بينما كنت أبحث في @OpenGradient ، قضيت بعض الوقت في الاطلاع على بنية الحوسبة الهجينة للذكاء الاصطناعي (HACA) الخاصة بها، وهي تصميم يفصل بين تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق منها. تعالج هذه المقاربة تحديًا لا يزال يظهر عبر شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية: الحفاظ على استدلال عالي الأداء دون التضحية بالشفافية والثقة.
على طبقة التنفيذ، تُشغَّل نماذج الذكاء الاصطناعي على وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) وبأجهزة متخصصة محسّنة للسرعة والإنتاجية. يتيح ذلك للشبكة تقديم استدلال منخفض الكمون مناسب للتطبيقات في الوقت الفعلي. ويُتعامل مع التحقق بشكل مستقل. وبالاقتران مع كل عملية استدلال، تُنشئ الشبكة أدلةً تشفيرية أو شهادات تحقق للأجهزة يمكن التحقق منها قبل تسويتها على السلسلة (on-chain).
ما أجدُه مثيرًا للاهتمام بشكل خاص هو الفصل المعماري نفسه. بدلًا من إجبار الأداء وقابلية التحقق على الانعكاس في العملية ذاتها، تتعامل OpenGradient معهما باعتبارهما وظيفتين منفصلتين. وهذا يمكّن الشبكة من السعي إلى تنفيذ ذكاء اصطناعي فعّال مع الحفاظ في الوقت نفسه على سجلّ يمكن تدقيقه لكيفية إنتاج المخرجات. لا يزال يتعين علينا أن نرى كيف سيتطور هذا النموذج مع نضوج قطاع الذكاء الاصطناعي اللامركزي. ومع ذلك، ومع تزايد الطلب على أنظمة تجمع بين الأداء العالي وقابلية التحقق، قد تلعب معماريات مثل HACA دورًا متزايد الأهمية في تطوير بنية تحتية موثوقة للذكاء الاصطناعي.

#opg $OPG #opengredient @OpenGradient $BNB