chain nào cũng có thể dùng.
#Newt $NEWT $M $TLM
Một là để rác trôi xuống rồi đứng cuối sông vớt.
Hai là đặt cái lưới ngay đầu nguồn, rác chưa kịp trôi đã bị chặn.
Crypto cũng thế, nhưng lại đang làm theo cách đầu.
Giao dịch cứ đi trước, hack hay rửa tiền thì đi sau.
@NewtonProtocol lại chọn cách ngược lại.
Không chờ giao dịch chạy xong mới kiểm tra.
Mà luôn hỏi trước:
"Lệnh này có được phép chạy hay không?"
Theo mình đây mới là điểm đáng giá của Newton.
Newton giống như một chốt giữa người dùng và blockchain.
Muốn chuyển tiền?
Muốn swap?
Muốn qua chốt?
Được thôi.
Phải kiểm tra trước:
Nếu không vi phạm thì cho qua
Còn nếu vi phạm thì dừng luôn.
Đỡ phải ngồi "chữa cháy" sau này.
Một điều mình thấy khá hay là...
Crypto mấy năm nay cứ chăm chăm vá lỗi smart contract.
Trong khi rất nhiều vụ mất tiền lại không phải vì code lỗi.
Mà vì...
Người đúng, code đúng, nhưng quyết định sai.
Newton không sửa blockchain.
Họ thêm một lớp "được phép hay không được phép" trước khi blockchain làm việc.
Nghe nhỏ, nhưng mình nghĩ đây mới là thứ cần nhất.
Tuy nhiên vẫn có vấn đề.
Policy càng dễ tạo thì càng có nguy cơ bị lạm dụng.
Hôm nay chặn hacker.
Ngày mai chặn thêm người dùng ở quốc gia A.
Ngày kia lại thêm hàng chục điều kiện khác.
Đến lúc đó blockchain vẫn phi tập trung...
Nhưng quyền lại nằm trong một cái "cổng".
Theo mình, câu hỏi quan trọng không phải Newton lọc nhanh cỡ nào.
Mà là:
Ai là người viết policy?
Ai có quyền sửa nó?
Và nếu policy sai thì ai chịu trách nhiệm?
Mình vẫn khá thích hướng đi của Newton.
Họ muốn trở thành lớp authorization mà chain nào cũng có thể dùng.
#Newt $NEWT $M $TLM
翻訳参照
Ê ae, tao theo dõi Newton Protocol cũng một thời gian rồi, càng đọc càng thấy nhiều người đang hiểu nhầm dự án này.
Nhiều người nghĩ Newton chỉ là một dự án AI.
Nhưng theo tao, thứ họ xây không phải AI, mà là lớp kiểm soát trước khi AI được phép thực hiện giao dịch.
Đây mới là điểm đáng chú ý.
Blockchain chỉ đảm bảo transaction được execute đúng.
Nó không quan tâm AI quyết định đúng hay sai.
Nếu AI đọc sai dữ liệu rồi swap nhầm, chain vẫn xử lý bình thường.
Newton muốn giải đúng khoảng trống đó.
Thay vì để AI tự quyết, mọi giao dịch đều phải qua một lớp policy:
kiểm tra spending limit, whitelist, dữ liệu off-chain... đủ điều kiện mới được thực thi.
Điểm mình thích là Newton không đặt niềm tin vào việc AI sẽ ngày càng thông minh.
Họ mặc định AI luôn có thể sai, nên thêm một "lớp phanh" trước khi tiền được di chuyển.
Nhưng cũng có một câu hỏi đáng suy nghĩ.
Policy cũng do con người tạo ra.
Nếu thị trường thay đổi mà policy không cập nhật kịp, nó cũng có thể trở thành điểm yếu của hệ thống.
Theo mình, Newton không chỉ đang xây hạ tầng cho AI agent, mà đang xây lớp authorization cho AI trên blockchain.
Nếu AI agent trở thành xu hướng trong vài năm tới, đây có thể là một mảnh ghép rất quan trọng.
Còn ae nghĩ sao?
AI nên được toàn quyền giao dịch, hay luôn cần một lớp "phanh" như Newton đứng ở giữa? 👇
@NewtonProtocol #Newt $NEWT $NFP $BNB
Nhiều người nghĩ Newton chỉ là một dự án AI.
Nhưng theo tao, thứ họ xây không phải AI, mà là lớp kiểm soát trước khi AI được phép thực hiện giao dịch.
Đây mới là điểm đáng chú ý.
Blockchain chỉ đảm bảo transaction được execute đúng.
Nó không quan tâm AI quyết định đúng hay sai.
Nếu AI đọc sai dữ liệu rồi swap nhầm, chain vẫn xử lý bình thường.
Newton muốn giải đúng khoảng trống đó.
Thay vì để AI tự quyết, mọi giao dịch đều phải qua một lớp policy:
kiểm tra spending limit, whitelist, dữ liệu off-chain... đủ điều kiện mới được thực thi.
Điểm mình thích là Newton không đặt niềm tin vào việc AI sẽ ngày càng thông minh.
Họ mặc định AI luôn có thể sai, nên thêm một "lớp phanh" trước khi tiền được di chuyển.
Nhưng cũng có một câu hỏi đáng suy nghĩ.
Policy cũng do con người tạo ra.
Nếu thị trường thay đổi mà policy không cập nhật kịp, nó cũng có thể trở thành điểm yếu của hệ thống.
Theo mình, Newton không chỉ đang xây hạ tầng cho AI agent, mà đang xây lớp authorization cho AI trên blockchain.
Nếu AI agent trở thành xu hướng trong vài năm tới, đây có thể là một mảnh ghép rất quan trọng.
Còn ae nghĩ sao?
