Phân Tích Nền Tảng Đào Tạo Và Suy Diễn AI Phi Tập Trung Gata

Tầm nhìn và Sứ mệnh Dự án

Gate cam kết giảm sự phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu tập trung truyền thống, cải thiện các silo dữ liệu và vấn đề thiên lệch trong việc đào tạo AI với một lớp dữ liệu phi tập trung, đạt được tính minh bạch của dữ liệu và quyền tự chủ của người dùng.

Hệ thống dữ liệu và đánh giá phi tập trung

Hệ thống lõi DataAgent và DVA đầu tiên chịu trách nhiệm đánh giá chất lượng của dữ liệu hình ảnh-văn bản toàn cầu, cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình AI như Stable Diffusion, DALL-E, và GPT-4o.

Chat tất cả trong một và GPT để kiếm tiền

Tích hợp nhiều mô hình AI để phản hồi và học sở thích của con người thông qua dữ liệu sở thích do người dùng chọn, khuyến khích người dùng đóng góp và nâng cao chất lượng dữ liệu dựa trên cơ chế GPT-to-Earn của plugin Chrome.

Kiến trúc kỹ thuật và Sự tham gia sinh thái

Dữ liệu được lưu trữ trên chuỗi lưu trữ phân quyền BNB Greenfield, cung cấp sức mạnh tính toán cho các phép toán AI. Tất cả các đầu ra và chứng cứ được ghi lại trên chuỗi và được quản lý thông qua Gate Intelligence Point để đánh giá đóng góp của người dùng.

Kế hoạch phát triển và tầm nhìn

Lộ trình phát triển tập trung vào cải thiện hiệu suất, phối hợp đa nút và quản trị token hóa, nhằm xây dựng một mạng lưới AI phi tập trung do cộng đồng điều hành và có thể xác minh, nhằm thúc đẩy sự phát triển an toàn và công bằng của các hệ thống thông minh trong tương lai.

Tóm tắt

Gata xây dựng nền tảng vững chắc cho hệ sinh thái Web3 AI thông qua đổi mới công nghệ và động lực cộng đồng, mở ra kỷ nguyên của trí tuệ phi tập trung.