الآن، البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مركزة بشكل كبير. هذا يخلق نقاط فشل فردية ضخمة ولا يوجد أي طريقة للتحقق مما إذا كان ناتج الذكاء الاصطناعي قد تم العبث به، وهو واقع مرعب عندما يتحكم الذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية والرعاية الصحية والأنظمة الحيوية.
@OpenGradient تحل هذه الأزمة في الثقة من خلال بنية تحتية لامركزية مدمجة عمودياً مصممة لتشغيل الذكاء الاصطناعي بشكل آمن وقابل للتحقق.
في وسط نظامهم البيئي توجد بنية HACA (معمارية حساب الذكاء الاصطناعي الهجينة). هذه البنية تفصل بين التنفيذ والتحقق، مما يوفر سرعات تشبه Web2 مصحوبة بضمانات ثقة على مستوى Web3. يمكن للمطورين الاختيار من بين مجموعة كاملة من طرق التحقق بناءً على ملفات المخاطر الخاصة بهم:
TEE (بيئات التنفيذ الموثوقة): للتحقق على مستوى الأجهزة مع الحد الأدنى من الأعباء. ZKML (التعلم الآلي ذو المعرفة الصفرية): لإثباتات رياضية مشفرة مطلقة. وضع الفانيلا: مصمم لأحمال العمل ذات الأداء العالي للغاية. مبني على إجماع CometBFT مع توافق كامل مع EVM، $OPG يحتوي على كل شيء من ذاكرة الذكاء الاصطناعي المستمرة (MemSync) إلى محرك تنفيذ التعلم الآلي على السلسلة (PIPE). مع أكثر من 2000 نموذج مستضاف و1 مليون استنتاج في شبكة الاختبار تمت معالجتها بالفعل، أصبح التحول نحو الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق هنا رسميًا.
#Web3AI #DePIN #blockchain #OPG