Weryfikacja danych w zdecentralizowanym obliczaniu AI: strukturalna transformacja w kierunku całkowicie niezawodnej sztucznej inteligencji @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Zdecentralizowane obliczanie AI przedstawia zupełnie inne rozwiązanie na pytanie, jak sztuczna inteligencja jest tworzona i weryfikowana. W scentralizowanym środowisku ocena, skąd pochodzą dane, czy proces uczenia został dokładnie przeprowadzony oraz czy wyniki wnioskowania są wiarygodne, opierała się na wewnętrznych zarządzania i dokumentacji konkretnej organizacji. W zdecentralizowanej strukturze podstawą zaufania nie jest organizacja, lecz sama technologia, a cały proces sztucznej inteligencji, obejmujący dane, obliczenia i wnioskowanie, jest traktowany jako oddzielne, weryfikowalne warstwy. Punktem wyjścia tej struktury są dane uczące. Modele sztucznej inteligencji są tworzone na podstawie dużych zbiorów danych, ale w tradycyjnym środowisku trudno jest zweryfikować źródło danych i historię ich modyfikacji. OpenLedger pełni rolę w śledzeniu integralności danych i ich źródła. W OpenLedger dane nie są po prostu przechowywane, ale dokładnie rejestrowane, kto i w jakim celu oraz kontekście dostarczył dane. Dane są rejestrowane w sieci danych zorganizowanej według domen, a każdy wkład jest zapisywany na łańcuchu z informacjami o wersji. Dzięki temu tworzona jest struktura, która pozwala śledzić, jakie dane faktycznie zostały użyte do uczenia konkretnego modelu oraz jaki wpływ miały te dane na wyniki. Proces ten zapobiega znikaniu danych w czarnej skrzynce i pozostawia weryfikowalne fakty dotyczące relacji między danymi a wydajnością modelu. Gdy dane są gotowe, następnym krokiem są zasoby obliczeniowe, które przeprowadzają rzeczywiste uczenie. Gensyn oferuje zdecentralizowaną sieć obliczeniową, która łączy rozproszone na całym świecie nieużywane zasoby obliczeniowe do uczenia sztucznej inteligencji. Kluczowe jest nie tylko rozproszenie obliczeń, ale także udowodnienie, że te obliczenia zostały prawidłowo przeprowadzone. Gensyn potwierdza zasadność procesu uczenia za pomocą protokołu weryfikacji Verde. Zadania uczenia są delegowane do wielu uczestników, a w przypadku rozbieżności w wynikach stosuje się metodę znajdowania punktów błędów bez konieczności ponownego obliczania całego procesu. Umożliwia to struktura operatorów reprodukowalnych, która ściśle ustala kolejność obliczeń, aby uzyskać te same wyniki na różnych sprzętach. Dzięki temu można potwierdzić spójność wyników uczenia w zdecentralizowanym środowisku, a koszty weryfikacji są minimalizowane. Taka struktura ma również wyraźne cechy pod względem kosztów i dostępności. Uczenie z wykorzystaniem wysokowydajnych GPU w scentralizowanym środowisku chmurowym wiąże się z wysokimi kosztami, ale Gensyn dąży do oferowania obliczeń na tym samym poziomie przy niższych kosztach, wykorzystując nieużywane zasoby. Jednocześnie weryfikacja, czy obliczenia rzeczywiście zostały przeprowadzone, jest realizowana za pomocą procedur kryptograficznych i weryfikacji opartej na grach, co zastępuje proste deklaracje zaufania technicznymi dowodami. Po zakończeniu uczenia weryfikacja nie kończy się. Należy potwierdzić, czy wyniki wnioskowania są poprawne, gdy model rzeczywiście wykonuje wnioskowanie. OpenGradient odpowiada za weryfikację na tym etapie wnioskowania. W strukturze OpenGradient wnioskowanie AI jest realizowane w ramach transakcji blockchain, a wyniki wnioskowania są potwierdzane zgodnie z wybraną metodą weryfikacji. Najsilniejszą metodą jest matematyczne udowodnienie dokładności obliczeń za pomocą dowodów zerowej wiedzy, a także wykorzystywanie zaufanych środowisk wykonawczych opartych na sprzęcie. W sytuacjach o stosunkowo niskim ryzyku można zastosować prostą metodę opartą na zabezpieczeniach kryptoeconomicznych. Różne metody są wybierane w zależności od znaczenia, kosztów i wymagań wydajności wnioskowania. Cechą charakterystyczną OpenGradient jest to, że proces wnioskowania nie jest traktowany jako tajny poza łańcuchem, ale jako część przejścia stanu blockchain. Pliki modeli są przechowywane w rozproszonej pamięci, a żądania wnioskowania i wyniki są połączone za pomocą wyraźnych identyfikatorów. Dzięki temu można później zweryfikować, jaki model wygenerował jakie wyniki w odpowiedzi na konkretne dane wejściowe oraz jaką metodą weryfikacji to zrobiono. Wyniki wnioskowania są rejestrowane nie jako proste wartości wyjściowe, ale jako produkty weryfikowalnych obliczeń. W ten sposób OpenLedger, Gensyn i OpenGradient pełnią różne role na etapach danych, uczenia i wnioskowania. Na etapie