انسَ الضجة العامة حول الذكاء الاصطناعي؛ فالابتكار الحقيقي يكمن عند تقاطع اللامركزية والذكاء القابل للتحقق. لا تقتصر @OpenGradient على استضافة النماذج، بل تبني الطبقة التأسيسية للذكاء الاصطناعي على السلسلة، حيث يمكن إثبات كل استدلال والتحقق من شفافيته. تجمع بنية الحوسبة الهجينة للذكاء الاصطناعي (HACA) بين قوة وحدات معالجة الرسومات وإثباتات zkML وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs)، بما يضمن ذكاءً اصطناعيًا آمنًا وقابلًا للتحقق على Base. لا يتعلق الأمر بمجرد لامركزية الوصول، بل بلامركزية الثقة في الذكاء الاصطناعي نفسه، بما يتيح للمطورين تحقيق الأرباح من نماذجهم، وللمستخدمين التحقق من المخرجات. ومع أكثر من مليوني عملية استدلال قابلة للتحقق حتى الآن، يبرهنون على إمكانية تحقيق ذكاء اصطناعي لامركزي وشفاف حقًا.

ما التطبيق الأكثر تأثيرًا برأيك للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق على السلسلة؟

$OPG #OPG

سجلنا الكامل والمفتوح لأداء الخوارزميات (المكاسب والخسائر) موجود في النبذة التعريفية. ننشر علنًا النتيجة الحقيقية لكل إشارة تصدرها الخوارزميات، كما تجدون في النبذة التعريفية/الملف الشخصي سجل الأداء الكامل المباشر وقناة معاينة مجانية.