Большинство ончейн-решений на базе ИИ предлагает довериться «чёрному ящику». @OpenGradient решает эту проблему с помощью двухуровневой архитектуры доверия: криптографических доказательств zkML И доверенных сред исполнения (TEE).
Вот в чём суть: TEE сохраняют веса модели в тайне во время её работы, а zkML математически доказывает, что вывод был получен корректно и без вмешательства. Вместе, в рамках фреймворка HACA, они обеспечивают проверяемый ИИ, который одновременно конфиденциален И гарантированно честен — это огромный шаг вперёд по сравнению с централизованными API.
Интерес к проекту подтверждает перспективность технологии: сгенерировано более 2 млн проверяемых выводов и более 500 тыс. доказательств zkML; проект поддерживают a16z crypto и Coinbase Ventures. Сейчас рост составляет +2,8% при объёме торгов $2 млн.
Полная история сделок нашего собственного алгоритма — и удачных, и неудачных — опубликована в профиле.
Какие сценарии использования станут возможны, когда рассуждения ИИ можно будет математически доказать в блокчейне?
$OPG #OPG
Вот в чём суть: TEE сохраняют веса модели в тайне во время её работы, а zkML математически доказывает, что вывод был получен корректно и без вмешательства. Вместе, в рамках фреймворка HACA, они обеспечивают проверяемый ИИ, который одновременно конфиденциален И гарантированно честен — это огромный шаг вперёд по сравнению с централизованными API.
Интерес к проекту подтверждает перспективность технологии: сгенерировано более 2 млн проверяемых выводов и более 500 тыс. доказательств zkML; проект поддерживают a16z crypto и Coinbase Ventures. Сейчас рост составляет +2,8% при объёме торгов $2 млн.
Полная история сделок нашего собственного алгоритма — и удачных, и неудачных — опубликована в профиле.
Какие сценарии использования станут возможны, когда рассуждения ИИ можно будет математически доказать в блокчейне?
$OPG #OPG