Tham khảo @OpenGradient chính thức về vị trí của $OPG : nó chủ yếu nhắm vào việc suy luận AI có thể xác minh, $OPG được sử dụng cho thanh toán suy luận, phần thưởng nút, đặt cọc an toàn, quản trị và tăng trưởng sinh thái; kiến trúc HACA nhấn mạnh vào GPU, TEE và phân công xác minh thanh toán.

Phần yếu nhất hiện tại của dự án AI không phải là mô hình không biết kể chuyện, mà là nhiều ứng dụng trên chuỗi không thể chứng minh rằng AI thực sự đã hoàn thành suy luận theo quy tắc.

Đây mới là điểm đáng để xem xét về @OpenGradient .

Nó không chỉ tập trung vào việc "tạo ra một chatbot mới", mà đang cố gắng thêm một lớp hệ thống thực thi có thể xác minh cho tính toán AI. Các nút GPU chịu trách nhiệm chạy mô hình, TEE và cơ chế chứng minh đảm nhận quá trình xác nhận, cuối cùng kết quả được đưa lên chuỗi để thanh toán.

Hiểu đơn giản, trước đây khi bạn gọi AI, bạn chỉ có thể tin rằng nền tảng không tính toán sai; trong khi #OPG muốn làm là biến kết quả suy luận thành một chứng chỉ có thể kiểm toán.

Điểm mấu chốt của #OPG cũng nằm ở đây. Nó không chỉ dựa vào giao dịch cảm xúc AI, mà còn muốn tham gia vào các khía cạnh thực như thanh toán suy luận, lợi nhuận mô hình, khuyến khích nút, đặt cọc an toàn và quản trị.

Tất nhiên, con đường này không dễ dàng.

Chi phí suy luận có thể xác minh, độ ổn định của nút, tần suất gọi thực tế của các nhà phát triển, tất cả sẽ quyết định xem nó có phải là cơ sở hạ tầng hay không, chứ không chỉ là một xu hướng ngắn hạn.

Giai đoạn tiếp theo của AI trên chuỗi, có thể không phải là ai có mô hình nói hay hơn, mà là ai có thể làm cho kết quả đáng tin cậy hơn.