AI nên được toàn quyền giao dịch, hay luôn cần một lớp "phanh" như Newton đứng ở giữa? 👇
@NewtonProtocol #Newt $NEWT $NFP $BNB
翻訳参照
Ê ae, kể nghe về @NewtonProtocol của Magic Labs nè.
Nhiều người bảo: “Magic vốn làm ví, giờ nhảy sang compliance chắc theo trend”.
Nghe cũng hợp lý vì crypto không thiếu team chạy narrative.
Nhưng đào sâu thì khác.
Magic làm ví nhúng từ 2018, hiện có hơn 57 triệu ví, 200.000+ dev tích hợp và volume stablecoin vượt 10 tỷ USD. Forbes, Polymarket, Helium đều đang dùng. Đây là user thật, không phải số liệu để kể chuyện.
Newton cũng không phải sản phẩm phụ. Nó là bước mở rộng từ quản lý tài khoản → quản lý giao dịch.
Ý tưởng là trước khi transaction chạy, hệ thống kiểm tra các quy tắc như KYC, AML, giới hạn giao dịch, thậm chí dùng dữ liệu ngoài chain + AI. Đây là phần smart contract truyền thống làm chưa tốt.
Công nghệ họ dùng là TEE + ZK để vừa hỗ trợ tuân thủ vừa giữ riêng tư.
Một điểm đáng chú ý:
Thế giới đang chi hơn 200 tỷ USD mỗi năm cho compliance. Nếu các quy tắc này được lập trình hóa, Newton có thể hưởng lợi lớn từ xu hướng stablecoin và RWA.
Nhưng vẫn có phản biện.
Có user sẵn là lợi thế, nhưng dev có thật sự dùng không? Quá chặt thì mất người dùng, quá lỏng thì mất ý nghĩa.
Điểm cộng là Magic đã có nền tảng bảo mật tốt và từng được kiểm chứng qua các sản phẩm thực tế như Polymarket.
Tóm lại:
Newton không giống một dự án chạy theo trend. Nó là bước mở rộng khá hợp lý từ onboarding sang lớp giao dịch.
Còn thành công hay không vẫn phải chờ xem dev có vote bằng sản phẩm thật không.
Ae nghĩ sao? Ape hay pass? 👇
#Newt $NEWT $SYN
Nhiều người bảo: “Magic vốn làm ví, giờ nhảy sang compliance chắc theo trend”.
Nghe cũng hợp lý vì crypto không thiếu team chạy narrative.
Nhưng đào sâu thì khác.
Magic làm ví nhúng từ 2018, hiện có hơn 57 triệu ví, 200.000+ dev tích hợp và volume stablecoin vượt 10 tỷ USD. Forbes, Polymarket, Helium đều đang dùng. Đây là user thật, không phải số liệu để kể chuyện.
Newton cũng không phải sản phẩm phụ. Nó là bước mở rộng từ quản lý tài khoản → quản lý giao dịch.
Ý tưởng là trước khi transaction chạy, hệ thống kiểm tra các quy tắc như KYC, AML, giới hạn giao dịch, thậm chí dùng dữ liệu ngoài chain + AI. Đây là phần smart contract truyền thống làm chưa tốt.
Công nghệ họ dùng là TEE + ZK để vừa hỗ trợ tuân thủ vừa giữ riêng tư.
Một điểm đáng chú ý:
Thế giới đang chi hơn 200 tỷ USD mỗi năm cho compliance. Nếu các quy tắc này được lập trình hóa, Newton có thể hưởng lợi lớn từ xu hướng stablecoin và RWA.
Nhưng vẫn có phản biện.
Có user sẵn là lợi thế, nhưng dev có thật sự dùng không? Quá chặt thì mất người dùng, quá lỏng thì mất ý nghĩa.
Điểm cộng là Magic đã có nền tảng bảo mật tốt và từng được kiểm chứng qua các sản phẩm thực tế như Polymarket.
Tóm lại:
Newton không giống một dự án chạy theo trend. Nó là bước mở rộng khá hợp lý từ onboarding sang lớp giao dịch.
Còn thành công hay không vẫn phải chờ xem dev có vote bằng sản phẩm thật không.
Ae nghĩ sao? Ape hay pass? 👇
#Newt $NEWT $SYN
翻訳参照
Ê các anh em crypto, OpenGradient đang chơi chiêu privacy AI đỉnh cao
Hầu hết dự án AI hay khoe “tao bảo vệ dữ liệu mày nè”, nhưng thực ra chỉ là lời hứa suông.
Hôm nay hứa mai sửa, bị chính phủ ép là giao hết, vì họ vẫn xem được câu hỏi của mày.
OpenGradient chơi khác hẳn: Ngay cả team họ cũng không biết mày hỏi gì.
Toàn bộ quá trình AI suy nghĩ trả lời đều chạy trong TEE – cái “phòng kín” phần cứng trên CPU và GPU.
Dữ liệu mày gửi bị mã hóa trước khi vào, xử lý bên trong, chỉ trả kết quả ra.
Không có chìa khóa, không lưu log, không đường nào xem được.
Chính phủ muốn đòi dữ liệu?
Không có gì để đưa cả.
Điểm lạ và hay nhất là họ kết hợp TEE phần cứng với xác minh trên blockchain.
Mày có thể tự kiểm tra xem code có chạy đúng không, không cần tin lời ai.
Trong khi dự án khác đang đua làm model on-chain cho oai, OpenGradient lại tập trung xây nền tảng tính toán bí mật thật sự.
Token #OPG dùng để trả phí, host model, triển khai agent.
Đã chạy hàng triệu lần suy luận riêng tư rồi.
TEE không phải công nghệ mới, nhưng dùng mặc định cho AI chat thì hiếm.
