Gata 去中心化 AI 推理與訓練平台解析

項目願景與使命

Gata 致力於降低對傳統集中式數據中心的依賴，以去中心化數據層改善 AI 訓練的數據孤島與偏見問題，實現數據透明與用戶自主權。

去中心化數據與評估系統

核心系統 DataAgent 及首個 DVA 負責全球圖像-文本數據的質量評分，爲 Stable Diffusion、DALL-E 和 GPT-4o 等 AI 模型提供高質量訓練數據。

All-in-One Chat 與 GPT-to-Earn

整合多款 AI 模型回答，並通過用戶選擇偏好數據進行人類偏好學習，基於 Chrome 插件的 GPT-to-Earn 機制激勵用戶貢獻並提升數據質量。

技術架構與生態參與

數據存儲於 BNB Greenfield 去中心化存儲鏈，貢獻算力進行 AI 計算，所有輸出與證明都記錄回鏈，並透過 Gata Intelligence Point 管理用戶貢獻評價。

發展規劃與願景

發展路線聚焦性能提升、多節點協調、代幣化治理，旨在構建由社群驅動、可驗證的去中心化 AI 網路，推動未來智能系統的安全和公平發展。

總結

Gata 通過技術創新與社群動力，爲 Web3 AI 生態打造堅實基礎，開啓去中心化智能時代。