@OpenGradient $OPG #OPG
Разные фрагменты разговоров в команде продолжают напоминать о том, что OpenGradient больше не заставляет пользователей выбирать между доходностью и гибкостью. Мы тестировали пайплайн ONNX на Model Hub, и эта традиционная трение в основном исчезла.

Исторически, если вы хотели получить 14.5% доходности на хостинг модели, вам приходилось блокировать веса в жестких 30-дневных эпохах. Вы получали доход, но ноль гибкости в исполнении, если рынок менялся.
#OPG
Теперь, поскольку модели хранятся как идентификаторы Blob с адресацией контента на Walrus, все остается ликвидным и готовым к инъекции. Мы прогнали нашу модель прогнозирования волатильности через режим расчетов с пакетным хешированием, сохраняя базовую доходность 12.2%, при этом имея возможность отправить версию 1.01 в репозиторий без ликвидного штрафа.

Фрустрация заключается в задержке. Во время тяжелых пакетов мы наблюдали 42-миллисекундную задержку во время исполнения ZKML, что плохо сказывается на высокочастотных настройках. Но для стандартных смарт-контрактов компромисс мертв. Вы получаете доход, сохраняя код составным.
$BTW $RE
Тем не менее, если сетевые сборы подскочат во время индивидуальных полных расчетных режимов, эта доходность в 12.2% быстро съедается, и мы еще не выяснили, как оптимизировать платежного мастера для.