Аналіз децентралізованої платформи штучного інтелекту Gata для інфертенції та навчання

Візія та місія проекту

Gate прагне зменшити залежність від традиційних централізованих дата-центрів, покращити проблеми з даними та упередженнями у навчанні ШІ за допомогою децентралізованого шару даних, досягаючи прозорості даних та автономії користувачів.

Система оцінки та даних децентралізації

Основна система DataAgent та перший DVA відповідальні за оцінку якості глобальних даних зображення-тексту, надаючи високоякісні навчальні дані для AI-моделей, таких як Stable Diffusion, DALL-E та GPT-4o.

Універсальний чат та GPT для заробітку

Інтегрує кілька моделей ШІ для реагування та вивчає людські уподобання на основі даних, вибраних користувачем, заохочуючи користувачів вносити свій вклад та покращувати якість даних на основі механізму GPT-to-Earn плагіна Chrome.

Технічна архітектура та екологічна участь

Дані зберігаються на децентралізованому зберіганні BNB Greenfield, вносячи обчислювальну потужність для обчислень ШІ. Всі результати та докази записуються назад на ланцюг і керуються через Gate Intelligence Point для оцінки внесків користувачів.

План розвитку та бачення

Дорожня карта розвитку зосереджена на покращенні продуктивності, координації кількох вузлів та токенізованому управлінні, з метою побудови спільноти, що керується та підлягає перевірці, мережі децентралізованого штучного інтелекту, щоб сприяти безпечному та справедливому розвитку майбутніх інтелектуальних систем.

Резюме

Gata закладає міцну основу для екосистеми Web3 AI через технологічні інновації та динаміку спільноти, відкриваючи еру децентралізованого інтелекту.