Datan validointi hajautetussa tekoälylaskennassa: Kolme lähestymistapaa eheyden varmistamiseen hajautetussa ympäristössä @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Koska hajautettu tekoälylaskenta on rakenne, jossa useat osallistujat jakavat dataa ja laskelmia, luottamuksen turvaaminen nousee tärkeämmäksi kysymykseksi kuin nykyinen keskitettyyn palvelimeen perustuva menetelmä. Tässä yhteydessä OpenLedger, Gensyn ja OpenGradient esitellään projekteina, jotka vastaavat varmennuksesta eri vaiheissa dataa, oppimista ja päättelyä. Gensyn pyrkii olemaan hajautettu oppimisverkosto, joka kokoaa käyttämättömiä laskentaresursseja ympäri maailmaa kouluttaakseen tekoälymalleja. Oppimisen mahdollistamiseksi myös ympäristöissä, joissa viestintä on hidasta ja laitteiden suorituskyky erilainen, ehdotetaan matalan viestinnän oppimismenetelmiä, kuten NoLoCo, sekä vikojen korjaustekniikoita kuten CheckFree. Samalla se tarkistaa, suoritettiinko harjoituslaskenta oikein Verde-protokollan kautta, ja jos tulokset ovat erilaisia, se käyttää rakennetta, joka arvioi suorittamalla vain tietyn operaatiovaiheen uudelleen suorittamatta koko koulutusta uudelleen. Tätä varten RepOps-kirjastoa käytetään pakottamaan determinismiä, jolloin samat laskentatulokset saadaan eri laitteistolla. Tämä varmennus kuitenkin vahvistaa laskelmien tarkkuuden tietylle syötteelle eikä automaattisesti määritä, onko koulutuksessa käytetty data saastunut etukäteen. OpenLedger keskittyy seuraamaan koulutuksessa käytetyn datan alkuperää ja muutoshistoriaa. Datan tuottajat lähettävät tiedostoja ennalta määrätyssä muodossa Datanetiin, ja nämä panokset tallennetaan ketjussa, jotta he voivat nähdä, milloin ja mitä dataa on käytetty missäkin versiossa. Se on suunniteltu rajoittamaan tiedostokokoa ja lataustiheyttä sekä käymään läpi hyväksyntä- ja versiointiprosessit vähentääkseen satunnaista datan virtaa. Selitetään, miten haitallisia tai päällekkäisiä panoksia voidaan hillitä laadunarviointien ja staking-pohjaisten seuraamusten avulla, mikä selittää, että tarkoituksena on varmistaa tietosiirtojen vastuullisuus ja jäljitettävyys. OpenGradient vastaa siitä, että varmistetaan, suoritettiinko prosessi oikein, kun malli todella suoritti päättelyä koulutuksen jälkeen. Jätä kryptografinen tai laitteistopohjainen todistus päättelytuloksen kanssa ja kirjaa se Gradient Ledgeriin, jotta tulos voidaan tarkastaa jälkikäteen. Suorituskyvyn vähentämiseksi raskaat laskelmat käsitellään rinnakkain off-chainissa, kun taas vain ketjussa olevat tulokset ja todistukset tarkistetaan. Varmennusmenetelmä on ZKML, joka tarjoaa korkean takuun mutta sisältää korkean laskentakulun, TEE, joka olettaa laitteistoluottamuksen lähes ilman suorituskykykuormaa, sekä Vanilla-menetelmä, joka jättää varmennuksen pois. Kun nämä kolme projektia yhdistetään, roolien jako paljastuu: OpenLedger tallentaa, mitä dataa tulee, Gensyn tarkistaa, onko koulutus tehty oikein kyseisellä datalla laskennallisella tasolla, ja OpenGradient varmistaa, että koulutettu malli suoritti päättelyn oikein. Tammikuusta 2026 lähtien näitä vaiheita ei kuitenkaan ole yhdistetty yhdellä muodollisella teknologiaputkella, eikä ole ehdotettu standardeja, jotka sitoisivat tietolähdetodistuksen, oppimisen verifioinnin ja päättelyvarmennuksen jatkuvaan todistusketjuun. Lopulta nykyinen hajautettu tekoälydatan varmennus voidaan ymmärtää tilana, jossa eri laitekerroksia, kuten datan tallennus, oppiminen, laskennan varmennus ja päättelyvarikointi, kehittyvät rinnakkain selkein roolein ja rajoituksin, eikä "järjestelmänä, joka takaa kaiken kerralla". $OPEN