Gata 去中心化 AI 推理与训练平台解析

项目愿景与使命

Gata 致力于降低对传统集中式数据中心的依赖，以去中心化数据层改善 AI 训练的数据孤岛与偏见问题，实现数据透明与用户自主权。

去中心化数据与评估系统

核心系统 DataAgent 及首个 DVA 负责全球图像-文本数据的质量评分，为 Stable Diffusion、DALL-E 和 GPT-4o 等 AI 模型提供高质量训练数据。

All-in-One Chat 与 GPT-to-Earn

整合多款 AI 模型回答，并通过用户选择偏好数据进行人类偏好学习，基于 Chrome 插件的 GPT-to-Earn 机制激励用户贡献并提升数据质量。

技术架构与生态参与

数据存储于 BNB Greenfield 去中心化存储链，贡献算力进行 AI 计算，所有输出与证明都记录回链，并透过 Gata Intelligence Point 管理用户贡献评价。

发展规划与愿景

发展路线聚焦性能提升、多节点协调、代币化治理，旨在构建由社群驱动、可验证的去中心化 AI 网络，推动未来智能系统的安全和公平发展。

总结

Gata 通过技术创新与社群动力，为 Web3 AI 生态打造坚实基础，开启去中心化智能时代。