Недавно перевернул @OpenLedger документов и заметил, что слово 'комбинируемость' встречается довольно часто. Datanet можно комбинировать, SLM можно комбинировать, а Agent может вызывать функции через разные протоколы. На первый взгляд, это не что иное, как старая схема Web3, та же концепция DeFi с её 'лего'-блоками перенесена на AI.
Но, если говорить честно, многие, похоже, забыли о подводных камнях раннего DeFi. Комбинируемость — это двусторонний меч: высокая эффективность, но риски могут легко увеличиться. С той ситуации с Curve, когда в пуле произошла беда, множество стратегий и протоколов последовали за ним в хаос; если предсказатель Compound даст сбой, несколько цепочек займов могут быть ликвидированы одновременно.
В экономике Agent нужно быть особенно осторожным. Если один Datanet будет скомпрометирован, все SLM, обученные на нём, пострадают; если у одного SLM будет баг, все Agent, вызывающие его, окажутся в беспорядке; если один Agent будет захвачен, весь рабочий процесс просто рухнет. Ончейн расчёты необратимы, выбраться из этого будет сложно.
Существует также проблема зависимости версий. Если SLM A зависит от определённой версии Datanet B, и B обновляет правила, логика и ожидания доходности A могут быть мгновенно изменены. В текущей экосистеме это может быть не так заметно, но с увеличением масштаба это станет системным риском.
С технической стороны, #OpenLedger говорит, что у него одна видеокарта обрабатывает тысячи моделей, скорость переключения и данные по пропускной способности действительно впечатляют. Но если сравнить с реальными измерениями команды Стэнфорда, топовая A100 стабильно обрабатывает около 25 LoRAX, даже после оптимизации всё равно есть узкие места. LoRA по сути является легковесным адаптером, возможность хранить много не означает, что можно эффективно обрабатывать их одновременно. В настоящее время код, аудит и практические тесты проекта ещё довольно ограничены, реальные примеры внедрения требуют больше проверки. Надеюсь, команда в дальнейшем сможет постепенно раскрыть больше прозрачных данных.
С точки зрения обычного пользователя, AI не обязательно должен быть 'больше' — главное решать реальные проблемы. Если $OPEN сможет соединить вклад данных, обучение моделей и использование Agent, создавая полезные инструменты для просмотра ончейн данных, организации информации и выявления рисков, это будет не просто концептуальная игра, а действительно полезный инструмент для мелких инвесторов.
Комбинируемость — это возможность, а также испытание. Успеет ли $OPEN продвинуться далеко, зависит от того, как найти баланс между инновациями и стабильностью.
Но, если говорить честно, многие, похоже, забыли о подводных камнях раннего DeFi. Комбинируемость — это двусторонний меч: высокая эффективность, но риски могут легко увеличиться. С той ситуации с Curve, когда в пуле произошла беда, множество стратегий и протоколов последовали за ним в хаос; если предсказатель Compound даст сбой, несколько цепочек займов могут быть ликвидированы одновременно.
В экономике Agent нужно быть особенно осторожным. Если один Datanet будет скомпрометирован, все SLM, обученные на нём, пострадают; если у одного SLM будет баг, все Agent, вызывающие его, окажутся в беспорядке; если один Agent будет захвачен, весь рабочий процесс просто рухнет. Ончейн расчёты необратимы, выбраться из этого будет сложно.
Существует также проблема зависимости версий. Если SLM A зависит от определённой версии Datanet B, и B обновляет правила, логика и ожидания доходности A могут быть мгновенно изменены. В текущей экосистеме это может быть не так заметно, но с увеличением масштаба это станет системным риском.
С технической стороны, #OpenLedger говорит, что у него одна видеокарта обрабатывает тысячи моделей, скорость переключения и данные по пропускной способности действительно впечатляют. Но если сравнить с реальными измерениями команды Стэнфорда, топовая A100 стабильно обрабатывает около 25 LoRAX, даже после оптимизации всё равно есть узкие места. LoRA по сути является легковесным адаптером, возможность хранить много не означает, что можно эффективно обрабатывать их одновременно. В настоящее время код, аудит и практические тесты проекта ещё довольно ограничены, реальные примеры внедрения требуют больше проверки. Надеюсь, команда в дальнейшем сможет постепенно раскрыть больше прозрачных данных.
С точки зрения обычного пользователя, AI не обязательно должен быть 'больше' — главное решать реальные проблемы. Если $OPEN сможет соединить вклад данных, обучение моделей и использование Agent, создавая полезные инструменты для просмотра ончейн данных, организации информации и выявления рисков, это будет не просто концептуальная игра, а действительно полезный инструмент для мелких инвесторов.
Комбинируемость — это возможность, а также испытание. Успеет ли $OPEN продвинуться далеко, зависит от того, как найти баланс между инновациями и стабильностью.