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Recentemente, durante um intervalo ao fazer ordens de contratos, reparei numa questão: se a IA na cadeia puder fazer cálculos diretamente na cadeia, eliminando a ida e volta fora da cadeia e as camadas de protocolos intermediários, esse tipo de design não seria mais alinhado com o que uma "máquina deve ser"?
Essa ideia chamou minha atenção para uma lógica de design do OpenGradient — que parece simples, mas na verdade é bastante robusta.
Qual é o núcleo dessa abordagem? O processamento prévio de dados pode ser feito diretamente na camada de contratos inteligentes. Em outras palavras, não é necessário puxar os dados para fora da cadeia para processar e depois enviá-los de volta, mas sim fazer a lógica de pré-processamento fazer parte do próprio contrato.
O que isso significa? O caminho do fluxo de dados é mais curto, há menos etapas intermediárias, e a consistência do estado na cadeia é mais fácil de garantir. Do ponto de vista de eficiência, essa é uma abordagem mais pura de IA na cadeia — dados, cálculos e resultados permanecem fechados na cadeia, sem saltos desnecessários.
Curiosamente, muitas pessoas ao discutir IA na cadeia tendem a ignorar esse ângulo de design, focando mais no modelo em si. Mas, na verdade, o design da arquitetura é que determina se esse sistema pode operar de forma realmente eficiente.
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Coisas relacionadas à otimização de arquitetura nunca recebem atenção, todo mundo pensa em quão incrível é o modelo, mas na prática a eficiência é uma porcaria
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Portanto, basicamente é pegar o trabalho fora da cadeia e forçar a transferência para dentro da cadeia, parece elegante, mas na verdade será mais uma noite de pesadelo com taxas de gás
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Concordo com essa lógica, mas o ponto crucial é se realmente há projetos que entenderam isso completamente. Ou será mais uma revolução de PPT
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É um pouco como uma versão aprimorada do problema do oracle na época, parece resolver o problema de roteamento, mas na verdade surge um novo risco de centralização