_CryptoNova

bốn lĩnh vực thực thi trong Newton Vault SDK đã thực sự khiến tôi bất ngờ khi tôi vẽ chúng ra sáng nay, vì chúng bao phủ nhiều phạm vi hơn những gì tiêu đề gợi ý.

tuân thủ là điều hiển nhiên. sàng lọc OFAC, kiểm tra trừng phạt, lớp quy định mà mọi tổ chức cần phải chứng minh. danh tính nằm song song với đó: xác thực và điều kiện tham gia, đảm bảo các bên đúng đang tương tác với đúng giao thức. chỉ riêng hai phần đó cũng đã có thể tạo thành một sản phẩm hữu ích.

an ninh là nơi câu chuyện trở nên thú vị hơn. chặn mối đe dọa theo thời gian thực. kiểu bảo vệ không chỉ kiểm tra bạn là ai mà còn giám sát những gì đang diễn ra đối với giao thức tại thời điểm giao dịch—đánh dấu các khoản tiền đến từ các địa chỉ đã bị xâm phạm, chặn tương tác với các hợp đồng nằm trong danh sách đen, phát hiện chữ ký của các khai thác đã biết trước khi chúng kịp thực thi.
và rủi ro là miền thứ tư d0main.$VANRY

rủi ro đối tác, tính toàn vẹn APY, giới hạn đòn bẩy, sức khỏe oracle. các tham số quyết định liệu một giao dịch có an toàn để thực thi hay không trong bối cảnh thị trường hiện tại—không chỉ là việc các bên involvid có tuân thủ hay không....$LAB

điều làm tôi ấn tượng với cách khung này là đa số hệ thống chỉ xử lý một hoặc hai trong số các miền đó và coi các miền còn lại là “bài toán của người khác”. đóng gói cả bốn miền thành một lớp thực thi onchain duy nhất nghĩa là một vault triển khai Newton sẽ có được toàn cảnh ngay khi một giao dịch được gửi đi, thay vì phải lắp ghép từ bốn nguồn khác nhau sau đó.

liệu việc gộp bốn miền trong một lớp có vẫn liền mạch khi độ phức tạp chính sách bên trong từng miền tăng lên hay không—đó là câu hỏi thiết kế đáng để theo dõi??

#VitalikOutlinesLeanEthereumRoadmap
@NewtonProtocol $NEWT

Việc thực thi dựa trên chính sách mang cảm giác ít giống một tính năng blockchain khác và nhiều hơn là cơ sở hạ tầng còn thiếu cho tự động hóa đáng tin cậy.
Nếu các ứng dụng một cách nhất quán cần các quy tắc có thể được thực thi, thì lớp này có thể trở nên thiết yếu như chính các smart contract.

Giấy chứng nhận đã ký là điều thay đổi sự tuân thủ từ lời hứa thành bằng chứng có thể xác minh mà bất kỳ ai cũng có thể kiểm toán.
Bằng chứng, không chỉ việc thực thi, là yếu tố mang lại uy tín lâu dài cho lớp ủy quyền của Newton.

Sáng nay, tôi đã xem lại phần RWA trong whitepaper của Newton, và mô hình đe dọa mà họ đang xây dựng chống lại lại cụ thể hơn những gì tôi kỳ vọng.
Các chứng khoán đã token hóa, bất động sản và các sản phẩm tín dụng mang ba bề mặt tấn công riêng biệt mà các smart contract tiêu chuẩn không thể giải quyết được/

Tài khoản khóa admin bị xâm phạm: một kẻ tấn công có quyền kiểm soát khóa sẽ bỏ qua toàn bộ cơ chế kiểm soát truy cập. Manipulation NAV và oracle: định giá sai tài sản để cho phép rút tiền trái phép hoặc đúc (mint) với số lượng phóng đại. Thay đổi trạng thái trái phép: đúc mà không được ủy quyền, thay đổi các ràng buộc chuyển nhượng giữa chừng.

