Analisis Gata Platform Inference dan Pelatihan AI Terdesentralisasi

Visi dan Misi Proyek

Gate berkomitmen untuk mengurangi ketergantungan pada pusat data terpusat tradisional, memperbaiki silo data dan masalah bias dalam pelatihan AI dengan lapisan data terdesentralisasi, mencapai transparansi data dan otonomi pengguna.

Sistem data dan evaluasi desentralisasi

Sistem inti DataAgent dan DVA pertama bertanggung jawab atas penilaian kualitas data gambar-teks global, menyediakan data pelatihan berkualitas tinggi untuk model AI seperti Stable Diffusion, DALL-E, dan GPT-4o.

Chat Serba Ada dan GPT-to-Earn

Mengintegrasikan beberapa model AI untuk merespons dan belajar dari preferensi manusia melalui data preferensi yang dipilih pengguna, mendorong pengguna untuk berkontribusi dan meningkatkan kualitas data berdasarkan mekanisme GPT-to-Earn dari plugin Chrome.

Arsitektur Teknis dan Partisipasi Ekologis

Data disimpan di rantai penyimpanan desentralisasi BNB Greenfield, memberikan daya komputasi untuk perhitungan AI. Semua keluaran dan bukti dicatat kembali di rantai dan dikelola melalui Gate Intelligence Point untuk mengevaluasi kontribusi pengguna.

Rencana Pengembangan dan Visi

Peta jalan pengembangan berfokus pada peningkatan kinerja, koordinasi multi-node, dan tata kelola yang ter-tokenisasi, bertujuan untuk membangun jaringan AI Desentralisasi yang didorong oleh komunitas dan dapat diverifikasi untuk mempromosikan pengembangan sistem cerdas yang aman dan adil di masa depan.

Ringkasan

Gata membangun fondasi yang kokoh untuk ekosistem Web3 AI melalui inovasi teknologi dan dinamika komunitas, membuka era kecerdasan desentralisasi.