الجميع يتحدث عن "الذكاء الاصطناعي + العملات الرقمية"، لكن معظمهم يضع مجرد قشرة على الذكاء الاصطناعي لإصدار عملات. ما يجعلني أشعر حقا أنني "أبني طريقا" هو @OpenGradient.

🔹قد يكون فهمها كنسخة Web3 من HuggingFace هي الأكثر بديهية، لكنها تحمل بعدا أساسيا آخر: قابلية التحقق.

النماذج ال 1,000+ الموجودة حاليا على شبكة الاختبار ليست مجرد أوزان ثابتة معلقة على السلسلة، بل كيانات ذكية حية وقابلة للاستدعاء. من نماذج اللغة الكبيرة إلى نماذج التحكم في المخاطر في التمويل اللامركزي، يمكن معالجة كل منها عبر CID، وتستخدم تقنية ZKML أو TEE لضمان مصداقية عملية الاستدلال.

🔹هذه هي أكبر مشكلة تحل OpenGradient: رفض الصناديق السوداء.

في Web2، نجبر على الثقة الأعمى في نتائج الذكاء الاصطناعي التي تقدمها خوادم الشركات الكبرى. هنا، الكود وتدفق البيانات ومسار التحسين كلها شفافة. المطورون لا يحتاجون إلى التقدم للحصول على إذن، ولا يحتاجون لتخمين سبب كون النموذج "غريبا"، يمكنهم استخدام SDK أو SolidML مباشرة لتصحيح الأخطاء والتكامل.

بالنسبة للبنائين، التركيز الآن ليس على الاستماع إلى السرد، بل الذهاب إلى مركز النماذج الخاص به للعثور على نموذج واستنتاج حقيقي داخل السلسلة.

عندما تصبح "الذكية" قابلة للتدقيق والتركيب مثل النقل، فهذا هو شكل البنية التحتية التي يجب أن تبدو عليها.

#OpenGradient # كايتو ياب @KaitoAI