La mayoría de las soluciones de IA on-chain te pide que confíes en una caja negra. @OpenGradient resuelve esto con una arquitectura de confianza de doble capa: pruebas criptográficas zkML Y entornos de ejecución confiables (TEE).
La clave está aquí: los TEE mantienen privados los pesos del modelo durante la ejecución, mientras que zkML garantiza matemáticamente que la inferencia se calculó correctamente y sin manipulaciones. Al combinarse en su marco HACA, se obtiene una IA verificable, confidencial Y cuya honestidad se puede demostrar: un gran avance frente a las API centralizadas.
La adopción valida la tecnología: se han generado más de 2 millones de inferencias verificables y más de 500 000 pruebas zkML, con el respaldo de a16z crypto y Coinbase Ventures. Actualmente sube un +2,8 % con un volumen de 2 millones de dólares.
El historial completo y público de nuestro propio algoritmo —aciertos y errores— está en nuestra biografía.
¿Qué casos de uso se abrirán cuando el razonamiento de la IA pueda demostrarse matemáticamente on-chain?
$OPG #OPG
La clave está aquí: los TEE mantienen privados los pesos del modelo durante la ejecución, mientras que zkML garantiza matemáticamente que la inferencia se calculó correctamente y sin manipulaciones. Al combinarse en su marco HACA, se obtiene una IA verificable, confidencial Y cuya honestidad se puede demostrar: un gran avance frente a las API centralizadas.
La adopción valida la tecnología: se han generado más de 2 millones de inferencias verificables y más de 500 000 pruebas zkML, con el respaldo de a16z crypto y Coinbase Ventures. Actualmente sube un +2,8 % con un volumen de 2 millones de dólares.
El historial completo y público de nuestro propio algoritmo —aciertos y errores— está en nuestra biografía.
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