A Gate está comprometida em reduzir a dependência de centros de dados centralizados tradicionais, melhorando os silos de dados e os problemas de viés no treinamento de IA com uma camada de dados descentralizada, alcançando transparência de dados e autonomia do usuário.
O sistema central DataAgent e o primeiro DVA são responsáveis pela avaliação da qualidade de dados globais de imagem-texto, fornecendo dados de treinamento de alta qualidade para modelos de IA como Stable Diffusion, DALL-E e GPT-4o.
Integra múltiplos modelos de IA para responder e aprende as preferências humanas por meio de dados de preferência selecionados pelo usuário, incentivando os usuários a contribuir e melhorar a qualidade dos dados com base no mecanismo GPT-to-Earn do plugin do Chrome.
Os dados são armazenados na cadeia de armazenamento descentralizada BNB Greenfield, contribuindo com poder computacional para cálculos de IA. Todas as saídas e provas são registradas de volta na cadeia e gerenciadas através do Gate Intelligence Point para avaliar as contribuições dos usuários.
O roadmap de desenvolvimento foca na melhoria de desempenho, coordenação multi-nó e governança tokenizada, com o objetivo de construir uma rede de IA descentralizada, orientada pela comunidade e verificável, para promover o desenvolvimento seguro e justo de sistemas inteligentes futuros.
Gata constrói uma base sólida para o ecossistema Web3 de IA por meio da inovação tecnológica e dinâmicas comunitárias, inaugurando a era da inteligência descentralizada.
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