Todos hablan de “AI+Crypto”, pero la mayoría solo le han puesto una capa de emisión de tokens a la IA. Lo que realmente me parece que está “abriendo camino” es @OpenGradient.
🔹Pueden entenderlo como la versión Web3 de HuggingFace, pero con una dimensión adicional: la verificabilidad.
Actualmente, más de 1,000 modelos en la red de prueba no son solo pesos estáticos colgados en la cadena, sino entidades inteligentes verdaderamente activas y llamables. Desde LLM hasta modelos de riesgo en DeFi, cada uno puede ser direccionado mediante CID y utilizar tecnologías como ZKML o TEE para garantizar la autenticidad del proceso de inferencia.
🔹Esta es la mayor problemática que resuelve OpenGradient: rechazar las cajas negras.
En Web2, nos vimos obligados a confiar ciegamente en los resultados de IA proporcionados por grandes servidores; aquí, el código, el flujo de datos y las rutas de optimización son completamente transparentes. Los desarrolladores no necesitan solicitar permisos, ni adivinar por qué el modelo “se vuelve loco”; con SDK o SolidML, pueden depurar e integrar directamente.
Para los creadores, el enfoque actual no es escuchar narrativas, sino encontrar un modelo en su Model Hub y realizar una inferencia real en la cadena.
Cuando la “inteligencia” se vuelva tan auditable y componible como una transferencia, esa será la verdadera infraestructura.
#OpenGradient #KaitoYap @KaitoAI
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Todos hablan de “AI+Crypto”, pero la mayoría solo le han puesto una capa de emisión de tokens a la IA. Lo que realmente me parece que está “abriendo camino” es @OpenGradient.
🔹Pueden entenderlo como la versión Web3 de HuggingFace, pero con una dimensión adicional: la verificabilidad.
Actualmente, más de 1,000 modelos en la red de prueba no son solo pesos estáticos colgados en la cadena, sino entidades inteligentes verdaderamente activas y llamables. Desde LLM hasta modelos de riesgo en DeFi, cada uno puede ser direccionado mediante CID y utilizar tecnologías como ZKML o TEE para garantizar la autenticidad del proceso de inferencia.
🔹Esta es la mayor problemática que resuelve OpenGradient: rechazar las cajas negras.
En Web2, nos vimos obligados a confiar ciegamente en los resultados de IA proporcionados por grandes servidores; aquí, el código, el flujo de datos y las rutas de optimización son completamente transparentes. Los desarrolladores no necesitan solicitar permisos, ni adivinar por qué el modelo “se vuelve loco”; con SDK o SolidML, pueden depurar e integrar directamente.
Para los creadores, el enfoque actual no es escuchar narrativas, sino encontrar un modelo en su Model Hub y realizar una inferencia real en la cadena.
Cuando la “inteligencia” se vuelva tan auditable y componible como una transferencia, esa será la verdadera infraestructura.
#OpenGradient #KaitoYap @KaitoAI