Điều Newton cung cấp cho các giao thức RWA là một bộ ràng buộc chính sách hoạt động như các bất biến thời gian chạy (runtime invariants). Đây không phải là những quy tắc có thể bị vượt qua nếu ai đó nắm được khóa admin..... Chúng được thực thi ở cấp độ giao dịch thông qua yêu cầu xác thực (attestation). Các cơ chế bảo vệ việc mint và redeem đảm bảo chỉ có các nhà đầu tư đủ điều kiện mới có thể tham gia. Các kiểm tra tính toàn vẹn của NAV đối chiếu giá oracle với các ngưỡng dung sai. Các kiểm soát chuyển nhượng hạn chế hoạt động trên thị trường thứ cấp chỉ dành cho các bên đủ điều kiện....

Điểm khung (framing) khiến tôi bị ám ảnh là: các chính sách này hoạt động như các ràng buộc không thể bị vượt qua, bất kể ai nắm giữ khóa admin. Với các tổ chức token hóa tài sản thực trên các blockchain công khai, rủi ro khóa admin là một trong những vấn đề khó nhất để giải quyết. Việc chuyển rủi ro từ một khóa đơn lẻ sang ủy quyền phân tán thông qua thực thi chính sách là một câu trả lời mang tính cấu trúc khác hẳn đối với bài toán đó,,,

Tôi thấy đây là case sử dụng thuyết phục nhất cho việc các tổ chức áp dụng. Không phải vì những case khác không có thật. Mà vì phương án thay thế cho các giao thức RWA hiện nay là chấp nhận rủi ro khóa Admin như một rủi ro đã biết.
Liệu các tổ chức token hóa tài sản có cần mức độ thực thi on-chain này trước khi triển khai hay xem nó như cơ sở hạ tầng tùy chọn—đó là câu hỏi đáng để theo dõi??

$NEWT #Newt

@NewtonProtocol

stablecoins hiện nay xử lý nhiều giá trị theo tháng hơn nhiều mạng lưới thanh toán truyền thống. câu đó từ whitepaper của Newton đã dừng tôi lại sáng nay, vì hạ tầng tuân thủ hỗ trợ khối lượng đó vẫn còn một khoảng trống nền tảng.

khoảng trống nằm ở khâu cưỡng chế ở chính cấp độ chuyển khoản. các tổ chức phát hành stablecoin phải đối mặt với một mâu thuẫn thực sự: giá trị mang lại nằm ở các giao dịch tức thời toàn cầu không cần xin phép, nhưng các khung pháp lý lại yêu cầu sàng lọc trừng phạt, xác minh danh tính và giám sát giao dịch đúng tại điểm mà giao dịch diễn ra. không phải ở bước đăng ký/tiếp nhận. không phải sau đó. mà chính ngay tại thời điểm chuyển.

hầu hết các cách tiếp cận hiện có xử lý điều này ở lớp giao diện người dùng (UI). một giao diện sàng lọc trừng phạt sẽ chặn một người dùng bị gắn cờ. sau đó người dùng đó tương tác trực tiếp với hợp đồng thông minh bên dưới, và việc chặn kia hầu như không có ý nghĩa. ranh giới cưỡng chế và ranh giới thực thi bị tách rời.

Newton thực thi chính ngay trên lớp chuyển. mọi giao dịch stablecoin có thể yêu cầu một xác nhận (attestation) từ Newton, để chứng minh rằng việc sàng lọc trừng phạt đã vượt qua, các kiểm tra thẩm quyền (jurisdiction) đã được thông qua và yêu cầu đối với quy tắc Travel Rule (quy tắc Đi/đến) về gắn nhãn đã được đáp ứng. hợp đồng thông minh sẽ không thực thi nếu không có attestation hợp lệ. tổ chức phát hành định nghĩa chính sách... Newton thực thi nó. blockchain ghi lại bằng chứng đó.

tôi thấy

cơ chế biên lai tuân thủ (compliance receipt) đặc biệt quan trọng ở đây. tổ chức phát hành giữ bằng chứng mang tính mật mã/hình ảnh (crypto graphic evidence) rằng chính sách đã được áp dụng cho mọi giao dịch. không phải là nhật ký về việc đã giám sát. mà là bằng chứng về việc đã thực thi cưỡng chế đã xảy ra.

việc các tổ chức phát hành stablecoin áp dụng điều này trước khi cơ quan quản lý yêu cầu hay sau khi họ yêu cầu sẽ quyết định tốc độ mà thị trường này phát triển nhanh đến đâu??