Rủi ro lớn là nếu CPU của Intel, AMD hay NVIDIA bị lỗi thì hỏng.
Họ cũng chuẩn bị thêm ZKML để phòng thân, nhưng vẫn chưa phải hoàn hảo 100%.
Sau này khi quy định siết chặt AI, ai nắm dữ liệu user sẽ bị soi đầu tiên.
OpenGradient thiết kế để không ai nắm được đây mới là cách sống sót thông minh trong mảng crypto-AI.
Anh em thử app chat của họ đi: không cần tài khoản, không theo dõi, câu hỏi của mày biến mất luôn.
Câu chuyện privacy + AI kiểm chứng được đang hot lắm.
$OPG đáng để để mắt.
#BTC $SYN
Hầu hết dự án AI hay khoe “tao bảo vệ dữ liệu mày nè”, nhưng thực ra chỉ là lời hứa suông.
Hôm nay hứa mai sửa, bị chính phủ ép là giao hết, vì họ vẫn xem được câu hỏi của mày.
OpenGradient chơi khác hẳn: Ngay cả team họ cũng không biết mày hỏi gì.
Toàn bộ quá trình AI suy nghĩ trả lời đều chạy trong TEE – cái “phòng kín” phần cứng trên CPU và GPU.
Dữ liệu mày gửi bị mã hóa trước khi vào, xử lý bên trong, chỉ trả kết quả ra.
Không có chìa khóa, không lưu log, không đường nào xem được.
Chính phủ muốn đòi dữ liệu?
Không có gì để đưa cả.
Điểm lạ và hay nhất là họ kết hợp TEE phần cứng với xác minh trên blockchain.
Mày có thể tự kiểm tra xem code có chạy đúng không, không cần tin lời ai.
Trong khi dự án khác đang đua làm model on-chain cho oai, OpenGradient lại tập trung xây nền tảng tính toán bí mật thật sự.
Token #OPG dùng để trả phí, host model, triển khai agent.
Đã chạy hàng triệu lần suy luận riêng tư rồi.
TEE không phải công nghệ mới, nhưng dùng mặc định cho AI chat thì hiếm.
Rủi ro lớn là nếu CPU của Intel, AMD hay NVIDIA bị lỗi thì hỏng.
Họ cũng chuẩn bị thêm ZKML để phòng thân, nhưng vẫn chưa phải hoàn hảo 100%.
Sau này khi quy định siết chặt AI, ai nắm dữ liệu user sẽ bị soi đầu tiên.
OpenGradient thiết kế để không ai nắm được đây mới là cách sống sót thông minh trong mảng crypto-AI.
Anh em thử app chat của họ đi: không cần tài khoản, không theo dõi, câu hỏi của mày biến mất luôn.
Câu chuyện privacy + AI kiểm chứng được đang hot lắm.
$OPG đáng để để mắt.
#BTC $SYN
確認済み
はは、タオはちょっと遅れて気づいた。AIエージェントが、レイヤー1のDeFiの古いループを繰り返している。
みんなは「エージェントがどれだけできるか」を自慢するけど、システムが実際にどんなふうに行動するよう促しているのかを誰もあまり問わない。問題は、AIがどれだけ強いかではない。インセンティブと信頼だ。
機能を増やし続けても、ユーザーがブラックボックスを盲信したままだったら無意味。大事なのは、エージェントがあなたの代わりに決めることじゃなくて、どれだけ検証できるかだ。
@OpenGradient は違う。
彼らは「超賢い」エージェントのトレンドに乗るんじゃなくて、信頼できるシステム設計を作ることに集中している。
HACAを使って、実行と検証を分離する。推論は先に高速に走らせ、後からproof（証明）を検証。LLMにはTEEを、軽量モデルにはZKMLを使う。
200万回以上のverifiable inferenceを実行し、50万件以上のproof。
変なのは、彼らがverifiable inferenceを土台にして、エージェントが何を決めるにしても「モデル＋入力＋出力」が追跡できるようにしていること。
DeFiが“チームを信じる”から“コードを信じる”へ移ったのと似ている。
でも俺はまだ反論する。proofが遅いと先に金が飛ぶ。TEEにも信頼の前提がある。ユーザーも結局、検証するのが面倒がちだ。
市場は、確実なものより派手なものを報奨しがち。
だから俺はフォローしてる。彼らは本当に信頼最小化をやっていて、AIをチェーンとエージェントにとっての信頼できるコプロセッサみたいに扱っている。
本当の問いは、どのエージェントが一番賢いかじゃない。そいつをより信じられるようにするのは、どんな仕組みかだ。
それが、俺が#OPG に注目した理由。
$OPG $SYN $BTC
みんなは「エージェントがどれだけできるか」を自慢するけど、システムが実際にどんなふうに行動するよう促しているのかを誰もあまり問わない。問題は、AIがどれだけ強いかではない。インセンティブと信頼だ。
機能を増やし続けても、ユーザーがブラックボックスを盲信したままだったら無意味。大事なのは、エージェントがあなたの代わりに決めることじゃなくて、どれだけ検証できるかだ。
@OpenGradient は違う。
