Toda a gente fala em "IA + Cripto", mas a maioria está apenas a colocar uma concha na IA para emitir moedas. O que realmente me faz sentir que estou a "construir uma estrada" é @OpenGradient.
🔹Compreendê-lo como uma versão Web3 do HuggingFace pode ser o mais intuitivo, mas tem mais uma dimensão central: a verificabilidade.
Os 1.000+ modelos atualmente disponíveis na testnet não são apenas pesos estáticos pendurados na cadeia, mas entidades inteligentes verdadeiramente vivas e chamáveis. Desde LLMs a modelos de controlo de risco DeFi, cada um pode ser resolvido através de CID, e a tecnologia ZKML ou TEE é utilizada para garantir a autenticidade do processo de inferência.
🔹Este é o maior problema que o OpenGradient resolve: rejeitar caixas pretas.
No Web2, somos forçados a confiar cegamente nos resultados de IA fornecidos pelos servidores dos principais fabricantes. Aqui, o código, o fluxo de dados e o caminho de otimização são todos transparentes. Os programadores não precisam de pedir permissões, não precisam de adivinhar porque é que o modelo é "louco", podem usar diretamente o SDK ou SolidML para depurar e integrar.
Para os construtores, o foco agora não é ouvir a narrativa, mas sim ir ao seu Model Hub para encontrar um modelo e executar uma verdadeira inferência on-chain.
Quando "inteligente" se torna tão auditável e componível como uma transferência, é assim que a infraestrutura deve ser.
#OpenGradient # KaitoYap @KaitoAI
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Toda a gente fala em "IA + Cripto", mas a maioria está apenas a colocar uma concha na IA para emitir moedas. O que realmente me faz sentir que estou a "construir uma estrada" é @OpenGradient.
🔹Compreendê-lo como uma versão Web3 do HuggingFace pode ser o mais intuitivo, mas tem mais uma dimensão central: a verificabilidade.
Os 1.000+ modelos atualmente disponíveis na testnet não são apenas pesos estáticos pendurados na cadeia, mas entidades inteligentes verdadeiramente vivas e chamáveis. Desde LLMs a modelos de controlo de risco DeFi, cada um pode ser resolvido através de CID, e a tecnologia ZKML ou TEE é utilizada para garantir a autenticidade do processo de inferência.
🔹Este é o maior problema que o OpenGradient resolve: rejeitar caixas pretas.
No Web2, somos forçados a confiar cegamente nos resultados de IA fornecidos pelos servidores dos principais fabricantes. Aqui, o código, o fluxo de dados e o caminho de otimização são todos transparentes. Os programadores não precisam de pedir permissões, não precisam de adivinhar porque é que o modelo é "louco", podem usar diretamente o SDK ou SolidML para depurar e integrar.
Para os construtores, o foco agora não é ouvir a narrativa, mas sim ir ao seu Model Hub para encontrar um modelo e executar uma verdadeira inferência on-chain.
Quando "inteligente" se torna tão auditável e componível como uma transferência, é assim que a infraestrutura deve ser.
#OpenGradient # KaitoYap @KaitoAI