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

Tôi đã nghĩ về vấn đề tác nhân AI từ sáng nay, và tôi nghĩ rằng chính trường hợp sử dụng khiến kiến trúc Newton trở nên cấp bách nhất ngay lúc này.

Các tác nhân tự trị hoạt động trên các “đường ray” crypto có thể khởi tạo giao dịch với tốc độ máy. Các lệnh giao dịch, dòng tiền, tương tác giao thức—tất cả diễn ra mà không cần con người xem xét từng thao tác cụ thể. Các khung tuân thủ hiện có được thiết kế cho con người ra quyết định.

Chúng giả định rằng luôn có ai đó nằm trong vòng giám sát. Các tác nhân loại bỏ hoàn toàn giả định đó.

Vấn đề không phải là các tác nhân vốn nguy hiểm theo mặc định. Vấn đề là lớp ủy quyền để chúng được phép làm gì hiện vẫn chưa tồn tại dưới dạng có thể xác minh. Một tác nhân có quyền truy cập ví có thể thực hiện giao dịch tại các khu vực tài phán bị trừng phạt, tương tác với các địa chỉ bị đưa vào danh sách đen, vượt giới hạn tốc độ… tất cả trước khi bất kỳ hệ thống giám sát nào kịp bắt theo.

Newton giải quyết điều này bằng cách xử lý các giao dịch do tác nhân khởi tạo y hệt như giao dịch do con người khởi tạo. Tác nhân gửi một ý định (intent) tới Gateway, quá trình đánh giá chính sách chạy, và một bản chứng thực (attestation) phản hồi. Tác nhân chỉ có thể thực thi những gì mà bản chứng thực cho phép. Các giới hạn chi tiêu, các bên đối tác được phép, các giao thức được phép—tất cả đều được thực thi theo chương trình với tốc độ “machiine” thay vì thông qua một hàng đợi phê duyệt của con người không thể theo kịp...

Tôi thấy cách diễn đạt đúng ở đây. Lớp ủy quyền cho “agntic finance” không thể là một quy trình thủ công của con người. Nó phải mang tính lập trình, thời gian thực và có thể xác minh...

Liệu khung chính sách cho các tác nhân AI có phát triển đủ nhanh để theo kịp tốc độ các tác nhân này đang được triển khai hay không—đó là phần khiến tôi tiếp tục theo dõi sát sao?

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

Có một nhóm rủi ro DeFi rất cụ thể mà không được bàn đến đủ nhiều, và điều đó cứ làm mình bực mỗi lần nghĩ về nó.

Các vault được tuyển chọn, nắm giữ hàng tỷ tài sản, quản lý giới hạn rủi ro của họ thông qua các quy trình xử lý ở ngoài chuỗi (offchain).

Bảng tính (spreadsheets), rà soát thủ công, công cụ bị phân mảnh và tồn tại hoàn toàn ngoài giao thức. Các quy tắc tồn tại—chúng chỉ không nằm ở nơi các giao dịch xảy ra. Một quy tắc trong tài liệu offchain và một quy tắc được thực thi ở cấp độ smart contract không phải là cùng một thứ, và khoảng trống giữa chúng chính là nơi rủi ro thực sự “đậu lại”.

Newton đang làm gì với cơ chế enforce vault: đưa các quy tắc vào đúng nơi mà giao dịch diễn ra. Việc đánh giá chính sách diễn ra onchain,,, trước khi thanh toán (settlement). Vault không thể thực hiện một giao dịch vi phạm các tham số rủi ro của chính nó.

Bởi vì chứng thực (attestation) dùng để ủy quyền thực thi sẽ không được tạo ra nếu chính sách thất bại.

Sự khác biệt giữa một giới hạn rủi ro có thể bị lách và một giới hạn không thể—đó mới là điểm cốt lõi...

Cách diễn đạt này làm mình thấy thực sự rõ ràng. Đây không phải chỉ là một cải tiến giám sát (monitoring). Đây là một thay đổi mang tính cấu trúc về nơi thực thi (enforcement) thực sự nằm.

Liệu các nhà vận hành vault có tự nguyện áp dụng việc thực thi chính sách onchain trước khi có một sự cố lớn hay không—đó là câu hỏi mình cứ quay lại mãi????

