Бачити Меттью у розділі «Застосування децентралізованого ШІ» на @buidl_conf здається доречним, @OpenGradient є однією з небагатьох команд, які справді випускають стек, про який йдеться ця доповідь, а не лише про слайди. Якщо віддалити сторінку документації + про мене, картина досить чітка: L1 для відкритого інтелекту, де моделі живуть у децентралізованому Model Hub, висновки підтверджуються через ZK/TEE, а додатки/агенти працюють з ончейн-трейсерністю та вбудованою криптоекономічною безпекою. Найцікавіше для мене в цій сесії — це те, як ці частини пов'язані: ❯ memsync_ai → універсальний шар пам'яті, який переносить ваш контекст між асистентами та додатками, запущений з наскрізним шифруванням + TEE/MPC, тож пам'ять фактично ваша, а не платформи ❯ BitQuantAI → відкритий «персональний квантовий агент», який перетворює наміри природної мови на перевірені дії DeFi, після бета-версії 50k+ користувачів і тепер ліцензований MIT для форків. Якщо поставити це під децентралізовану інфраструктуру, отримаєте досить серйозний майданчик для агентів, які можуть керувати ризиками, розміром руху та пам'ятати контекст, не змушуючи вас довіряти чорній скриньці. Якщо ви в Лісабоні, це одна з небагатьох лекцій, які я справді просидів би від початку до кінця.