usage

今天我在查看自己的小型 $OPG test 位置时，突然意识到：我到底在衡量什么。

起初，我以为“经过验证的执行”是最难解决的问题。模型运行得正确，这是很有价值的——但这是否足以证明它学到了足够的东西，从而能够可靠呢？

正是在这里，@OpenGradient 引起了我的兴趣。报告 2,000+ 托管的 AI 模型，以及数百万次推理，确实表明有活跃度；但仅凭使用量并不能自动证明学习质量。即使有很多数据点，如果测量方法不够有力，仍可能掩盖薄弱的证据。

我现在关注的是计算需求与“证明”之间的差距。OPG 目前大约有 190M 处于流通中，最大供应量为 1B，因此未来供应变化也是我在考虑的因素。

我目前的观点是：执行是看得见的，但真正的价值在于，当支撑智能的证据也同样变得可见。

$TNSR $G

#OPG #OpenGradient #Usage #Visibility #Trust