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

vừa biết rằng SDK Vault @NewtonProtocol thực sự là một sản phẩm đang được triển khai chứ không phải một lời hứa cho lộ trình trong tương lai—và điều đó đã thay đổi cách tôi nghĩ về toàn bộ giao thức.

hầu hết hạ tầng vault đều xử lý tuân thủ, bảo mật và rủi ro như ba vấn đề tách biệt. bạn gắn thêm một lệnh kiểm tra lệnh trừng phạt ở đây, một bộ ngắt mạch ở đó, rồi một mô hình rủi ro ở nơi khác. chẳng thứ nào nói chuyện được với thứ nào. SDK đóng gói cả ba thứ đó thành một lớp thực thi onchain duy nhất…

đó là một cách tiếp cận khác biệt một cách có ý nghĩa. một vault sử dụng cách này không cần phải tự lắp ráp ngăn xếp tuân thủ của riêng mình từ đầu. logic thực thi được tích hợp sẵn và được thực thi ở cấp độ giao thức, thay vì nằm trong một quy trình offchain có thể bị bỏ qua hoặc cấu hình sai.

các vault DeFi được tuyển chọn hiện đang nắm giữ hàng tỷ USD, và con số đó vẫn tiếp tục tăng. phần lớn trong số đó vẫn quản lý giới hạn rủi ro thông qua các quy trình offchain bị chia nhỏ. SDK được nhắm trực tiếp vào khoảng trống đó.

tôi thích ở chỗ đây không phải là hạ tầng trừu tượng. đó là một sản phẩm cụ thể, có các đối tác ra mắt được gắn kèm.

dù SDK có trở thành cách mặc định để xây dựng các vault mới hay vẫn chỉ là một lựa chọn trong số nhiều lựa chọn khác, thì phần đáng theo dõi là liệu việc áp dụng có diễn ra như thế nào khi thời gian trôi đi??

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

đã dành cả buổi sáng để lục lại mọi thứ mình đã viết về @OpenGradient trong vài tuần qua và nhận ra rằng mình chưa từng thực sự giải thích $OPG hoạt động cơ học như thế nào. vậy nên đây là phần đó.

$OPG không phải là một token chỉ dùng cho một mục đích. nó nằm dưới ba chức năng riêng biệt cùng lúc. chức năng đầu tiên là thanh toán/settlement. mọi yêu cầu suy luận, mọi lần thực thi mô hình, mọi tài nguyên tính toán tiêu thụ trên nền tảng đều được trả bằng $OPG , và các nhà vận hành nút (node operators) cũng được thưởng bằng OPG cho việc xử lý những tác vụ đó. nó là đơn vị hoạt động kinh tế thực sự chảy qua mạng,,,

chức năng thứ hai là truy cập (access). việc tải lên và lưu trữ một mô hình trên Model Hub yêu cầu $OPG .... nó hoạt động như một chiếc chìa khóa, không chỉ là phương thức thanh toán.

chức năng thứ ba là bảo mật và quản trị (governance) kết hợp với nhau. các volidators phải stake OPG để tham gia vào cơ chế đồng thuận Proof of Stake giúp bảo đảm an toàn cho mạng.

và người nắm giữ token có thể bỏ phiếu để nâng cấp giao thức cũng như cho registry (sổ đăng ký) mã enclave được phê duyệt — cùng cái registry theo mã hash mà hệ thống xác minh TEE đối chiếu trước khi bất kỳ nút nào có thể phục vụ một yêu cầu..

phần cuối cùng thật sự làm mình bất ngờ khi mình nối nó vào. quản trị đối với OPG không hề trừu tượng. nó gắn trực tiếp với việc mã nào được phép chạy bên trong hạ tầng bảo mật riêng tư (privacy infrastructure) mà toàn bộ nền tảng phụ thuộc vào.....

ba chức năng, một token,,,tất cả đều gắn với việc sử dụng mạng thực tế thay vì tách rời khỏi nó.

liệu việc người nắm token tham gia quản trị có duy trì đủ hoạt động để giữ cho registry mã đó được bảo trì đúng cách khi mạng mở rộng hay không — đó là câu hỏi dài hạn đáng để theo dõi??

