В моем доме есть старая коробка с инструментами, где каждый инструмент выполняет только одну задачу. Молоток забивает гвозди. Отвертка закручивает винты. Каждый из них не впечатляет по отдельности, но вместе они делают почти всё возможным.
Я думал об этом, следя за OpenGradient ($OPG ).
Большинство разговоров об ИИ все еще вращаются вокруг того, какая модель самая умная. Но чем больше я смотрел на @OpenGradient , тем больше я задумывался, не становится ли сама интеллектуальность менее важной, чем то, можно ли надежно повторно использовать, проверять и комбинировать её с другими системами.
Это та часть, которую, я думаю, многие люди упускают из виду. ИИ часто ведет себя как запечатанное устройство. Вы задаете вопрос, получаете ответ и просто доверяете, что всё произошло, как ожидалось. Модель может быть мощной, но другим приложениям трудно уверенно строить на её выводах.
OpenGradient подходит к этому иначе. Вместо того чтобы позиционировать себя как еще одну блокчейн-сеть, конкурирующую за транзакции, #OPG функционирует как сопроцессор ИИ. Модели ИИ могут быть размещены в сети, вывод может быть делегирован на децентрализованные узлы GPU и TEE, а выполнение может быть проверено через аттестации TEE или zkML доказательства до достижения консенсуса. Для меня это больше похоже на создание стандартизированных частей, которые другие системы могут собирать.
Может быть, это и есть настоящая композируемость интеллекта. Не сделать одну модель умнее, а сделать интеллект достаточно надежным, чтобы стать инфраструктурой.
Конечно, проверка вводит свои собственные компромиссы. Генерация доказательств, принятие разработчиков и реальный спрос всё еще важны. Техническая способность сама по себе не гарантирует широкого использования.
Я постоянно возвращаюсь к этой коробке с инструментами. Мы редко восхищаемся инструментами по отдельности. Мы ценим тот факт, что они подходят друг к другу. Возможно, OpenGradient не просит нас доверять ИИ больше. Возможно, OPG спрашивает, становится ли интеллект более ценным, когда другие системы наконец могут на него полагаться.
$H #Web3 $BTW #Binance #cryptouniverseofficial
Я думал об этом, следя за OpenGradient ($OPG ).
Большинство разговоров об ИИ все еще вращаются вокруг того, какая модель самая умная. Но чем больше я смотрел на @OpenGradient , тем больше я задумывался, не становится ли сама интеллектуальность менее важной, чем то, можно ли надежно повторно использовать, проверять и комбинировать её с другими системами.
Это та часть, которую, я думаю, многие люди упускают из виду. ИИ часто ведет себя как запечатанное устройство. Вы задаете вопрос, получаете ответ и просто доверяете, что всё произошло, как ожидалось. Модель может быть мощной, но другим приложениям трудно уверенно строить на её выводах.
OpenGradient подходит к этому иначе. Вместо того чтобы позиционировать себя как еще одну блокчейн-сеть, конкурирующую за транзакции, #OPG функционирует как сопроцессор ИИ. Модели ИИ могут быть размещены в сети, вывод может быть делегирован на децентрализованные узлы GPU и TEE, а выполнение может быть проверено через аттестации TEE или zkML доказательства до достижения консенсуса. Для меня это больше похоже на создание стандартизированных частей, которые другие системы могут собирать.
Может быть, это и есть настоящая композируемость интеллекта. Не сделать одну модель умнее, а сделать интеллект достаточно надежным, чтобы стать инфраструктурой.
Конечно, проверка вводит свои собственные компромиссы. Генерация доказательств, принятие разработчиков и реальный спрос всё еще важны. Техническая способность сама по себе не гарантирует широкого использования.
Я постоянно возвращаюсь к этой коробке с инструментами. Мы редко восхищаемся инструментами по отдельности. Мы ценим тот факт, что они подходят друг к другу. Возможно, OpenGradient не просит нас доверять ИИ больше. Возможно, OPG спрашивает, становится ли интеллект более ценным, когда другие системы наконец могут на него полагаться.
$H #Web3 $BTW #Binance #cryptouniverseofficial