Widzenie Matthew w programie „Zastosowania zdecentralizowanej AI” na @buidl_conf wydaje się odpowiednie, ponieważ @OpenGradient jest jednym z nielicznych zespołów, które rzeczywiście wdrażają stos, o którym mowa w tym wystąpieniu, a nie tylko prezentują slajdy. Jeśli przyjrzysz się ich dokumentacji i stronie o nas, obraz jest dość jasny: L1 dla otwartej inteligencji, gdzie modele żyją w zdecentralizowanym Model Hub, a wnioski są potwierdzane za pomocą ZK/TEE, a aplikacje/agentzy działają z on-chainową przejrzystością i wbudowanym bezpieczeństwem kryptograficznym. Częścią tej sesji, która mnie najbardziej interesuje, jest to, jak elementy się łączą: ❯ memsync_ai → uniwersalna warstwa pamięci, która przenosi twój kontekst między asystentami i aplikacjami, uruchomiona z end-to-end szyfrowaniem + TEE/MPC, więc pamięć jest naprawdę twoja, a nie platformy. ❯ BitQuantAI → otwartoźródłowy „osobisty agent kwantowy”, który przekształca intencje w naturalnym języku w weryfikowalne działania DeFi, po becie z ponad 50 tys. użytkowników, a teraz licencjonowany przez MIT, aby każdy mógł go forkować. Umieść to pod dachem zdecentralizowanej infrastruktury, a otrzymasz dość poważny plac zabaw dla agentów, którzy mogą zarządzać ryzykiem, przemieszczać rozmiar i zapamiętywać kontekst, nie prosząc cię o zaufanie czarnej skrzynce. Jeśli jesteś w Lizbonie, to jedno z nielicznych wystąpień, które naprawdę bym wysłuchał od początku do końca.