chat.opengradient.ai

#OPG @OpenGradient $OPG

điều gì đó về việc lưu trữ tập trung mô hình AI đã khiến tôi bận tâm từ lâu và cuối cùng tôi cũng có cách diễn đạt nó một cách rõ ràng.

khi một mô hình được lưu trên một máy chủ tập trung, tính sẵn sàng của nó là một quyết định theo chính sách. công ty vận hành máy chủ sẽ quyết định mô hình nào được giữ trực tuyến, mô hình nào bị gỡ xuống, mô hình nào được chỉnh sửa giữa các phiên bản mà không thông báo, và mô hình nào biến mất hoàn toàn khi bài toán kinh doanh thay đổi....

tôi đã chứng kiến các mô hình mà tôi xây dựng quy trình xung quanh bị ngừng hỗ trợ, được cập nhật âm thầm, hoặc đơn giản là bị xóa. bạn chỉ biết khi ứng dụng của bạn bị hỏng....

<b>Hub Model <@OpenGradient > </b> được xây dựng trên lưu trữ phi tập trung Walrus. mỗi mô hình có một <Blob ID> được địa chỉ hóa theo nội dung. mã định danh đó là dấu vân tay mật mã của chính mô hình, không phải là một con trỏ tới một vị trí có thể thay đổi, mà là một tham chiếu đến đúng nội dung đó. nếu nội dung thay đổi, ID cũng thay đổi. bạn luôn biết mình đang chạy cái gì...

và vì việc lưu trữ là phi tập trung, sẽ không có bất kỳ bên nào có thể rút một mô hình khỏi sự sẵn sàng.

khả năng chống kiểm duyệt không phải là một tính năng được gắn thêm vào. đó là một thuộc tính của kiến trúc lưu trữ nền tảng. một mô hình tồn tại trên Walrus với Blob ID đã được xác minh được ghi nhận trên chuỗi sẽ luôn được truy cập vĩnh viễn miễn là mạng còn tồn tại....

hiện tại mạng đang lưu trữ hơn 2,000 mô hình. đây không phải là con số demo. đây là một kho lưu trữ đang hoạt động.

tôi thấy cơ chế định địa chỉ theo nội dung thực sự quan trọng đối với bất kỳ ai đang xây dựng ứng dụng sản xuất trên hạ tầng AI. khả năng tái lập và tính sẵn sàng không phải là những thứ bạn nên phải đặt niềm tin vào...

liệu lớp lưu trữ phi tập trung có đủ hiệu năng để chịu được nhu cầu tải mô hình lớn khi mạng mở rộng hay không là câu hỏi vận hành đáng để theo dõi không??

chat.opengradient.ai

#OPG @OpenGradient $OPG

đọc qua phần Twin.fun của bản whitepaper tối qua và đây là phần của hệ sinh thái @OpenGradient mà tôi không ngờ lại thấy thú vị. nhưng nó khiến tôi đọc lâu hơn dự định.

ý tưởng là một thị trường digital twins. bạn tạo một bản sao kỹ thuật số về chính bạn hoặc về bất kỳ nhân cách, nhân vật,,,, hoặc cơ sở kiến thức nào đó và triển khai nó như một tác nhân AI trên mạng. người dùng khác tương tác với twin của bạn. bạn kiếm tiền từ những tương tác đó.

phần đáng hiểu nhất chính là phần kinh tế... các nhà tạo twin kiếm tiền từ hoạt động suy luận mà các twin của họ tạo ra. mọi cuộc trò chuyện, mọi truy vấn được định tuyến thông qua twin của bạn đều tạo ra hoạt động mạng và được đối soát on-chain...

nhà tạo nằm ở phía trên của dòng chảy đó. khi twin của bạn được sử dụng nhiều hơn, thu nhập sẽ tăng dần mà không cần bạn tham gia trực tiếp trong từng tương tác....

và lớp xác minh bên dưới làm cho điều này trở nên có ý nghĩa theo cách mà một thị trường digital twins tập trung không thể sao chép. các tương tác diễn ra với twin của bạn chạy trên cùng hạ tầng TEE và ZKML như phần còn lại của mạng. đầu ra có thể được thẩm định. hoạt động được ghi nhận on-chain. một twin tạo ra đầu ra có thể xác minh là một sản phẩm hoàn toàn khác so với một twin chạy trên hạ tầng mà bạn không thể kiểm tra.....

