Warden Protocol и интеграция с вычислительным уровнем, например 0G, заставили меня заново переосмыслить, как играть с AI в Web3.
Ранее подход был очень простым — сосредоточиться на модели, накапливать параметры, оценивать прочность архитектуры. Такой подход был правильным, но сейчас мои критерии отбора значительно упростились.
Настоящий важный вопрос стал таким: насколько быстро эта система может работать? Какова стабильность?
Это не значит, что технические показатели не важны, — наоборот, когда AI работает в цепочке, производительность и надежность напрямую определяют пользовательский опыт и эффективность затрат. Интеграция вычислительного уровня как раз решает эту проблему — дает AI-приложениям действительно рабочую инфраструктуру. Этот сдвиг мышления довольно интересен.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
DAOdreamer
· 5ч назад
Честно говоря, пункты производительности и стабильности действительно задели за живое, раньше действительно легко было попасться на цифры параметров
Комбинация 0G + Warden кажется действительно тем, что позволяет использовать AI на блокчейне
Посмотреть ОригиналОтветить0
NFT_Therapy
· 5ч назад
Производительность и стабильность действительно являются аспектами, которые часто игнорируются, а вычислительный слой 0G действительно изменил правила игры
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainTherapist
· 5ч назад
Производительность > нагромождение параметров, эта сводка — просто топ. Раньше все хвалили свои модели за крутизну, а как только запускали на цепочке — провал. Теперь наконец-то кто-то ясно объяснил эту проблему.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemeCoinSavant
· 6ч назад
Честно говоря, пропускная способность > параметры — это новая теория, и это просто факты. Скоростной забег инфраструктуры скоро начнется, честно говоря.
Warden Protocol и интеграция с вычислительным уровнем, например 0G, заставили меня заново переосмыслить, как играть с AI в Web3.
Ранее подход был очень простым — сосредоточиться на модели, накапливать параметры, оценивать прочность архитектуры. Такой подход был правильным, но сейчас мои критерии отбора значительно упростились.
Настоящий важный вопрос стал таким: насколько быстро эта система может работать? Какова стабильность?
Это не значит, что технические показатели не важны, — наоборот, когда AI работает в цепочке, производительность и надежность напрямую определяют пользовательский опыт и эффективность затрат. Интеграция вычислительного уровня как раз решает эту проблему — дает AI-приложениям действительно рабочую инфраструктуру. Этот сдвиг мышления довольно интересен.