Gateは、従来の集中型データセンターへの依存を減らし、分散型データレイヤーを用いてAIトレーニングにおけるデータサイロやバイアスの問題を改善し、データの透明性とユーザーの自主性を実現することにコミットしています。
コアシステムDataAgentと最初のDVAは、グローバルな画像-テキストデータの品質評価を担当しており、Stable Diffusion、DALL-E、GPT-4oなどのAIモデルに高品質なトレーニングデータを提供しています。
複数のAIモデルを統合して応答し、ユーザーが選択した好みデータを通じて人間の好みを学習し、ChromeプラグインのGPT-to-Earnメカニズムに基づいてデータの品質を向上させるためにユーザーが貢献することを奨励します。
データはBNBグリーンフィールド分散ストレージチェーンに保存され、AI計算のためのコンピューティングパワーを提供します。すべての出力と証明はチェーンに記録され、ユーザーの貢献を評価するためにゲートインテリジェンスポイントを通じて管理されます。
開発ロードマップは、パフォーマンスの向上、マルチノードの調整、トークン化されたガバナンスに焦点を当てており、コミュニティ主導で検証可能な分散型AIネットワークを構築し、将来の知能システムの安全で公正な発展を促進することを目指しています。
Gataは、技術革新とコミュニティのダイナミクスを通じてWeb3 AIエコシステムの堅固な基盤を構築し、分散型知能の時代を切り開きます。
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