tôi thấy góc nhìn về nền kinh tế dành cho người tạo là thật sự thú vị. việc xây dựng một biểu diễn AI bền vững của chính bạn mà tự kiếm tiền một cách tự động trong khi vẫn duy trì các cam kết về quyền riêng tư và xác minh như phần còn lại của nền tảng là một sự kết hợp mà hiện tại không tồn tại ở nơi nào khác....

liệu Twin.fun có phát triển đủ người dùng để khiến kinh tế cho người tạo trở nên có ý nghĩa ở quy mô lớn hay nó vẫn chỉ dừng ở mức ngách—đó là điều tôi muốn theo dõi trong vài tháng tới?????

chat.opengradient.ai

#OPG @OpenGradient $OPG

Tôi gặp phải một vấn đề với các công cụ AI mà chưa từng thấy ai giải quyết một cách sạch sẽ, và nó làm tôi bận tâm mỗi lần tôi gặp tình huống đó.

Bạn có một cuộc trò chuyện. Bạn xây dựng ngữ cảnh. Mô hình hiểu dự án của bạn, sở thích của bạn, lịch sử của bạn với một vấn đề cụ thể.

Rồi phiên kết thúc. Bạn quay lại vào ngày hôm sau và bắt đầu từ số 0. Mọi mảnh ghép ngữ cảnh bạn đã xây dựng đều phải được dựng lại từ đầu. Mô hình không nhớ bạn. Nó chưa từng nhớ bạn. Mỗi phiên là một trang trắng dù bạn đã bỏ công sức như thế nào trong phiên trước...

MemSync là thành phần hạ tầng <c-1/> @OpenGradient được xây dựng riêng để khắc phục điều này. Nó cung cấp trí nhớ bền vững cho các tác nhân AI xuyên suốt nhiều phiên. Không chỉ là lịch sử hội thoại được lưu trong một tệp mà bạn phải tự dán lại thủ công. Đó là hạ tầng trí nhớ dài hạn thực sự, duy trì ngữ cảnh và dữ liệu lịch sử qua các tương tác khác nhau để mô hình có thể hành xử nhất quán theo thời gian.

Hệ quả thực tiễn của điều đó đối với bất kỳ ai đang vận hành các quy trình đang diễn ra (ongoing workflows) là rất lớn. Một tác nhân AI có thể nhớ các quyết định đã đưa ra tuần trước, dữ liệu nó đã xử lý vào tháng trước, v.v... các sở thích và ràng buộc được thiết lập qua hàng chục phiên—đó là một công cụ hoàn toàn khác về bản chất so với một công cụ mà mỗi lần dùng lại thì mọi thứ bị đặt lại.

Và đối với các trường hợp sử dụng tác nhân (agent use cases) cụ thể, trí nhớ bền vững không phải là một tính năng “có cũng được”. Một tác nhân mất ngữ cảnh giữa các phiên thì thực sự không phải là một tác nhân. Nó chỉ là một chuỗi các yêu cầu tách rời nhau (one-shot) nhưng lại tình cờ dùng cùng một mô hình...

Liệu bộ nhớ của MemSync có được duy trì với các đảm bảo về quyền riêng tư tương tự như những gì áp dụng cho phần còn lại của nền tảng khi suy luận hay không—đó là câu hỏi tôi muốn được trả lời trước khi tôi xây dựng bất cứ thứ gì nghiêm túc dựa trên nó??

chat.opengradient.ai

#OPG @OpenGradient $OPG

Mình đã ngồi với tài liệu về engine PIPE từ sáng hôm qua và đây là phần của @OpenGradient mà mình nghĩ sẽ quan trọng nhất đối với các nhà phát triển khi mọi người thực sự hiểu nó hoạt động như thế nào.

Vấn đề mà nó giải quyết là cụ thể. Các ứng dụng on-chain hiện tại không thể gọi trực tiếp một mô hình AI và sử dụng kết quả đó ngay trong cùng một giao dịch (transaction). Cách hầu hết các đội ngũ xử lý là dùng oracle: suy luận (inference) diễn ra ở đâu đó ngoài chuỗi (off-chain), sau đó kết quả được nộp lại, và đến lúc giao dịch được thực thi thì kết quả suy luận đã bị lỗi thời (stale).