彼らは「超賢い」エージェントのトレンドに乗るんじゃなくて、信頼できるシステム設計を作ることに集中している。
HACAを使って、実行と検証を分離する。推論は先に高速に走らせ、後からproof（証明）を検証。LLMにはTEEを、軽量モデルにはZKMLを使う。
200万回以上のverifiable inferenceを実行し、50万件以上のproof。
変なのは、彼らがverifiable inferenceを土台にして、エージェントが何を決めるにしても「モデル＋入力＋出力」が追跡できるようにしていること。
DeFiが“チームを信じる”から“コードを信じる”へ移ったのと似ている。
でも俺はまだ反論する。proofが遅いと先に金が飛ぶ。TEEにも信頼の前提がある。ユーザーも結局、検証するのが面倒がちだ。
市場は、確実なものより派手なものを報奨しがち。
だから俺はフォローしてる。彼らは本当に信頼最小化をやっていて、AIをチェーンとエージェントにとっての信頼できるコプロセッサみたいに扱っている。
本当の問いは、どのエージェントが一番賢いかじゃない。そいつをより信じられるようにするのは、どんな仕組みかだ。
それが、俺が#OPG に注目した理由。
$OPG $SYN $BTC
確認済み
昨日、屋台みたいな飯屋で座って食べながらDEX上でrouteを眺めてたら、今度はウォレットがApprovalを急に点けてきて、ガスがちょい上がって、スリッページがほぼ2%増えた。
なんかムカつきながら、ふと思い浮かんだのが@OpenGradient 。
飯がまずいからじゃない。
でもクリプトには、すごく懐かしい感じがある。 「verifiable」って言葉を何度も聞けば聞くほど、もし金が飛んだら一体誰が責任を取るの？って聞きたくなる。
—
紙の上のZKMLはめちゃ綺麗に見える。
AIにはproofがあって、推論の結果はverifyできて、全部透明。
でも現実の市場は待ってくれない。
DeFiでもAIのトレーディングでも、数秒遅れるだけで十分に代償を払うことになる。
綺麗なproofの話なんてしてくれない。
聞かれるのはこれだけだ。
「俺がボタン押したとき、その結果ちゃんと使えるの？」
それが、オープングラジエントがかなり実務的だと思うポイント。
AIにverifyを全部終わらせてから結果を返させるんじゃなくて、executionとverificationを分けている。
推論は先に動かして、ユーザーがすぐ出力を受け取れるようにする。
proofは後で動かして、それでも検証できる能力を残す。
LLMはTEEで軽く。
小さいモデルならZKML。
スピードが必要ならvanilla。
全てのユースケースを、ひとつのトレードオフに押し込まない。
…でも、まだ疑問は残る。
出力が間違ってたら、ユーザーは行動しちゃってる。 proofはその後でエラーを見つける…
そのとき、verifyにはどれだけ意味があるんだろう？
だから俺はまだオープングラジエントを追ってる。
彼らが全部解決すると約束したからじゃない。
少なくとも彼らは正直に言う勇気があるからだ。 「AIは無料じゃない。trustが消えるわけじゃなくて、別の場所に“置き直される”だけだ」と。
お前はどっちを選ぶ？
正しいけど遅い。 それとも速いけど、trustをもう少し受け入れる？
$OPG #opg
なんかムカつきながら、ふと思い浮かんだのが@OpenGradient 。
飯がまずいからじゃない。
でもクリプトには、すごく懐かしい感じがある。 「verifiable」って言葉を何度も聞けば聞くほど、もし金が飛んだら一体誰が責任を取るの？って聞きたくなる。
—
紙の上のZKMLはめちゃ綺麗に見える。
AIにはproofがあって、推論の結果はverifyできて、全部透明。
でも現実の市場は待ってくれない。
DeFiでもAIのトレーディングでも、数秒遅れるだけで十分に代償を払うことになる。
綺麗なproofの話なんてしてくれない。
聞かれるのはこれだけだ。
「俺がボタン押したとき、その結果ちゃんと使えるの？」
それが、オープングラジエントがかなり実務的だと思うポイント。
AIにverifyを全部終わらせてから結果を返させるんじゃなくて、executionとverificationを分けている。
推論は先に動かして、ユーザーがすぐ出力を受け取れるようにする。
proofは後で動かして、それでも検証できる能力を残す。
LLMはTEEで軽く。
小さいモデルならZKML。
スピードが必要ならvanilla。
全てのユースケースを、ひとつのトレードオフに押し込まない。
…でも、まだ疑問は残る。
出力が間違ってたら、ユーザーは行動しちゃってる。 proofはその後でエラーを見つける…
そのとき、verifyにはどれだけ意味があるんだろう？
だから俺はまだオープングラジエントを追ってる。
彼らが全部解決すると約束したからじゃない。
少なくとも彼らは正直に言う勇気があるからだ。 「AIは無料じゃない。trustが消えるわけじゃなくて、別の場所に“置き直される”だけだ」と。
お前はどっちを選ぶ？
正しいけど遅い。 それとも速いけど、trustをもう少し受け入れる？
$OPG #opg
翻訳参照
Điều mình thấy đáng để ý ở OpenGradient Chat không phải AI trả lời hay đến mức nào.
Mà là cái challenge path.
Nghe thì hơi kỹ thuật, nhưng hiểu đơn giản là: nếu sau này có ai nghi ngờ kết quả AI đưa ra, hệ thống vẫn còn đủ dấu vết để kiểm tra lại từ inference trace, proof trail đến settlement trace.
Ý tưởng này khá hay.
Vì đa số AI hiện tại cho bạn một câu trả lời, còn chuyện nó đi đến kết quả đó như nào thì… tin hay không là việc của bạn.
OpenGradient đang thử đi hướng khác.
Nhưng mình lại thấy có một câu hỏi thú vị hơn.
Nếu hệ thống lưu được toàn bộ bằng chứng, nhưng chẳng ai thật sự dùng nó để phản biện thì sao?
—
Một câu trả lời hiện ra.
Review panel xanh.
Mọi người thấy ổn → tiếp tục làm việc.
Đến lúc đó challenge path còn ý nghĩa bao nhiêu?
Về lý thuyết thì ai cũng có thể challenge.
