Kane Crypto

ONDOは、私が非常に信頼している数少ないアルトコインの1つです

最近、Idol RykerがONDOのプランを公開しました

皆さん参考にしてくださいね :))

DYOR

これは俺の友達だ

6kドル以上もらう

オフィス仕事してるけど、稼いだ金は全部入れてサロンに寄付してる、すげえ

@grvt_io の設計には、見落とされがちな一つのディテールがあります。それは、CEXやDEXの代替を目指すのではなく、両方を組み合わせるためにハイブリッド・エクスチェンジのモデルを構築したことです。

一見すると、単なる呼び名のように聞こえるかもしれません。しかし注目すべきは、GRVTが「ハイブリッドだ」と自称していることではなく、なぜ彼らがこの設計方向を選んだのかという点です。

CEXは、高速な約定能力、流動性の高さ、そしてスムーズな取引体験によって普及しました。その代わりに、ユーザーは資産を取引所に預け、保管者側への信頼を寄せる必要があります。

DEXは、ユーザーが常に自分の資産の所有権を保持できるようにします。ただし、取引体験はしばしば一貫性に欠け、流動性が分断されやすく、集中型取引所ほどの性能を引き出すのが難しい場合があります。

GRVTのハイブリッド・エクスチェンジ・モデルは、「CEXかDEXか、どちらが優れているのか」を証明しようとしているわけではないようです。代わりに、別の前提から出発しています。つまり、取引速度と資産の所有権は、必ずしも相互にトレードオフになる要素ではない、という考えです。

もちろん、この選択にもトレードオフがあります。CEXの体験に、DEXの自主管理（セルフカストディ）による資産管理メカニズムを組み合わせるということは、非常に異なる前提に基づいて構築された2つのモデルをプロトコルが調停（ハーモナイズ）しなければならないことを意味し、その分設計はより複雑になります。

GRVTを調べていて自分が注目したのは、「CEXとDEXを組み合わせる」というスローガンそのものではなく、プロジェクトが問題をどう捉えているかという点です。

ユーザーが利便性と資産の所有権の間で選ばざるを得ない、という現状を受け入れるのではなく、それを「設計し直すべき制約」として捉えているのです。このモデルが成功するかどうかは実装の過程次第ですが、その設計判断自体がなかなか興味深い視点だと思います。

#grvt

きれいな川を保つ方法は2つある。

1つは、ゴミを流して最後の方で回収すること。

2つ目は、取水口のすぐ始めに網を張っておくこと。ゴミが流れてくる前に、それを遮る。

Cryptoも同じだが、今のところは前者のやり方をしている。

取引は先に進めて、ハッキングやマネーロンダリングは後から処理する。

@NewtonProtocol lは、逆のやり方を選んでいる。

取引が走り終わってから確認するのではない。

むしろ、先に必ず聞く。

「この命令は実行してよいのか？」

僕の考えでは、これこそがニュートンの価値だ。

ニュートンは、ユーザーとブロックチェーンの間にある“栓”のようなもの。

送金したい？

スワップしたい？

その栓を通りたい？

いいよ。

ただし、事前に確認する。

違反していなければ通す

違反していればその場で止める。

後から「火消し」する必要がない。

それと、僕がかなり良いと思うのは...

ここ数年のCryptoは、ずっとスマートコントラクトのバグ修正に集中している。

でも、多くの資金流出事件はコードのバグが原因ではない。

原因は...

正しい人が、正しいコードを書いているのに、判断が間違っていること。

ニュートンはブロックチェーンを直さない。

ブロックチェーンが動く前に、「許可されるか／されないか」という層を追加する。

小さく見えるけれど、これこそが最も必要なものだと思う。

とはいえ、まだ問題はある。

ポリシーが作りやすいほど、悪用されるリスクも高くなる。

今日はハッカーを止める。

明日は国Aのユーザーをさらに止める。

明後日は、さらに数十の条件を追加する。

そのころにはブロックチェーンは相変わらず分散しているが...

権限は“1つのゲート”に握られている。

僕が重要だと思う質問は、ニュートンがどれだけ素早くフィルタできるかではない。

むしろ:

