تطلب منك معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي على السلسلة أن تثق بنتائج استدلالها ثقة عمياء. لكن @OpenGradient ترفض ذلك.

تجمع بنية HACA الخاصة بها بين براهين zkML وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) — وهذا النهج المزدوج أهم مما يدركه كثيرون.

تمنحك zkML برهانًا تشفيريًا على أن النموذج عمل بالفعل على نحو صحيح. وتحافظ TEEs على عزل التنفيذ، لتظل المدخلات خاصة. معًا، يعالجان أصعب مشكلتين في الذكاء الاصطناعي على السلسلة: إمكانية التحقق والسرية.

أُنشئ أكثر من 500 ألف برهان zkML. وأكثر من مليوني عملية استدلال قابلة للتحقق. هذه بنية تحتية حقيقية، وليست مجرد ورقة بيضاء.

السعر مرتفع بنسبة +6.8% مع حجم تداول قدره 2 مليون دولار — تراكم هادئ بينما يغفل السوق عن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق.

سجل الأداء الكامل لخوارزميتنا، بما يشمل المكاسب والخسائر، متاح في نبذتنا إن أردتم الاطلاع على الأرقام دون تنقيح.

ما الذي سيتعثر أولًا: تكاليف إثبات zkML أم منحنى تبنّي المطورين؟

$OPG #OPG