يفترض معظم الناس أن الذكاء الاصطناعي على السلسلة ليس سوى «استدعاء نموذج خارج السلسلة ثم لصق النتيجة». تعمل @OpenGradient على حل المشكلة الأصعب: إثبات أن الذكاء الاصطناعي نُفّذ فعلًا على نحو صحيح.
تجمع بنية HACA لديهم بين إثباتات zkML وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs)، والفرق بينهما مهم. تحافظ بيئات التنفيذ الموثوقة على خصوصية أوزان النموذج داخل أجهزة آمنة. أما zkML، فيمنحك إثباتًا تشفيريًا على أن الاستدلال حُسب على نحو صحيح من دون الكشف عن النموذج نفسه. الأولى تحمي السرية، والثانية تضمن السلامة. تحتاج إلى كليهما، لأن الوثوق بمخرجات الذكاء الاصطناعي من دون أيٍّ منهما ليس سوى إيمان أعمى.
تشير الأرقام إلى أن الناس بدأوا يدركون ذلك: ارتفع $OPG بنسبة 22.3% خلال 24 ساعة، مع حجم تداول بلغ $6M، وأكثر من مليوني استدلال قابل للتحقق، وما يزيد على 500 ألف إثبات zkML تم إنشاؤها بالفعل عبر أكثر من 2,000 نموذج مستضاف. المشروع مدعوم من a16z crypto وCoinbase Ventures، ومبني على Base.
سجلّ أداء خوارزميتنا الكامل والمفتوح — بما في ذلك المكاسب والخسائر — موجود في نبذتنا إن أردت الاطلاع عليه.
ما مصدر قلقك الأكبر بشأن الذكاء الاصطناعي على السلسلة: خصوصية النموذج أم إمكانية التحقق من المخرجات؟
$OPG #OPG
تجمع بنية HACA لديهم بين إثباتات zkML وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs)، والفرق بينهما مهم. تحافظ بيئات التنفيذ الموثوقة على خصوصية أوزان النموذج داخل أجهزة آمنة. أما zkML، فيمنحك إثباتًا تشفيريًا على أن الاستدلال حُسب على نحو صحيح من دون الكشف عن النموذج نفسه. الأولى تحمي السرية، والثانية تضمن السلامة. تحتاج إلى كليهما، لأن الوثوق بمخرجات الذكاء الاصطناعي من دون أيٍّ منهما ليس سوى إيمان أعمى.
تشير الأرقام إلى أن الناس بدأوا يدركون ذلك: ارتفع $OPG بنسبة 22.3% خلال 24 ساعة، مع حجم تداول بلغ $6M، وأكثر من مليوني استدلال قابل للتحقق، وما يزيد على 500 ألف إثبات zkML تم إنشاؤها بالفعل عبر أكثر من 2,000 نموذج مستضاف. المشروع مدعوم من a16z crypto وCoinbase Ventures، ومبني على Base.
سجلّ أداء خوارزميتنا الكامل والمفتوح — بما في ذلك المكاسب والخسائر — موجود في نبذتنا إن أردت الاطلاع عليه.
ما مصدر قلقك الأكبر بشأن الذكاء الاصطناعي على السلسلة: خصوصية النموذج أم إمكانية التحقق من المخرجات؟
$OPG #OPG