La era de "ganar dinero fácilmente" en el mercado de criptomonedas ha terminado‼️
Ya nos resulta difícil ver proyectos que, ya sea en un mercado alcista o bajista, tengan algo de popularidad y en los que comprar signifique un aumento de diez o cien veces.
Pero el hermano Qiang estima que, en este momento, la IA está en la misma fase que la primera ola de auge de Internet. Sin duda, es un beneficio de una era.
Sea lo que sea que estés haciendo ahora, ¡asegúrate de aprovechar esta ola de la época‼️
Si comparáramos la IA actual con un intermediario "de mala fe" potente, la aparición de @OpenGradient@ es para ponerle un sistema de monitoreo y permitirle trabajar directamente en la cadena de bloques.
Aquí te desgloso en tres dimensiones más concretas:
1️⃣ Resuelve el problema de la "confianza en la inferencia" (Verifiable Inference)
* Dolor: La mayoría de las inferencias de IA actuales se realizan en servidores centralizados (como OpenAI). Cuando le haces una pregunta, te da una respuesta, pero no puedes demostrar que realmente usó ese modelo ni que no modificó los resultados en secreto.
* Solución: OpenGradient utiliza tecnologías ZKML (aprendizaje automático con pruebas de conocimiento cero) y TEE (entorno de ejecución confiable) para proporcionar pruebas digitales en cada cálculo de IA. Esto permite a los usuarios estar seguros de que: el resultado fue generado por el modelo especificado y que el proceso no fue intervenido.
2️⃣ Resuelve el problema de "llevar la IA a la cadena" (On-chain Integration)
* Dolor: Las cadenas tradicionales como Ethereum tienen una potencia de cálculo muy baja, por lo que no pueden ejecutar modelos de IA complejos. Los desarrolladores que quieren llamar a IA en contratos inteligentes suelen tener que pasar por procesos complejos de cross-chain o de caja negra fuera de la cadena, lo cual es muy ineficiente.
* Solución: Han desarrollado HACA (arquitectura de cálculo de IA heterogénea) y PIPE (motor de inferencia paralela). Es como instalar una "tarjeta gráfica (GPU) dedicada" en la cadena, permitiendo a los desarrolladores llamar a la inferencia de IA en contratos Solidity de manera fluida, sin bloquear el consenso de la cadena.
3️⃣ Resuelve el problema de la "propiedad y censura del modelo" (Decentralized Model Hub)
* Dolor: Los modelos de punta están monopolizados por grandes empresas, que pueden retirar tu modelo en cualquier momento, modificar tu interfaz o incluso censurar ciertos contenidos.
* Solución: Su Model Hub se llama "Hugging Face en Web3". Los pesos y metadatos del modelo se almacenan en una red descentralizada, inalterable y sin restricciones de acceso. Cualquier persona puede publicar y usar modelos, y mediante incentivos en tokens, convertir los modelos en activos, brindando un espacio libre de censura para la IA de código abierto.
El objetivo final: OpenGradient convierte la IA en una infraestructura descentralizada "visible, confiable y que puede ser impulsada directamente por contratos inteligentes", poniendo fin a los problemas de "punto único de fallo" y "caja negra de confianza" en el mundo Web3.
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.
La era de "ganar dinero fácilmente" en el mercado de criptomonedas ha terminado‼️
Ya nos resulta difícil ver proyectos que, ya sea en un mercado alcista o bajista, tengan algo de popularidad y en los que comprar signifique un aumento de diez o cien veces.
Pero el hermano Qiang estima que, en este momento, la IA está en la misma fase que la primera ola de auge de Internet. Sin duda, es un beneficio de una era.
Sea lo que sea que estés haciendo ahora, ¡asegúrate de aprovechar esta ola de la época‼️
Si comparáramos la IA actual con un intermediario "de mala fe" potente, la aparición de @OpenGradient@ es para ponerle un sistema de monitoreo y permitirle trabajar directamente en la cadena de bloques.
Aquí te desgloso en tres dimensiones más concretas:
1️⃣ Resuelve el problema de la "confianza en la inferencia" (Verifiable Inference)
* Dolor: La mayoría de las inferencias de IA actuales se realizan en servidores centralizados (como OpenAI). Cuando le haces una pregunta, te da una respuesta, pero no puedes demostrar que realmente usó ese modelo ni que no modificó los resultados en secreto.
* Solución: OpenGradient utiliza tecnologías ZKML (aprendizaje automático con pruebas de conocimiento cero) y TEE (entorno de ejecución confiable) para proporcionar pruebas digitales en cada cálculo de IA. Esto permite a los usuarios estar seguros de que: el resultado fue generado por el modelo especificado y que el proceso no fue intervenido.
2️⃣ Resuelve el problema de "llevar la IA a la cadena" (On-chain Integration)
* Dolor: Las cadenas tradicionales como Ethereum tienen una potencia de cálculo muy baja, por lo que no pueden ejecutar modelos de IA complejos. Los desarrolladores que quieren llamar a IA en contratos inteligentes suelen tener que pasar por procesos complejos de cross-chain o de caja negra fuera de la cadena, lo cual es muy ineficiente.
* Solución: Han desarrollado HACA (arquitectura de cálculo de IA heterogénea) y PIPE (motor de inferencia paralela). Es como instalar una "tarjeta gráfica (GPU) dedicada" en la cadena, permitiendo a los desarrolladores llamar a la inferencia de IA en contratos Solidity de manera fluida, sin bloquear el consenso de la cadena.
3️⃣ Resuelve el problema de la "propiedad y censura del modelo" (Decentralized Model Hub)
* Dolor: Los modelos de punta están monopolizados por grandes empresas, que pueden retirar tu modelo en cualquier momento, modificar tu interfaz o incluso censurar ciertos contenidos.
* Solución: Su Model Hub se llama "Hugging Face en Web3". Los pesos y metadatos del modelo se almacenan en una red descentralizada, inalterable y sin restricciones de acceso. Cualquier persona puede publicar y usar modelos, y mediante incentivos en tokens, convertir los modelos en activos, brindando un espacio libre de censura para la IA de código abierto.
El objetivo final:
OpenGradient convierte la IA en una infraestructura descentralizada "visible, confiable y que puede ser impulsada directamente por contratos inteligentes", poniendo fin a los problemas de "punto único de fallo" y "caja negra de confianza" en el mundo Web3.