Nhưng thực tế:
ai là người đủ quyền để dừng lại và nói “khoan đã”?
Ai sẽ đọc đống trace đó?
Và nếu challenge thành công thì kết quả có thay đổi được không?
Đó là điểm mình nghĩ OpenGradient đang chạm vào một bài toán lớn hơn chuyện AI thông minh.
Không phải thiếu câu trả lời.
Mà thiếu một cơ chế phản biện thật sự hoạt động.
—
Nên với mình, thứ đáng xem tiếp không phải AI trả lời đúng bao nhiêu.
Mà là OpenGradient có biến được challenge thành một thứ đang sống hay không.
Vì nếu challenge chỉ tồn tại trên giấy, còn mọi quyết định vẫn đi theo answer đầu tiên…
thì proof lúc đó chỉ là lịch sử được lưu lại.
Chứ chưa phải accountability thật sự.
@OpenGradient $OPG #opg
Mà là cái challenge path.
Nghe thì hơi kỹ thuật, nhưng hiểu đơn giản là: nếu sau này có ai nghi ngờ kết quả AI đưa ra, hệ thống vẫn còn đủ dấu vết để kiểm tra lại từ inference trace, proof trail đến settlement trace.
Ý tưởng này khá hay.
Vì đa số AI hiện tại cho bạn một câu trả lời, còn chuyện nó đi đến kết quả đó như nào thì… tin hay không là việc của bạn.
OpenGradient đang thử đi hướng khác.
Nhưng mình lại thấy có một câu hỏi thú vị hơn.
Nếu hệ thống lưu được toàn bộ bằng chứng, nhưng chẳng ai thật sự dùng nó để phản biện thì sao?
—
Một câu trả lời hiện ra.
Review panel xanh.
Mọi người thấy ổn → tiếp tục làm việc.
Đến lúc đó challenge path còn ý nghĩa bao nhiêu?
Về lý thuyết thì ai cũng có thể challenge.
Nhưng thực tế:
ai là người đủ quyền để dừng lại và nói “khoan đã”?
Ai sẽ đọc đống trace đó?
Và nếu challenge thành công thì kết quả có thay đổi được không?
Đó là điểm mình nghĩ OpenGradient đang chạm vào một bài toán lớn hơn chuyện AI thông minh.
Không phải thiếu câu trả lời.
Mà thiếu một cơ chế phản biện thật sự hoạt động.
—
Nên với mình, thứ đáng xem tiếp không phải AI trả lời đúng bao nhiêu.
Mà là OpenGradient có biến được challenge thành một thứ đang sống hay không.
Vì nếu challenge chỉ tồn tại trên giấy, còn mọi quyết định vẫn đi theo answer đầu tiên…
thì proof lúc đó chỉ là lịch sử được lưu lại.
Chứ chưa phải accountability thật sự.
@OpenGradient $OPG #opg
<c-1/> " Vạn vật hưng rồi suy, tan rồi lại tụ; không gì đứng yên mãi với thời gian"
読み返してみると、ここ数年のAIとcryptoの感じにめっちゃ似てる。
昔は誰もが「AIはAI、blockchainはblockchain」って言ってた。
でも今はどこに行ってもAI + crypto。
ただ、結局のところ多くの場合“buzzwordを盛ってるだけ”で、価値まではまだ積めてない気がする。
この前カフェに入ったら広告がかなりすごかった：
AIで注文。
ブロックチェーンで支払い。
未来の体験。
聞いた瞬間、火星でコーヒーを飲む準備をしてるのかと思った。
でも結局、OTPを自分で入力して、自分で確認して、自分で注文状況をチェックして、自分でドリンクを取りに行く。
最初の一口を飲んだときに思った：
「じゃあテクノロジーが自分の代わりに働いてくれてるの？それとも自分がテクノロジーに“ただ働き”させられてるだけ？」
その瞬間、「@OpenGradient 」が素晴らしいと感じた。
彼らは“強力なAI”の物語は語らない。
むしろAIをインフラにしようとしている。
モデルはどこにある。
どのノードが計算を動かす。
Verifierが検証する。
ユーザーはFable 5でチャットするか、Image Studioで画像を生成する。
そして「$OPG 」が、すべての接続の真ん中にいる。
ひとつ、ちょっと変だと思った点：
Cryptoはこれまで資産をトークン化してきた。
次に“注意”をトークン化する。
でもOpenGradientが正しい方向に進んでいるなら、彼らは…推論（inference）をトークン化しようとしている。
つまり、価値はAIが実際に使われたときにだけ生まれる。
ただ、ここは自分が反論したいところでもある。
リクエスト数が多い＝価値が生まれる、とは限らない。
見た目がいいダッシュボードでも、ユーザーの手間が減るとは限らない。
もし最終的にユーザーが各ステップを自分で直しに戻らないといけないなら、AIは逆に人間へ“アウトソース”しているだけ。
自分は、AIの未来のインフラはスループットだけでなく、仕事の完了率に報酬を与えるべきだと思う。
OpenGradientは正しい方向に進んでる：AIをインフラにする。けど、ダッシュボード上の見栄えだけじゃなく、成果に対して報酬を集中させる必要がある。
#OPG
読み返してみると、ここ数年のAIとcryptoの感じにめっちゃ似てる。
昔は誰もが「AIはAI、blockchainはblockchain」って言ってた。
でも今はどこに行ってもAI + crypto。
ただ、結局のところ多くの場合“buzzwordを盛ってるだけ”で、価値まではまだ積めてない気がする。
この前カフェに入ったら広告がかなりすごかった：
AIで注文。
ブロックチェーンで支払い。
未来の体験。
聞いた瞬間、火星でコーヒーを飲む準備をしてるのかと思った。
でも結局、OTPを自分で入力して、自分で確認して、自分で注文状況をチェックして、自分でドリンクを取りに行く。
最初の一口を飲んだときに思った：
