La plupart des projets d’IA on-chain vous demandent de faire aveuglément confiance à leur boîte noire off-chain. @OpenGradient refuse de le faire.
Leur constat : l’IA n’est crédible que dans la mesure où elle peut être prouvée. zkML prouve que le modèle a fonctionné correctement sans révéler ses poids, tandis que les TEE préservent la confidentialité de l’inférence pendant son exécution. Combinés dans leur architecture HACA, ils permettent d’obtenir des calculs vérifiables sans avoir à faire confiance à un serveur centralisé.
Les résultats valident cette approche : plus de 2 millions d’inférences vérifiables et plus de 500 000 preuves zkML générées. Ce n’est pas une promesse inscrite sur une feuille de route : c’est une couche de confiance opérationnelle pour l’intelligence on-chain, construite sur Base et soutenue par a16z crypto.
Nous publions ouvertement le résultat réel de chaque signal algorithmique. Notre historique complet en direct et un canal d’aperçu gratuit sont disponibles dans notre bio.
Qu’est-ce qui est le plus difficile à faire évoluer à long terme : la génération de preuves zkML ou la disponibilité du matériel TEE ?
$OPG #OPG
Leur constat : l’IA n’est crédible que dans la mesure où elle peut être prouvée. zkML prouve que le modèle a fonctionné correctement sans révéler ses poids, tandis que les TEE préservent la confidentialité de l’inférence pendant son exécution. Combinés dans leur architecture HACA, ils permettent d’obtenir des calculs vérifiables sans avoir à faire confiance à un serveur centralisé.
Les résultats valident cette approche : plus de 2 millions d’inférences vérifiables et plus de 500 000 preuves zkML générées. Ce n’est pas une promesse inscrite sur une feuille de route : c’est une couche de confiance opérationnelle pour l’intelligence on-chain, construite sur Base et soutenue par a16z crypto.
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