@OpenGradient
Encontrei algo no whitepaper que eu não tinha notado antes.
Não é encanamento. Inferência paralelizada
Engine de pré-execução.
Execução de ML on-chain sem o gargalo.
O whitepaper diz: "Escalabilidade horizontal: inferências para centenas de transações pendentes são executadas em paralelo."
Veja o que isso significa.
Você envia uma transação com uma solicitação de inferência.
Ela entra no Inference Mempool.
O mempool simula as pendências
A parte que chamou minha atenção.
Sem gargalo. Sem atraso do oráculo. Execução atômica.
Os resultados da inferência fazem parte da mesma transação.
Não é uma chamada separada. Não é um callback atrasado.
Parte da própria transação.
Por que isso importa.
Blockchains sempre tiveram dificuldade com ML.
Muito lento. Muito caro. Muito imprevisível.
O PIPE inverte isso.
O ML se torna nativo da cadeia.
O que estou observando.
$OPG só importa para mim se o PIPE continuar rápido quando a rede crescer.
#OPG
$HEI
$SLX
Encontrei algo no whitepaper que eu não tinha notado antes.
Não é encanamento. Inferência paralelizada
Engine de pré-execução.
Execução de ML on-chain sem o gargalo.
O whitepaper diz: "Escalabilidade horizontal: inferências para centenas de transações pendentes são executadas em paralelo."
Veja o que isso significa.
Você envia uma transação com uma solicitação de inferência.
Ela entra no Inference Mempool.
O mempool simula as pendências
A parte que chamou minha atenção.
Sem gargalo. Sem atraso do oráculo. Execução atômica.
Os resultados da inferência fazem parte da mesma transação.
Não é uma chamada separada. Não é um callback atrasado.
Parte da própria transação.
Por que isso importa.
Blockchains sempre tiveram dificuldade com ML.
Muito lento. Muito caro. Muito imprevisível.
O PIPE inverte isso.
O ML se torna nativo da cadeia.
O que estou observando.
$OPG só importa para mim se o PIPE continuar rápido quando a rede crescer.
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