「じゃあテクノロジーが自分の代わりに働いてくれてるの？それとも自分がテクノロジーに“ただ働き”させられてるだけ？」
その瞬間、「@OpenGradient 」が素晴らしいと感じた。
彼らは“強力なAI”の物語は語らない。
むしろAIをインフラにしようとしている。
モデルはどこにある。
どのノードが計算を動かす。
Verifierが検証する。
ユーザーはFable 5でチャットするか、Image Studioで画像を生成する。
そして「$OPG 」が、すべての接続の真ん中にいる。
ひとつ、ちょっと変だと思った点：
Cryptoはこれまで資産をトークン化してきた。
次に“注意”をトークン化する。
でもOpenGradientが正しい方向に進んでいるなら、彼らは…推論（inference）をトークン化しようとしている。
つまり、価値はAIが実際に使われたときにだけ生まれる。
ただ、ここは自分が反論したいところでもある。
リクエスト数が多い＝価値が生まれる、とは限らない。
見た目がいいダッシュボードでも、ユーザーの手間が減るとは限らない。
もし最終的にユーザーが各ステップを自分で直しに戻らないといけないなら、AIは逆に人間へ“アウトソース”しているだけ。
自分は、AIの未来のインフラはスループットだけでなく、仕事の完了率に報酬を与えるべきだと思う。
OpenGradientは正しい方向に進んでる：AIをインフラにする。けど、ダッシュボード上の見栄えだけじゃなく、成果に対して報酬を集中させる必要がある。
#OPG
翻訳参照
Ê anh em,
Năm ngoái mình bị triệu chứng về sức khỏe.
Thay vì đi bác sĩ ngay, mình ngồi chat AI gần 1 tiếng để kể hết: triệu chứng, bệnh gì, worst-case… Chi tiết vl.
Sau đó đến gặp bác sĩ thật thì mình kể ngắn gọn, úp mở, không dám nói hết nỗi sợ.
Nghe ngược nhưng dễ hiểu: Với AI chỉ là vài dòng text, không phán xét, không ghi hồ sơ.
Còn với bác sĩ là thành bệnh án thật.
Kết quả thì sao?
Phiên bản thật nhất của mình không nằm trong bệnh án, mà nằm trong lịch sử chat AI.
Bây giờ AI đang thành “nhật ký tâm trí”: sức khỏe, ví crypto, ý tưởng startup, tài chính cá nhân, thậm chí mấy suy nghĩ dark không dám nói ai.
Nhưng ai đang giữ đống data nhạy cảm đó của ae?
Đây là lý do mình thích @OpenGradient .
Họ không đua model thông minh nhất, mà build AI có privacy thật bằng TEE.
Prompt và response chạy trong enclave hardware, operator không đọc được, anh em verify on-chain luôn.
Verify được là data không leak, inference chạy đúng.
Điểm mình thấy hay là tương lai AI không thắng nhờ model to nhất, mà thắng nhờ nền tảng đáng tin cậy nhất để con người dám “cởi truồng” hết bí mật.
OpenGradient đang chạy theo narrative này: verifiable AI + privacy.Tất nhiên TEE không hoàn hảo, họ mitigate bằng multi-verification và ZKML cho case nhạy cảm.
Đã chạy thực tế được hơn 2 triệu inferences, backed by a16z crypto.
Tóm lại, nếu AI biết hết bí mật của bạn, bạn sẽ tin ai?
OpenGradient đang trả lời đúng câu hỏi đó. Tìm hiểu ngay đi nhé
#OPG $OPG $M $BTC
Năm ngoái mình bị triệu chứng về sức khỏe.
Thay vì đi bác sĩ ngay, mình ngồi chat AI gần 1 tiếng để kể hết: triệu chứng, bệnh gì, worst-case… Chi tiết vl.
Sau đó đến gặp bác sĩ thật thì mình kể ngắn gọn, úp mở, không dám nói hết nỗi sợ.
Nghe ngược nhưng dễ hiểu: Với AI chỉ là vài dòng text, không phán xét, không ghi hồ sơ.
Còn với bác sĩ là thành bệnh án thật.
Kết quả thì sao?
Phiên bản thật nhất của mình không nằm trong bệnh án, mà nằm trong lịch sử chat AI.
Bây giờ AI đang thành “nhật ký tâm trí”: sức khỏe, ví crypto, ý tưởng startup, tài chính cá nhân, thậm chí mấy suy nghĩ dark không dám nói ai.
Nhưng ai đang giữ đống data nhạy cảm đó của ae?
Đây là lý do mình thích @OpenGradient .
Họ không đua model thông minh nhất, mà build AI có privacy thật bằng TEE.
Prompt và response chạy trong enclave hardware, operator không đọc được, anh em verify on-chain luôn.
Verify được là data không leak, inference chạy đúng.
Điểm mình thấy hay là tương lai AI không thắng nhờ model to nhất, mà thắng nhờ nền tảng đáng tin cậy nhất để con người dám “cởi truồng” hết bí mật.
OpenGradient đang chạy theo narrative này: verifiable AI + privacy.Tất nhiên TEE không hoàn hảo, họ mitigate bằng multi-verification và ZKML cho case nhạy cảm.
Đã chạy thực tế được hơn 2 triệu inferences, backed by a16z crypto.
Tóm lại, nếu AI biết hết bí mật của bạn, bạn sẽ tin ai?
