Análisis de la Plataforma de Entrenamiento e Inferencia de IA Descentralizada de Gata

Visión y Misión del Proyecto

Gate se compromete a reducir la dependencia de los centros de datos centralizados tradicionales, mejorando los problemas de silos de datos y sesgos en el entrenamiento de IA con una capa de datos descentralizada, logrando transparencia de datos y autonomía del usuario.

Sistema de evaluación y datos de descentralización

El sistema central DataAgent y el primer DVA son responsables de la evaluación de la calidad de los datos globales de imagen-texto, proporcionando datos de entrenamiento de alta calidad para modelos de IA como Stable Diffusion, DALL-E y GPT-4o.

Todo en uno Chat y GPT para ganar

Integra múltiples modelos de IA para responder y aprende las preferencias humanas a través de los datos de preferencias seleccionados por el usuario, incentivando a los usuarios a contribuir y mejorar la calidad de los datos basándose en el mecanismo de GPT-to-Earn del complemento de Chrome.

Arquitectura Técnica y Participación Ecológica

Los datos se almacenan en la cadena de almacenamiento descentralizado BNB Greenfield, contribuyendo con poder de cómputo para cálculos de IA. Todas las salidas y pruebas se registran de nuevo en la cadena y se gestionan a través de Gate Intelligence Point para evaluar las contribuciones de los usuarios.

Plan de Desarrollo y Visión

La hoja de ruta de desarrollo se centra en la mejora del rendimiento, la coordinación entre múltiples nodos y la gobernanza tokenizada, con el objetivo de construir una red de IA descentralizada impulsada por la comunidad y verificable para promover el desarrollo seguro y justo de los futuros sistemas inteligentes.

Resumen

Gata construye una base sólida para el ecosistema Web3 de IA a través de la innovación tecnológica y la dinámica comunitaria, dando la bienvenida a la era de la inteligencia descentralizada.