Validace dat v decentralizovaném AI výpočtu: Tři přístupy k zajištění integrity v distribuovaném prostředí @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Jelikož decentralizované AI výpočty jsou strukturou, ve které více účastníků sdílí data a výpočty, stává se důležitější otázkou, jak zajistit důvěru, než stávající metoda založená na centrálním serveru. V tomto ohledu jsou OpenLedger, Gensyn a OpenGradient představeny jako projekty, které jsou zodpovědné za ověřování v různých fázích dat, učení a inference. Gensyn si klade za cíl být distribuovanou vzdělávací sítí, která shromažďuje nevyužité výpočetní zdroje rozeseté po celém světě k trénování AI modelů. Aby bylo možné učit se i v prostředích, kde je komunikace pomalá a výkon zařízení odlišný, jsou navrhovány metody učení s nízkou komunikací, jako je NoLoCo, a techniky obnovy chyb jako CheckFree. Zároveň ověřuje, zda byl výpočet trénování proveden správně pomocí protokolu Verde, a pokud jsou výsledky odlišné, používá strukturu, která hodnotí pouze opakováním konkrétního kroku operace bez opakování celého tréninku. K tomu se používá knihovna RepOps, která vynucuje determinismus, takže stejné výsledky výpočtu jsou získány na různých hardwarech. Toto ověření však potvrzuje přesnost výpočtů pro daný vstup a automaticky neurčuje, zda jsou data použitá pro trénink kontaminována předem. OpenLedger se zaměřuje na sledování původu a historie změn samotných dat používaných pro trénování. Přispěvatelé dat odesílají soubory v předem určeném formátu do Datanetu a tyto příspěvky jsou zaznamenávány v řetězci, aby mohli vidět, kdy a která data byla použita v jaké verzi. Je navržen tak, aby omezil velikost souboru a četnost nahrávání a prošel schvalovacími a verzovacími procesy za účelem snížení bezohledného přílivu dat. Je vysvětlena struktura pro omezení škodlivých nebo duplicitních příspěvků prostřednictvím hodnocení kvality a sankcí založených na stakingu, přičemž je jasné, že účelem je zajistit odpovědnost a sledovatelnost datových příspěvků. OpenGradient je zodpovědný za ověření, zda byl proces správně proveden, když model skutečně provedl inferenci po trénování. Zanechte kryptografický nebo hardwarový důkaz s výsledkem inference a zaznamenejte jej do Gradient Ledger, aby bylo možné výsledek auditovat zpětně. Pro snížení výkonnostní zátěže jsou těžké výpočty zpracovávány paralelně mimo řetězec, zatímco výsledky a důkazy jsou ověřovány pouze v on-chainu. Ověřovací metoda je ZKML, která poskytuje vysokou záruku, ale má vysoké výpočetní náklady, TEE, která předpokládá hardwarovou důvěru téměř bez výkonnostní zátěže, a metoda Vanilla, která ověřování vynechává. Spojením těchto tří projektů se odhaluje rozdělení rolí: OpenLedger zaznamenává, jaká data přicházejí, Gensyn kontroluje, zda bylo trénování provedeno správně s těmito daty na výpočetní úrovni, a OpenGradient ověřuje, zda trénovaný model správně provedl inferenci. K lednu 2026 však tyto fáze nejsou propojeny jediným formálním technologickým řetězcem a nebyly navrženy žádné standardy, které by spojovaly důkazy z datového zdroje, ověřování učení a ověřování inferencí do kontinuálního řetězce důkazů. Nakonec lze současné decentralizované ověřování dat AI chápat jako stav, kdy se různé vrstvy zařízení, jako je záznam dat, učení, ověřování výpočtů a ověřování závěrů, vyvíjejí paralelně s jasnými rolemi a omezeními, místo "systému, který zaručuje vše najednou". $OPEN