Gate s'engage à réduire la dépendance aux centres de données centralisés traditionnels, à améliorer les silos de données et les problèmes de biais dans la formation de l'IA avec une couche de données décentralisée, réalisant ainsi la transparence des données et l'autonomie des utilisateurs.
Le système central DataAgent et le premier DVA sont responsables de l'évaluation de la qualité des données image-texte mondiales, fournissant des données d'entraînement de haute qualité pour des modèles d'IA tels que Stable Diffusion, DALL-E et GPT-4o.
Intègre plusieurs modèles d'IA pour répondre et apprend les préférences humaines grâce aux données de préférences sélectionnées par l'utilisateur, incitant les utilisateurs à contribuer et à améliorer la qualité des données en fonction du mécanisme GPT-to-Earn du plugin Chrome.
Les données sont stockées sur la chaîne de stockage décentralisée BNB Greenfield, contribuant à la puissance de calcul pour les calculs d'IA. Toutes les sorties et preuves sont enregistrées à nouveau sur la chaîne et gérées par le Point d'Intelligence Gate pour évaluer les contributions des utilisateurs.
La feuille de route de développement se concentre sur l'amélioration des performances, la coordination multi-nœuds et la gouvernance tokenisée, visant à construire un réseau d'IA décentralisé et vérifiable dirigé par la communauté pour promouvoir le développement sécurisé et équitable des futurs systèmes intelligents.
Gata construit une base solide pour l'écosystème Web3 AI grâce à l'innovation technologique et à la dynamique communautaire, ouvrant la voie à l'ère de l'intelligence décentralisée.
Partager
Contenu