В эти выходные я отвёз машину в мойку у перекрёстка: хозяин присел на корточки, светил фонариком снизу на днище, находит камешки и грязевые комочки — сантиметр за сантиметром. Я сидел на пластиковом стуле и смотрел, как он работает, и вдруг подумал, что эта сцена немного похожа на то, куда OpenGradient недавно двинулась в сторону Robotics и Real-World AI: в физическом мире каждый шаг робота — и за ним должна быть пара глаз, которая сможет проверить, что он не халтурит.
Моё впечатление о @OpenGradient раньше сводилось к той самой DeFi-инфраструктуре для inference, но на этот раз, когда я это раскопал, оказалось, что потолок повествования незаметно подняли на одну ступень выше. Хозяин мойки работает фонариком, а OpenGradient подбирает роботу вычисления, которые можно верифицировать: каждое решение, каждый захват, каждый поворот оставляют ончейн-подпись. Потом можно открыть бухгалтерскую книгу и разобрать, в модели ли ошибка, или “напричудил” исполнительный контур.
А чем тоньше становится “мойка” как бизнес, тем больше там подводных камней. Насколько бы тщательно хозяин ни светил, он может гарантировать только, что эта конкретная попытка будет чистой — но не то, что, когда ты в следующий раз заедешь с стройки, всё снова окажется чистым. OpenGradient переносит “проверяемую” схему прямо на робота: проверяется, что в конкретный момент inference не подменили. Но реальное состояние каждую секунду меняется. Робот взял чашку — и она сдвинулась на полсантиметра: модель всё равно “ок”, цепочка целостна, подписи на месте, а чашка всё равно разбилась. Может ли подпись сказать, кто ошибся? Подпись скажет лишь, что процесс был соблюдён, она не скажет, насколько разумным оказалось конечное решение.
$SYN
Ещё больнее бьёт экономическая модель. Мойка стоит тридцать за раз, а хозяин в день максимум обслуживает двадцать машин. Инференс-вызовы, которые каждую секунду генерирует робот, — астрономическое число. Хватит ли ончейн gas, TEE- пропускной способности, верификационного throughput подписи? Если не потянет — какая бы ни была “большая история”, это останется PPT. Если потянет — а кто будет платить дальше, конечная выгода? Роботостроитель? Конечные потребители? Или какой-то невидимый субсидирующий источник?
$UB
Хозяин вычистил машину в последний раз, присел снова и провёл пальцами по внутренней стороне диска. Когда я отдавал деньги, спросил, почему он так придирчив. Он сказал: “Промахнулся бы один раз — и всё, клиент больше не придёт”. Но робот — не мойщик. Робот “ошибся” один раз — это может означать, что на конвейере перепутали деталь; или что в доме престарелых один пожилой человек упал на пол.
Он выбросил влажную тряпку в ведро — и брызги попали мне на брюки. Он улыбнулся и сказал: “В следующий раз записывайтесь заранее”.#opg $OPG
Моё впечатление о @OpenGradient раньше сводилось к той самой DeFi-инфраструктуре для inference, но на этот раз, когда я это раскопал, оказалось, что потолок повествования незаметно подняли на одну ступень выше. Хозяин мойки работает фонариком, а OpenGradient подбирает роботу вычисления, которые можно верифицировать: каждое решение, каждый захват, каждый поворот оставляют ончейн-подпись. Потом можно открыть бухгалтерскую книгу и разобрать, в модели ли ошибка, или “напричудил” исполнительный контур.
А чем тоньше становится “мойка” как бизнес, тем больше там подводных камней. Насколько бы тщательно хозяин ни светил, он может гарантировать только, что эта конкретная попытка будет чистой — но не то, что, когда ты в следующий раз заедешь с стройки, всё снова окажется чистым. OpenGradient переносит “проверяемую” схему прямо на робота: проверяется, что в конкретный момент inference не подменили. Но реальное состояние каждую секунду меняется. Робот взял чашку — и она сдвинулась на полсантиметра: модель всё равно “ок”, цепочка целостна, подписи на месте, а чашка всё равно разбилась. Может ли подпись сказать, кто ошибся? Подпись скажет лишь, что процесс был соблюдён, она не скажет, насколько разумным оказалось конечное решение.
$SYN
Ещё больнее бьёт экономическая модель. Мойка стоит тридцать за раз, а хозяин в день максимум обслуживает двадцать машин. Инференс-вызовы, которые каждую секунду генерирует робот, — астрономическое число. Хватит ли ончейн gas, TEE- пропускной способности, верификационного throughput подписи? Если не потянет — какая бы ни была “большая история”, это останется PPT. Если потянет — а кто будет платить дальше, конечная выгода? Роботостроитель? Конечные потребители? Или какой-то невидимый субсидирующий источник?
$UB
Хозяин вычистил машину в последний раз, присел снова и провёл пальцами по внутренней стороне диска. Когда я отдавал деньги, спросил, почему он так придирчив. Он сказал: “Промахнулся бы один раз — и всё, клиент больше не придёт”. Но робот — не мойщик. Робот “ошибся” один раз — это может означать, что на конвейере перепутали деталь; или что в доме престарелых один пожилой человек упал на пол.
Он выбросил влажную тряпку в ведро — и брызги попали мне на брюки. Он улыбнулся и сказал: “В следующий раз записывайтесь заранее”.#opg $OPG
opg 的的天花板更高了
50%
一个方向都没走好就下一个了?
50%
2 проголосовали • Голосование закрыто