هل تساءلت يومًا كيف يمكن إثبات موثوقية الذكاء الاصطناعي على السلسلة؟
تتصدّر @OpenGradient الريادة في استدلال الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق على السلسلة، من خلال الجمع بين عُقد GPU وبراهين zkML وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) ضمن حزمة الحوسبة الهجينة للذكاء الاصطناعي (HACA). يُوثَّق كل استدلال تشفيريًا، ما يتيح للمطورين والمستخدمين الاطلاع على إثبات محكم ضد العبث يؤكد أن النموذج عمل تمامًا كما هو مقصود. ومع وجود أكثر من 2 000 نموذج مفتوح المصدر، وأكثر من 2 مليون عملية استدلال قابلة للتحقق، وأكثر من 500 ألف إثبات zkML مسجل بالفعل، تُظهر المنصة قدرتها على التوسع بأمان على طبقة Base المتوافقة مع EVM.
يُغذّي الرمز $OPG هذا النظام البيئي
تتصدّر @OpenGradient الريادة في استدلال الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق على السلسلة، من خلال الجمع بين عُقد GPU وبراهين zkML وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) ضمن حزمة الحوسبة الهجينة للذكاء الاصطناعي (HACA). يُوثَّق كل استدلال تشفيريًا، ما يتيح للمطورين والمستخدمين الاطلاع على إثبات محكم ضد العبث يؤكد أن النموذج عمل تمامًا كما هو مقصود. ومع وجود أكثر من 2 000 نموذج مفتوح المصدر، وأكثر من 2 مليون عملية استدلال قابلة للتحقق، وأكثر من 500 ألف إثبات zkML مسجل بالفعل، تُظهر المنصة قدرتها على التوسع بأمان على طبقة Base المتوافقة مع EVM.
يُغذّي الرمز $OPG هذا النظام البيئي