OpenGradient đang trả lời đúng câu hỏi đó. Tìm hiểu ngay đi nhé
#OPG $OPG $M $BTC
おい、今日はこれを聞いてくれよ。
俺はDeFiで180 USDの注文を出すために夜の12時まで起きていたことがあるんだが、スリッページが2.7%、ファンディングが0.6%もかかってしまった。あの緑色のダッシュボードを信じたせいだ。
でも、面白いことに、利益は2 USDにも満たなかった。まだ不安な気持ちは残ってる。
あのAIが何を見て、何を分析して、何に基づいて決定したのか全く分からない。
市場には賢いツールがあふれているが、兄弟たちがその内情を直視できるものは不足している。
ボットステーキングでお金を稼ぐのは楽しいけど、もしそれがブラックボックスなら、どれだけ楽しい日々が続くんだ？
お前の金がモデルを通り、推論され、GPUを経由して、美しい数字に戻ってくる。
間違ったら誰が責任を取る？
これが@OpenGradient の奇妙な一面だ。
彼らは「俺を信じろ」とは言わず、「俺を検証しろ」と言う。
全く違う。
こちらは信頼が古くなったパンのように脆弱だが、あちらは暗号化された領収書、分散型台帳、取引に直接貼られたハッシュのスタンプだ。
TEEハードウェアの証明、ZKML、検証可能なAI、改ざん防止プラットフォームは難しそうに聞こえるが、要するに、機械が何をしているのか、誰が見ているのか、改ざんできるのか？
俺はこれが面白いと思う。ほとんどのプロジェクトが「美味しいAI」を売り込む中で、#OPG は恐ろしい透明性を売っている。
HACAのアーキテクチャも面白い。実行レイヤーを検証レイヤーから切り離している。まるで一人が仕事をして、もう一人が横でミスを見張っているようだ。
だから俺にとって、監査可能な知恵こそがこのサイクルの本当の贅沢だ。
すべてのエージェントが恐ろしいわけじゃない。
最も恐ろしいのは、痕跡を残さず、非否認性がなく、誰も追跡できないタイプだ。
このナラティブは面白いと思うし、注目に値する$OPG だ。
$BTC $SYN
俺はDeFiで180 USDの注文を出すために夜の12時まで起きていたことがあるんだが、スリッページが2.7%、ファンディングが0.6%もかかってしまった。あの緑色のダッシュボードを信じたせいだ。
でも、面白いことに、利益は2 USDにも満たなかった。まだ不安な気持ちは残ってる。
あのAIが何を見て、何を分析して、何に基づいて決定したのか全く分からない。
市場には賢いツールがあふれているが、兄弟たちがその内情を直視できるものは不足している。
ボットステーキングでお金を稼ぐのは楽しいけど、もしそれがブラックボックスなら、どれだけ楽しい日々が続くんだ？
お前の金がモデルを通り、推論され、GPUを経由して、美しい数字に戻ってくる。
間違ったら誰が責任を取る？
これが@OpenGradient の奇妙な一面だ。
彼らは「俺を信じろ」とは言わず、「俺を検証しろ」と言う。
全く違う。
こちらは信頼が古くなったパンのように脆弱だが、あちらは暗号化された領収書、分散型台帳、取引に直接貼られたハッシュのスタンプだ。
TEEハードウェアの証明、ZKML、検証可能なAI、改ざん防止プラットフォームは難しそうに聞こえるが、要するに、機械が何をしているのか、誰が見ているのか、改ざんできるのか？
俺はこれが面白いと思う。ほとんどのプロジェクトが「美味しいAI」を売り込む中で、#OPG は恐ろしい透明性を売っている。
HACAのアーキテクチャも面白い。実行レイヤーを検証レイヤーから切り離している。まるで一人が仕事をして、もう一人が横でミスを見張っているようだ。
だから俺にとって、監査可能な知恵こそがこのサイクルの本当の贅沢だ。
すべてのエージェントが恐ろしいわけじゃない。
最も恐ろしいのは、痕跡を残さず、非否認性がなく、誰も追跡できないタイプだ。
このナラティブは面白いと思うし、注目に値する$OPG だ。
$BTC $SYN
確認済み
みんな、今日はちょっと面白い話をするよ。
固定月額からクレジット制に切り替えたんだけど、最初の週はマジで違和感があった。
前は固定料金だったから、AIを無駄に使いまくってた：適当に質問したり、ブレインストーミングしたり、なんでもかんでも投げてた。
「無料」だったから、重要なことと些細なことの区別がつかなかった。
でも、クレジットに変わると全然違う。
送信ボタンを押す前にためらうようになった。
お金を惜しんでるんじゃなくて、「これは本当に価値があるのか？」って自問するんだ。
そのちょっとしたためらいが、月額制ではAIを無意識に使う習慣がついてたことに気づかせてくれた。
クレジット制だと、摩擦が生まれて、使う前に考えさせられるんだ。
@OpenGradient はx402プロトコルと同じように動いている。
ペイパーインファレンス方式で、AIを呼び出すたびに真の経済イベントが発生する。
彼らはAI港を作っていて、Model Hubには2000以上のオープンモデル、Fable 5プライベート、Image Studio、長期メモリー、プライバシーは神レベル（マシン上での暗号化 + TEE）がある。
すべて$OPG で動いている。
彼らがプライバシーを販売するだけでなく、トークンを通じて無意識から意図的なAI使用へと習慣を変えようとしているのが面白い。
ただし、クレジットの摩擦がクエリの質を向上させるか、逆にみんなの使用を減らすかはわからない。
彼らはプライバシーとエージェントの検証を強化しているけど、責任が薄まるのは心配（法的拡散）。エージェントが自動で動いて間違ったら、誰がサインするの？
アカウンタビリティのレイヤーがまだ欠けている。
要するに、OpenGradientのナarrativeはめちゃくちゃユニークで、$OPG に注目している。
