مع استمرار تزايد الوعي بالذكاء الاصطناعي اللامركزي، يواجه عددًا من التحديات الحرجة—مثل القابلية للتوسع، والوصول إلى الأجهزة، وقابلية التحقق—التي تبطئ من اعتماده وتحد من إمكانياته. إن نقص الأجهزة المجهزة بوحدات معالجة الرسوميات (GPU) المتاحة، مع التحديات في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على السلسلة، قد أجبر على الاعتماد على المشغلين المهيمنين، مما أثار مخاوف بشأن الثقة والأمان في التطبيقات ذات التأثير العالي. تقود OpenGradient الحلول للتغلب على هذه العقبات بشكل مباشر، من خلال بناء بنية تحتية مبتكرة واستغلال قدرات إعادة التخزين الخاصة بـ EigenLayer لإنشاء حل قابل للتوسع ولامركزي لاستنتاج الذكاء الاصطناعي. يفتح هذا النهج الفريد الطريق أمام ذكاء اصطناعي آمن وفعال من حيث التكلفة في نظام بيئي لامركزي، محولًا الحاضر والمستقبل لتطوير الذكاء الاصطناعي/Web3.

🧬 توسيع الذكاء الاصطناعي اللامركزي مع الأمن الاقتصادي المشفر⛓️🛡️

تشكل طرق التحقق التشفيرية التقليدية مثل التعلم الآلي القائم على عدم المعرفة (ZKML) وبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) فعالة للنماذج الصغيرة ولكنها تكافح لتلبية متطلبات النماذج الكبيرة مثل LLMs. تتعامل OpenGradient مع هذا القيد من خلال دمج بنية إعادة التخزين الخاصة بـ EigenLayer، مما يوفر أمانًا اقتصاديًا مشفرًا لدعم النماذج الأكبر. لا يضمن هذا النهج فقط أمان استنتاجات الذكاء الاصطناعي، بل يمكّن أيضًا OpenGradient من تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي بتكلفة تنافسية، مناسبة لكل من التطبيقات اللامركزية والتقليدية.

مع هذا المزيج، يمكن للمطورين الاختيار بين الأمان الاقتصادي المشفر والأمان التشفيري، مما يتيح تخصيص حلولهم لتناسب الاحتياجات المحددة لحالة الاستخدام الخاصة بهم. تضمن هذه المرونة أن حتى حالات الاستخدام ذات التأثير العالي مثل التمويل اللامركزي (DeFi)، والإقراض، وصانعي السوق الأوتوماتيكيين (AMMs)، والتداول يمكن أن تستفيد من ضمانات أمان قوية.🛡️🛡️

عن OpenGradient
OpenGradient هي منصة ذكاء اصطناعي لامركزية رائدة لاستضافة النماذج مفتوحة المصدر، واستنتاج آمن، والتفكير الوكالي، ونشر التطبيقات. من خلال تطوير أدوات ومنصة غنية بالميزات تجعل تطوير تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي آمنًا وسلسًا،
#opg $OPG