誰がポリシーを書いているのか？

それを修正する権限を誰が持っているのか？

そして、ポリシーが間違っていた場合、誰が責任を負うのか？

僕はまだ、ニュートンの進む方向性がかなり好きだ。

彼らは、どのチェーンでも使える“認可（authorization）”の層になりたい。

#Newt $NEWT $M $TLM

ねえ、タオ。Newton Protocol をしばらく追ってきたけど、読めば読むほど、このプロジェクトを誤解している人が多いことがわかってきた。

多くの人は、Newton はただの AI プロジェクトだと思っている。

でも俺の見立てでは、彼らが作っているのは AI そのものではなく、AI が取引を実行する前に必ず通る「管理・統制の層」だ。

ここが一番注目すべき点だ。

ブロックチェーンは、取引が正しく実行されることだけを保証する。

AI が正しいか間違いかを気にするわけじゃない。

たとえば AI が誤ったデータを読み取って、間違って swap してしまっても、チェーンは普通に処理してしまう。

Newton は、その“抜け”を埋めようとしている。

AI に勝手に判断させるのではなく、すべての取引は必ずポリシーの層を通過しなければならない：

spending limit（支出上限）のチェック、ホワイトリスト、オフチェーンのデータ… 条件がすべて満たされて初めて実行される。

俺が好きなのは、Newton が「AI がますます賢くなる」ことに賭けていないところ。

彼らは AI は常に間違える可能性がある前提で、「お金が動く前に」ブレーキの層を追加している。

でも、考えさせられる問いもある。

ポリシーも人間が作るということ。

市場の変化に合わせてポリシーが更新されないと、それがシステムの弱点になり得る。

俺の考えでは、Newton は単に AI agent のためのインフラを作っているだけじゃなくて、ブロックチェーン上で AI に対する認可（authorization）の層を作っている。

もし今後数年で AI agent がトレンドになっていくなら、これはとても重要なピースになり得る。

ところで、君はどう思う？

AI は取引を完全に任されるべき？ それとも、Newton が間に立つように常に「ブレーキ」の層が必要？ 👇

@NewtonProtocol #Newt $NEWT $NFP $BNB

Ê え、Magic Labs の @NewtonProtocol を聞いてみてね。

多くの人が言うんだ：「Magic はもともとウォレットをやってたのに、今は compliance に飛び込んで、トレンドに乗っただけでしょ」って。

でもそれも一理ある。クリプトには語り口（ナラティブ）を回すチームは山ほどいる。

しかし、掘り下げると話が違う。

Magic は 2018 年から組み込み型のウォレットを作っていて、現在 5,700 万以上のウォレット、統合している dev は 200,000+、そしてステーブルコインの出来高は 100 億ドル超。Forbes、Polymarket、Helium も利用している。これは“物語るための数字”じゃなくて、実在のユーザーだ。

Newton もただの派生プロダクトではない。アカウント管理 → 取引（トランザクション）管理への拡張ステップなんだ。

考え方は、トランザクションが動く前に、KYC、AML、取引限度などのルールをシステムがチェックすること。さらに、オンチェーン外のデータ＋AI を使うこともある。ここが、従来のスマートコントラクトではうまくできていなかった部分。

彼らが使っている技術は TEE + ZK。コンプライアンスを支援しつつ、プライバシーも守れる。

注目すべきポイントがもう 1 つ：

世界は毎年 2,000 億 USD 以上を compliance に投じている。これらのルールがプログラム化できれば、Newton はステーブルコインや RWA のトレンドから大きく恩恵を受けられる可能性がある。

