PopulusEuphratica

Uma questão que raramente é discutida a sério: se os robots começarem a ganhar dinheiro por conta própria, a quem pertencem os lucros? Esta foi a minha maior impressão ao experimentar @konnex_world.
Porque a resposta que oferece é bastante direta: pertencem ao protocolo, à rede, a todos os participantes deste sistema.
No Konnex, todo o processo foi dividido em vários papéis-chave: o utilizador publica tarefas, o modelo de IA fornece estratégias de execução, o robot realiza as ações, o verificadores confirmam os resultados, e todas as etapas são blockchainadas e liquidadas com stablecoins.
Isto

Uma questão que poucos pensam seriamente: se a cópia de ordens for completamente padronizada, que barreiras ainda restarão ao trading?
Esta é a minha maior preocupação após aprofundar a compreensão de @easydotfunX, pois ela está tornando a replicação de sucessos cada vez mais fácil.
Na plataforma, você não só pode ver quem está lucrando, como também pode seguir diretamente as estratégias deles para execução.
Isso não é uma assinatura tradicional, mas uma seleção dinâmica baseada em dados reais e desempenho; você não segue opiniões, mas resultados já validados.
Isso trará uma mudança muito dire

Hoje, a realidade ignorada da IA é que cada modelo que você utiliza está na verdade bloqueado pela plataforma.
Você não pode negociar o preço, não pode escolher o caminho, e também não consegue verificar o resultado.
@dgrid_ai tenta separar essas três questões, abrindo a camada de chamadas, tornando a oferta de mercado, e permitindo a verificação do resultado.
Isso não é uma otimização de produto, é uma reescrita da arquitetura.
Os desenvolvedores só precisam fazer uma integração única, por trás há toda uma rede de modelos, que podem ser trocados dinamicamente ou combinados na chamada.
Isso tr

Achavas que o problema da IA é que o modelo não é suficientemente forte? Na verdade, é demasiado caro: o treino é caro, a inferência é cara e a expansão ainda é mais cara.
É por isso que a IA tem sido continuamente monopolizada por grandes empresas; o ponto de entrada da @0G_labs é muito direto, reduzindo os custos.
Em vez de depender mais da AWS ou de nuvens centralizadas, usa redes distribuídas para suportar computação e armazenamento.
Os desenvolvedores podem chamar recursos on-chain em vez de alugar servidores — esta etapa tem um significado enorme.
O lado da oferta fica libertado:

A IA vai tornar-se uma infraestrutura pública?
A resposta a esta questão depende de uma coisa: se ela pode ser descentralizada.
@dgrid_ai apresenta um caminho muito claro.
Nós temos nós distribuídos que executam cálculos, um protocolo unificado que gere recursos, e a liquidação e validação na cadeia.
Uma vez que estas três coisas estejam estabelecidas, a IA deixa de pertencer às empresas e passa a pertencer à rede.
Olhando para o lado do crescimento, a DGrid lançou o sistema Genesis que liga os primeiros participantes diretamente aos lucros da rede, e até distribui uma grande quantidade de tok