تحليل منصة جاتا اللامركزية لاستنتاج وتدريب الذكاء الاصطناعي

رؤية المشروع ورسالة

تلتزم Gate بتقليل الاعتماد على مراكز البيانات المركزية التقليدية، وتحسين قضايا الصوامع والتحيز في تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال طبقة بيانات لامركزية، لتحقيق شفافية البيانات واستقلالية المستخدم.

نظام بيانات التوزيع والتقييم

النظام الأساسي DataAgent والأول DVA مسؤولان عن تقييم جودة بيانات الصورة والنص العالمية، مما يوفر بيانات تدريب عالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Stable Diffusion و DALL-E و GPT-4o.

الدردشة الشاملة و GPT لكسب المال

يجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة للاستجابة ويتعلم تفضيلات البشر من خلال بيانات التفضيل التي يختارها المستخدم، مما يحفز المستخدمين على المساهمة وتعزيز جودة البيانات استنادًا إلى آلية كسب النقاط من خلال GPT في ملحق Chrome.

البنية التقنية والمشاركة البيئية

تُخزن البيانات على سلسلة التخزين اللامركزية BNB Greenfield، مما يساهم في قوة الحوسبة لحسابات الذكاء الاصطناعي. جميع المخرجات والأدلة مسجلة مرة أخرى على السلسلة وتدار من خلال نقطة ذكاء البوابة لتقييم مساهمات المستخدمين.

خطة التنمية والرؤية

تركز خارطة الطريق للتطوير على تحسين الأداء ، والتنسيق متعدد العقد ، والحكم الرمزي ، بهدف بناء شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية مدفوعة من المجتمع وقابلة للتحقق لتعزيز التطوير الآمن والعادل للأنظمة الذكية المستقبلية.

ملخص

تؤسس Gata أساسًا قويًا لنظام Web3 AI البيئي من خلال الابتكار التكنولوجي وديناميكيات المجتمع، مما يمهد الطريق لعصر الذكاء اللامركزي.