Eu estava lendo novamente o white paper de @OpenGradient e um detalhe ficou comigo depois que o fechei.
A rede não tenta fazer com que cada validador execute toda computação de IA.
No início, eu não pensei muito nisso.
Então me lembrei de como diferentes cargas de trabalho de IA são diferentes das transações comuns de blockchain. Uma transferência de token leva muito pouco tempo em comparação com a execução de um modelo de IA. Tratar essas duas coisas exatamente da mesma forma criaria uma grande quantidade de sobrecarga desnecessária.
Foi por isso que achei interessante a Hybrid AI Compute Architecture da OpenGradient. Em vez de forçar cada nó a repetir a mesma inferência, a rede separa a execução da verificação. A inferência é tratada por nós de computação especializados, enquanto a verificação acontece pela rede depois.
Eu gosto disso porque começa com uma pergunta prática, e não com uma pergunta de marketing.
O que a IA realmente precisa para funcionar bem em uma rede descentralizada?
Às vezes, a resposta não é fazer tudo acontecer em um único lugar. Às vezes, é dar para partes diferentes da rede tarefas diferentes.
Essa ideia fez ainda mais sentido para mim quanto mais eu pensava sobre isso.
Talvez seja por isso que projetos de infraestrutura demoram mais para serem valorizados.
Você não percebe isso na primeira vez em que lê sobre eles.
Você percebe quando começa a perguntar por que eles foram projetados daquele jeito.
Foi o que eu tirei ao passar um tempo com a documentação da OpenGradient. Não era mais uma discussão sobre modelos de IA. Era uma discussão sobre construir uma rede ao redor de como a IA realmente funciona.
$OPG #OPG #OPG
A rede não tenta fazer com que cada validador execute toda computação de IA.
No início, eu não pensei muito nisso.
Então me lembrei de como diferentes cargas de trabalho de IA são diferentes das transações comuns de blockchain. Uma transferência de token leva muito pouco tempo em comparação com a execução de um modelo de IA. Tratar essas duas coisas exatamente da mesma forma criaria uma grande quantidade de sobrecarga desnecessária.
Foi por isso que achei interessante a Hybrid AI Compute Architecture da OpenGradient. Em vez de forçar cada nó a repetir a mesma inferência, a rede separa a execução da verificação. A inferência é tratada por nós de computação especializados, enquanto a verificação acontece pela rede depois.
Eu gosto disso porque começa com uma pergunta prática, e não com uma pergunta de marketing.
O que a IA realmente precisa para funcionar bem em uma rede descentralizada?
Às vezes, a resposta não é fazer tudo acontecer em um único lugar. Às vezes, é dar para partes diferentes da rede tarefas diferentes.
Essa ideia fez ainda mais sentido para mim quanto mais eu pensava sobre isso.
Talvez seja por isso que projetos de infraestrutura demoram mais para serem valorizados.
Você não percebe isso na primeira vez em que lê sobre eles.
Você percebe quando começa a perguntar por que eles foram projetados daquele jeito.
Foi o que eu tirei ao passar um tempo com a documentação da OpenGradient. Não era mais uma discussão sobre modelos de IA. Era uma discussão sobre construir uma rede ao redor de como a IA realmente funciona.
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