みんなはフラットかクレジットを使ってる？もっと意図的になってる？
#OPG #Bitcoin #SYN
固定月額からクレジット制に切り替えたんだけど、最初の週はマジで違和感があった。
前は固定料金だったから、AIを無駄に使いまくってた：適当に質問したり、ブレインストーミングしたり、なんでもかんでも投げてた。
「無料」だったから、重要なことと些細なことの区別がつかなかった。
でも、クレジットに変わると全然違う。
送信ボタンを押す前にためらうようになった。
お金を惜しんでるんじゃなくて、「これは本当に価値があるのか？」って自問するんだ。
そのちょっとしたためらいが、月額制ではAIを無意識に使う習慣がついてたことに気づかせてくれた。
クレジット制だと、摩擦が生まれて、使う前に考えさせられるんだ。
@OpenGradient はx402プロトコルと同じように動いている。
ペイパーインファレンス方式で、AIを呼び出すたびに真の経済イベントが発生する。
彼らはAI港を作っていて、Model Hubには2000以上のオープンモデル、Fable 5プライベート、Image Studio、長期メモリー、プライバシーは神レベル（マシン上での暗号化 + TEE）がある。
すべて$OPG で動いている。
彼らがプライバシーを販売するだけでなく、トークンを通じて無意識から意図的なAI使用へと習慣を変えようとしているのが面白い。
ただし、クレジットの摩擦がクエリの質を向上させるか、逆にみんなの使用を減らすかはわからない。
彼らはプライバシーとエージェントの検証を強化しているけど、責任が薄まるのは心配（法的拡散）。エージェントが自動で動いて間違ったら、誰がサインするの？
アカウンタビリティのレイヤーがまだ欠けている。
要するに、OpenGradientのナarrativeはめちゃくちゃユニークで、$OPG に注目している。
みんなはフラットかクレジットを使ってる？もっと意図的になってる？
#OPG #Bitcoin #SYN
やあ、最近AIについての面白い"wow"を体験したんだ。数日前にモデルを探していた時にね。
特定のニーズに特化したトレーニング済みのモデルが必要だったんだ。
今のAIの進化を見れば、選択肢がたくさんあると思ったんだけど。
でも、ほぼ1時間探した結果、ほとんどのプラットフォームが提供しているのは:
彼らが自分で構築したモデル。
一部のサードパーティモデルは、彼らが選んだものだけ。
それ以外は、面倒なワークアラウンドが必要だったり、単純に"サポートしていない"って感じだった。
その時、ある事に気づいたんだ:
外にあるAIは決して不足していない。ただ、AIの力へのアクセス権が制限されているだけなんだ。
Youtubeがユーザーに見せるコンテンツを選ぶのと同じように、今の多くのAIプラットフォームも"ユーザーのために選んでいる"んだ。
このインサイトが、@OpenGradient のModel Hubに目を向けさせたんだ。
彼らは2000以上のモデルを持つオープンリポジトリを構築している。
誰でもモデルをアップロードできて、インフラを運営したり、エコシステム内のアプリを通じてアプリケーションを使用できる。全てが$OPG で接続されている。
僕が最も好きなのは、彼らのナラティブなんだ。
ビッグテックがAIを選ばれた製品のスーパーマーケットにしている中、OpenGradientは本当に役立つモデルがユーザーに選ばれるオープンマーケットを作りたいと思っているんだ。
もちろん、問題もあるよ。
モデルが多いからといって、必ずしも良いわけじゃない。2000以上のモデルがある中で、どれが質の高いモデルかなんてわからないよね？
要するに、OpenGradientの面白い点は、彼らがモデルを強化しようとしているわけじゃないということ。
彼らはどの知能が使用されるかを決定する権限を持つ人々の問題を解決しようとしているんだ。
かなり面白いし、ちょっと変わってるし、注目に値すると思うよ。
#OPG
特定のニーズに特化したトレーニング済みのモデルが必要だったんだ。
今のAIの進化を見れば、選択肢がたくさんあると思ったんだけど。
でも、ほぼ1時間探した結果、ほとんどのプラットフォームが提供しているのは:
彼らが自分で構築したモデル。
一部のサードパーティモデルは、彼らが選んだものだけ。
それ以外は、面倒なワークアラウンドが必要だったり、単純に"サポートしていない"って感じだった。
その時、ある事に気づいたんだ:
外にあるAIは決して不足していない。ただ、AIの力へのアクセス権が制限されているだけなんだ。
Youtubeがユーザーに見せるコンテンツを選ぶのと同じように、今の多くのAIプラットフォームも"ユーザーのために選んでいる"んだ。
このインサイトが、@OpenGradient のModel Hubに目を向けさせたんだ。
彼らは2000以上のモデルを持つオープンリポジトリを構築している。
誰でもモデルをアップロードできて、インフラを運営したり、エコシステム内のアプリを通じてアプリケーションを使用できる。全てが$OPG で接続されている。
僕が最も好きなのは、彼らのナラティブなんだ。
ビッグテックがAIを選ばれた製品のスーパーマーケットにしている中、OpenGradientは本当に役立つモデルがユーザーに選ばれるオープンマーケットを作りたいと思っているんだ。
もちろん、問題もあるよ。
モデルが多いからといって、必ずしも良いわけじゃない。2000以上のモデルがある中で、どれが質の高いモデルかなんてわからないよね？
要するに、OpenGradientの面白い点は、彼らがモデルを強化しようとしているわけじゃないということ。
彼らはどの知能が使用されるかを決定する権限を持つ人々の問題を解決しようとしているんだ。
かなり面白いし、ちょっと変わってるし、注目に値すると思うよ。
#OPG
ログインして、さらにコンテンツを読む