#opg $OPG $TAO $NEAR
Реальность децентрализованного ИИ: Разбираем архитектуру HACA от OpenGradient
Большинство децентрализованных ИИ-проектов много говорят о том, как они заменят гигантов Web2, но редко касаются огромной проблемы задержки, возникающей при вычислениях в цепочке. Новая кампания OpenGradient на Binance Square ставит акцент на том, как OPG утверждает, что решает эту проблему: через свою Гибридную Архитектуру Вычислений ИИ (HACA).
Если присмотреться к инфраструктуре, HACA по сути делит тяжелую работу на два отдельных потока. Вместо того чтобы запускать огромную модель машинного обучения непосредственно в цепочке — что невероятно медленно и дорого — выполнение модели происходит вне цепочки по децентрализованным сетям узлов GPU. Фактическое криптографическое доказательство этого выполнения фиксируется в цепочке асинхронно.
Эта модель предназначена для того, чтобы предоставить вам скорость стандартного API Web2, сохраняя при этом возможность верификации результатов. Утилитарный токен OPG управляет этой экономической петлей, функционируя как газ для запросов и вознаграждения для операторов узлов, рискующих капиталом для запуска моделей.
Реальный вопрос на будущее заключается не в том, работает ли технология при легком тестировании, а в том, как она справляется с конфиденциальностью данных и целостностью выполнения в крупных масштабах. Если агенты ИИ Web3 собираются обрабатывать реальные капиталы, доказательство того, что вывод модели не был подделан, больше не является опциональным.
#OPG @OpenGradient
Реальность децентрализованного ИИ: Разбираем архитектуру HACA от OpenGradient
Большинство децентрализованных ИИ-проектов много говорят о том, как они заменят гигантов Web2, но редко касаются огромной проблемы задержки, возникающей при вычислениях в цепочке. Новая кампания OpenGradient на Binance Square ставит акцент на том, как OPG утверждает, что решает эту проблему: через свою Гибридную Архитектуру Вычислений ИИ (HACA).
Если присмотреться к инфраструктуре, HACA по сути делит тяжелую работу на два отдельных потока. Вместо того чтобы запускать огромную модель машинного обучения непосредственно в цепочке — что невероятно медленно и дорого — выполнение модели происходит вне цепочки по децентрализованным сетям узлов GPU. Фактическое криптографическое доказательство этого выполнения фиксируется в цепочке асинхронно.
Эта модель предназначена для того, чтобы предоставить вам скорость стандартного API Web2, сохраняя при этом возможность верификации результатов. Утилитарный токен OPG управляет этой экономической петлей, функционируя как газ для запросов и вознаграждения для операторов узлов, рискующих капиталом для запуска моделей.
Реальный вопрос на будущее заключается не в том, работает ли технология при легком тестировании, а в том, как она справляется с конфиденциальностью данных и целостностью выполнения в крупных масштабах. Если агенты ИИ Web3 собираются обрабатывать реальные капиталы, доказательство того, что вывод модели не был подделан, больше не является опциональным.
#OPG @OpenGradient