هل تساءلت يومًا عمّا إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه على السلسلة يفعل فعلًا ما يدّعيه؟ تتصدى @OpenGradient لهذا التحدي مباشرةً من خلال استدلال ذكاء اصطناعي قابل للتحقق على السلسلة. تجمع بنية الحوسبة الهجينة للذكاء الاصطناعي (HACA) بين عُقد GPU وإثباتات zkML وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs)، ما يضمن إمكانية تدقيق كل عملية استدلال والوثوق بها. هذا ليس مجرد مفهوم نظري؛ فقد عالجوا بالفعل أكثر من مليوني عملية استدلال قابلة للتحقق، وأنشؤوا أكثر من 500 ألف إثبات zkML على Base. إنها خطوة جوهرية نحو ذكاء اصطناعي لامركزي وشفاف حقًا، يكسب فيه المطورون من نماذجهم ويستطيع المستخدمون الوثوق بمخرجاتها. وكما هو الحال مع سجل أداء خوارزميتنا الشفاف في النبذة التعريفية، يبني الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق الثقة.

برأيكم، ما أكبر تحدٍ أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق على السلسلة على نطاق واسع؟

$OPG #OPG
ننشر النتيجة الحقيقية لكل إشارة تصدرها خوارزميتنا بشفافية، كما تجدون في النبذة التعريفية/الملف الشخصي سجل الأداء المباشر الكامل وقناة معاينة مجانية.