とはいえ、まだ反論もある。

ユーザーがいるのは強み。でも本当に dev たちは使っているの？厳しすぎるとユーザーが離れるし、ゆるすぎると意味が薄れる。

加点ポイントは、Magic がすでにしっかりしたセキュリティ基盤を持っていて、Polymarket のような実際のプロダクトで検証されていること。

まとめると：

Newton はトレンドを追うタイプのプロジェクトではない。オンボーディングから取引レイヤーへの、かなり筋の良い拡張ステップだ。

成功するかどうかは、実際に dev が“本物のプロダクト”で投票するかどうか、やっぱり待つしかない。

みんなはどう思う？Ape する？それともパス？👇

#Newt $NEWT $SYN

さあ皆、クリプト勢のみんな。OpenGradientは最高のプライバシーAIで手を打ってるぞ

ほとんどのAIプロジェクトは「俺たちがデータを守る」とか派手に宣伝するけど、実際はただの約束だ。

今日こそ約束、明日は直す。けど政府に強制されて、結局はすべて渡すことになる。だって彼らは、まだお前の質問が見えてるからな。

OpenGradientは全然違う：彼らのチームですら、お前が何を聞いたのか分からない。

AIが考えて回答するまでの一連のプロセスは、TEE――CPUとGPU上の「密室」みたいな専用ハードウェアの中で全部実行される。

お前が送るデータは、投入前に暗号化されてから処理され、内部では処理して結果だけが返される。

鍵はない、ログも保存しない、どこにも覗けるルートはない。

政府がデータを取りに来ようとしても？

渡すものが何もない。

変で一番いいのは、TEEのハードウェアに加えて、ブロックチェーン上での検証まで組み合わせてることだ。

コードが正しく動いているかは自分で確認できる。誰かの言葉を信じる必要はない。

他のプロジェクトはon-chainのモデルを作る競争をしてる一方で、OpenGradientは本気で「秘密の計算」の土台を築くことに集中してる。

トークン #OPG は、支払い、モデルのホスティング、エージェントの展開に使われる。

すでに何百万回もプライベート推論を実行済みだ。

TEEは新しい技術ではないが、AIチャットでデフォルト採用するのは珍しい。

大きなリスクは、IntelやAMD、NVIDIAのCPUに不具合があった場合に壊れてしまうこと。

彼らはさらにZKMLも用意して自衛しているが、それでもまだ100%完璧とは言えない。

将来AIの規制がさらに厳しくなったとき、ユーザーデータを握っている側がまず最初に注目の的になる。

OpenGradientは、誰もここに何が隠されているのか掴めないよう設計されている。これこそが、クリプト×AI領域で賢く生き残る道だ。

彼らのチャットアプリを試してみろ：アカウント不要、追跡なし、お前の質問はそのまま消える。

「プライバシー＋AIが検証できる」話が今すごく熱い。

$OPG は注目する価値がある。

#BTC $SYN

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

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

OpenGradient Chatで私が特に注目したのは、AIの回答そのものがどれだけすごいかではありません。

むしろチャレンジ・パスです。

少し技術的に聞こえますが、簡単に言うと、将来誰かがAIの出した結果を疑ったとしても、システムには検証のための十分な痕跡が残っている、ということです。推論（inference）トレースから、プロフ・トレイル、そして決済（settlement）トレースまで。

このアイデアはかなり良いです。

なぜなら、現在の多くのAIはあなたに1つの答えを提示しますが、それに至るまでのプロセスがどうであったかは…あなたが信じるかどうかに任されている。

OpenGradientは別の方向性を試しています。

でも、私はもっと面白い疑問があると思いました。

システムがすべての証拠を保存できるとしても、誰もそれを使って実際に反論しなければどうなるのでしょう？

—

1つの回答が表示されます。

緑のレビュー・パネル。

皆が「大丈夫」→そのまま作業を続行。

その時、チャレンジ・パスにはどれだけ意味があるのでしょう？

理論上は誰でもチャレンジできる。

しかし現実には：

「待った」をかけて止められる権限を持っているのは誰ですか？

その大量のトレースを読むのは誰ですか？

そして、チャレンジが成功したとして、結果は本当に変えられるのでしょうか？

それが、OpenGradientが“賢いAI”の話よりも大きな課題に触れているポイントだと思ったところです。

足りないのは答えではありません。

本当に機能する“反論の仕組み”が欠けているのです。

—

だから私にとって、次に注目すべきはAIが正しい答えをどれだけ出したかではありません。

OpenGradientがチャレンジを“生きたもの”に変えられるかどうかです。

なぜなら、チャレンジが紙の上にしか存在せず、すべての判断が最初の答えに従うだけなら…

その時のプロフは、単に保存された履歴にすぎません。

本当の説明責任（accountability）にはなっていない。

@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

ねえ、みんな。

去年、自分は体調の不調を感じてね。

すぐ医者に行く代わりに、AIチャットに1時間くらい座って、全部話したんだ。症状、どんな病気か、最悪のケース…細かすぎて笑うやつ。

そのあと実際に医者に会ったときは、短くまとめて、におわせる程度にしか言えなかった。怖くて、全部は言えないんだ。

変だよね。でも分かると思う：AI相手だと、数行のテキストで済むし、裁かれないし、記録もされない。

一方で医者相手だと、それは本当の診療記録（カルテ）になる。

結果はどうだった？

自分の「一番本当の姿」は、診療記録の中にはなくて、AIチャットの履歴のほうにある。

今のAIは「頭の中の日記」みたいになってる。健康情報、仮想通貨のこと、スタートアップのアイデア、個人の財務、さらには誰にも言えないようなダークな考えまで。

でも、その機微なデータのかたまりを、いったい誰が握ってるの？

だから自分は@OpenGradient が好きなんだ。

彼らは一番賢いモデルで殴り合うんじゃなくて、TEEで本当にプライバシーが効くAIを作ってる。

プロンプトとレスポンスはハードウェアのエンクレーブ内で動くから、オペレーターには読めない。しかも、みんながチェーン上で検証できる。

検証できるってことは、データが漏れないし、推論が正しく動いているということ。

自分が良いと思ったのは、未来のAIは「巨大モデルで勝つ」んじゃなくて、「人が全部秘密を脱いでも大丈夫だ」と思える、信頼できる基盤で勝つってこと。

OpenGradientもこの物語を追ってる：verifiable AI + privacy。

もちろんTEEは完璧じゃない。だからマルチ検証と、機微なケースにはZKMLで対策してる。

実運用で200万回以上の推論が動いてる。a16zクリプトの後押し付き。

まとめると、AIがあなたの秘密を全部知っているなら、あなたは誰を信じる？

OpenGradientは、その質問にちゃんと答えてる。今すぐ調べてみてね

#OPG $OPG $M $BTC

見落とされがちな事実があります

ビットコインは、6月と7月の間で、赤一色に終わったことは一度もありません。

つまり、今月が赤で終わるなら、次の月は緑である可能性がかなり高いです。

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

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

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