Анализ децентрализованной платформы искусственного интеллекта для вывода и обучения Gata

Видение и миссия проекта

Gate стремится сократить зависимость от традиционных централизованных дата-центров, улучшить проблемы с изолированными данными и предвзятостью в обучении ИИ с помощью децентрализованного слоя данных, достигая прозрачности данных и автономии пользователей.

Система оценки и данных децентрализации

Основная система DataAgent и первый DVA отвечают за оценку качества глобальных изображений и текстовых данных, предоставляя высококачественные тренировочные данные для AI-моделей, таких как Stable Diffusion, DALL-E и GPT-4o.

Все-в-одном Чат и GPT-заработок

Интегрирует несколько моделей ИИ для ответа и изучает предпочтения человека на основе данных о предпочтениях, выбранных пользователем, стимулируя пользователей вносить свой вклад и улучшать качество данных на основе механизма GPT-to-Earn плагина Chrome.

Техническая архитектура и экологическое участие

Данные хранятся на цепочке децентрализованного хранения BNB Greenfield, предоставляя вычислительную мощность для вычислений ИИ. Все результаты и доказательства записываются обратно в цепочку и управляются через Gate Intelligence Point для оценки вкладов пользователей.

План развития и видение

Дорожная карта разработки сосредоточена на улучшении производительности, координации многоузловых систем и токенизированном управлении, стремясь создать управляемую сообществом и проверяемую сеть децентрализованного ИИ для содействия безопасному и справедливому развитию будущих интеллектуальных систем.

Резюме

Gata создает прочную основу для экосистемы Web3 AI через технологические инновации и динамику сообщества, открывая эру децентрализованного интеллекта.