Có một khoảng trống. Một độ trễ của oracle nằm giữa việc mô hình đã tính toán xong và việc hợp đồng thực sự dùng dữ liệu đó....

PIPE loại bỏ hoàn toàn khoảng trống này. Khi một giao dịch chứa yêu cầu suy luận đi vào mempool, engine sẽ trích xuất tất cả các yêu cầu suy luận đang chờ (pending) và gửi chúng tới mạng suy luận (inference network) song song trước khi khối (block) được hoàn tất. Đến khi giao dịch thực thi trên chuỗi, các kết quả suy luận đã được tính sẵn (pre-computed) và sẵn sàng. Đầu ra của mô hình và việc thực thi hợp đồng diễn ra nguyên tử. Cùng một giao dịch. Không có độ trễ oracle. Không có tình trạng lỗi thời.

Cơ chế mở rộng (scaling) là phần thật sự khiến mình ấn tượng. Hàng trăm giao dịch đang chờ có thể được điều phối (dispatch) đồng thời cho các yêu cầu suy luận của chúng. Phần tính toán ML tốn kém không nằm trên đường găng (critical path) của việc tạo block. Nó chạy song song với quá trình đó.

Và điều mà nó mở ra là một nhóm ứng dụng mà hiện tại gần như chưa tồn tại. Các smart contract phản ứng với đầu ra AI trực tiếp trong thời gian thực mà không có bất kỳ lớp cung cấp dữ liệu bên ngoài nào đứng ở giữa.

Liệu mạng suy luận có thể giữ độ trễ điều phối song song (parallel dispatch latency) đủ thấp khi khối lượng giao dịch tăng lên hay không—đó là câu hỏi về hiệu năng quyết định rốt cuộc nó sẽ đi xa đến đâu????

chat.opengradient.ai

#OPG @OpenGradient $OPG

Lựa chọn thiết kế mà tôi luôn suy nghĩ về @OpenGradient nghe có vẻ đơn giản nhưng thực tế lại khá hiếm gặp...

Không phải mọi suy diễn AI đều cần cùng một mức độ tin cậy. Thay vì chọn một tiêu chuẩn xác minh và ép mọi khối lượng công việc phải vượt qua nó bất kể sự phù hợp, @OpenGradient phơi bày ba phương pháp và cho phép lập trình viên chọn dựa trên hồ sơ rủi ro thực tế.
ZKML cho những tình huống mà độ chắc chắn toán học đáng giá với chi phí tính toán. TEE cho các khối lượng công việc sản xuất nơi mà chi phí không đáng kể và xác thực phần cứng là đủ. Vanilla cho việc tạo mẫu, phân tích, suy diễn có rủi ro thấp nơi hiệu suất là ưu tiên và sự tin tưởng vào node là chấp nhận được...

Điều khiến tôi thực sự bất ngờ khi đọc kỹ whitepaper là những phương pháp này có thể được trộn lẫn trong một giao dịch duy nhất. Không chỉ được chọn theo ứng dụng mà còn trộn lẫn theo từng cuộc gọi suy diễn bên trong một hoạt động nguyên tử. TEE cho bước suy luận LLM, ZKML cho một mô hình rủi ro chạy trong cùng một giao dịch, Vanilla cho phân tích diễn ra song song với cả hai. Mỗi suy diễn nhận được mức độ xác minh phù hợp với hậu quả cụ thể của nó, không phải mức độ xác minh mà hệ thống mặc định.

Đó là một kiến trúc khác biệt về mặt ý nghĩa so với bất kỳ thứ gì áp dụng một mô hình tin cậy đồng nhất trên mọi thứ...

Và ý nghĩa thực tiễn là có thật. Một tác nhân DeFi đưa ra quyết định tài chính có thể áp dụng ZKML cho các đầu ra mô hình mà thực sự di chuyển tiền trong khi chạy xác minh rẻ hơn ở mọi nơi khác trong cùng một quy trình.

Liệu các lập trình viên có thực sự sử dụng độ chi tiết này trong thực tiễn hay mặc định vào một phương pháp cho sự đơn giản là câu hỏi về việc áp dụng đáng để theo dõi??

chat.opengradient.ai

#OPG @OpenGradient $OPG