Die meisten On-Chain-KI-Anwendungen verlangen, dass du einer Blackbox vertraust. @OpenGradient löst dieses Problem mit einer zweischichtigen Vertrauensarchitektur: kryptografischen zkML-Beweisen UND Trusted Execution Environments (TEEs).
Die Idee dahinter: TEEs halten Modellgewichte während der Ausführung geheim, während zkML mathematisch garantiert, dass die Inferenz korrekt und manipulationsfrei berechnet wurde. In ihrem HACA-Framework kombiniert, entsteht so überprüfbare KI, die sowohl vertraulich ALS AUCH nachweislich integer ist – ein gewaltiger Fortschritt gegenüber zentralisierten APIs.
Die Resonanz bestätigt die Technologie: Über 2 Mio. überprüfbare Inferenzen und mehr als 500.000 generierte zkML-Beweise, unterstützt von a16z crypto und Coinbase Ventures. Derzeit +2,8 % bei einem Volumen von 2 Mio. $.
Die vollständige, öffentlich einsehbare Erfolgsbilanz unseres eigenen Algorithmus – mit Gewinnen und Verlusten – findest du in unserer Bio.
Welche Anwendungsfälle werden möglich, wenn sich KI-Schlussfolgerungen On-Chain mathematisch beweisen lassen?
$OPG #OPG
Die Idee dahinter: TEEs halten Modellgewichte während der Ausführung geheim, während zkML mathematisch garantiert, dass die Inferenz korrekt und manipulationsfrei berechnet wurde. In ihrem HACA-Framework kombiniert, entsteht so überprüfbare KI, die sowohl vertraulich ALS AUCH nachweislich integer ist – ein gewaltiger Fortschritt gegenüber zentralisierten APIs.
Die Resonanz bestätigt die Technologie: Über 2 Mio. überprüfbare Inferenzen und mehr als 500.000 generierte zkML-Beweise, unterstützt von a16z crypto und Coinbase Ventures. Derzeit +2,8 % bei einem Volumen von 2 Mio. $.
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