danych śledzone są źródła i wkłady, na etapie uczenia weryfikowana jest dokładność obliczeń, a na etapie wnioskowania udowadniana jest zasadność wyników. Te trzy warstwy nie są zintegrowanym systemem, ale funkcjonalnie tworzą jeden ciąg weryfikacji. Struktura ta została zaprojektowana tak, aby żadna z warstw nie pozostała nieprzezroczysta. Taka struktura weryfikacji danych w zdecentralizowanym obliczaniu AI pokazuje zmianę w sposobie, w jaki sztuczna inteligencja staje się bardziej wiarygodna. Przesunięcie podstawy zaufania z reputacji firm lub wewnętrznych kontroli na techniczne dowody sprawia, że systemy sztucznej inteligencji wbudowują w siebie strukturalnie wyjaśnialność i odpowiedzialność. Środowisko, w którym można potwierdzić, skąd pochodzą dane, jak przebiegało uczenie i czy wnioskowanie było dokładne, sprawia, że sztuczna inteligencja jest traktowana nie jako nieprzeniknione narzędzie, ale jako weryfikowalny system obliczeniowy. To pokazuje, że decentralizacja wykracza poza proste rozproszenie i przekształca samą strukturę zaufania w sztucznej inteligencji. $OPEN

AI uczący handlu NFT: połączenie otwartego AI i edukacji w formie gry @opensea , @SentientAGI , @pip_world Koncepcja handlu NFT z wykorzystaniem AI odnosi się do struktury, w której dane rynkowe NFT, otwarta sztuczna inteligencja i platforma edukacyjna w formie gry są połączone w jeden strumień nauczania. Model ten traktuje handel NFT nie jako prostą spekulację, ale jako cel edukacyjny, w ramach którego nauka odbywa się na podstawie informacji obserwowanych na rzeczywistym rynku. Punktem wyjścia tej struktury jest rynek NFT OpenSea. OpenSea nieustannie generuje dane rynkowe, takie jak ceny, wolumeny transakcji i częstotliwość transakcji różnych kolekcji NFT, a te informacje są wykorzystywane jako podstawowe materiały pokazujące zmienność i płynność rynku NFT oraz sposób formowania cen. Zjawiska, w których transakcje koncentrują się w określonym czasie lub w których ceny w niektórych kolekcjach zmieniają się znacznie, działają jako przykłady ilustrujące, jak zachowania uczestników rynku są odzwierciedlane. Sentient to otwarty system AI, który ma za zadanie interpretować dane OpenSea. Sentient koncentruje się na porządkowaniu i wyjaśnianiu wzorców i cech obserwowanych w danych rynkowych NFT, opierając się na architekturze sztucznej inteligencji, której procesy analityczne i struktura są publicznie dostępne. Ten AI działa w sposób, który nie przewiduje konkretnych wyników, ale wyjaśnia, jakie typy ruchów pojawiały się wielokrotnie w przeszłych i obecnych zapisach transakcji, a użytkownicy mogą sprawdzić, na jakiej podstawie AI interpretowało dane. PiP World to platforma edukacyjna w formie gry, która przekształca dane OpenSea i analizy Sentient w rzeczywiste doświadczenie edukacyjne. PiP World oferuje symulacyjne środowisko odzwierciedlające rzeczywiste dane rynkowe, zaprojektowane tak, aby użytkownicy mogli doświadczyć procesu handlu NFT bez użycia rzeczywistych aktywów. W tej platformie użytkownicy stają w obliczu wirtualnych sytuacji handlowych i podejmują decyzje, takie jak kupno lub sprzedaż, korzystając z interpretacji rynku opracowanej przez Sentient. W tym procesie PiP World wykorzystuje misje i struktury nagród z gier, aby naturalnie kontynuować naukę i zapewniać natychmiastową informację zwrotną na temat wyników każdego wyboru. Użytkownicy uczą się empirycznie, doświadczając takich elementów jak odczytywanie danych rynkowych, rozumienie zmienności cen i ocena momentu transakcji, a nawet w przypadku niepowodzeń mogą kontynuować naukę w środowisku, w którym nie występują rzeczywiste straty finansowe. W rezultacie rzeczywiste dane rynkowe OpenSea, przejrzysta analiza AI Sentient oraz system edukacji w formie gry PiP World pełnią niezależne funkcje, ale są organicznie połączone w jedną strukturę edukacyjną. To połączenie przekształca handel NFT z obszaru spekulacji w proces nauki oparty na danych, koncentrując się na edukacyjnych przykładach, które pomagają użytkownikom zrozumieć strukturę i ruchy rzeczywistego rynku. $SEA $SENT $PIP

Regulacyjny bank społecznościowy @moonbirds , @fraxfinance , @RaylsLabs Regulacyjny bank społecznościowy to koncepcja opisująca strukturę, w której fundusze społeczności NFT są zarządzane na infrastrukturze spełniającej wymagania instytucjonalnych finansów. Jest to ugruntowane na przykładach sposobu formowania kapitału w społeczności Moonbirds, struktury dochodowej opartej na stablecoinach i aktywach rzeczywistych Frax Finance oraz regulacyjnego łańcucha sieci Rayls. Model ten pokazuje, jak aktywa społecznościowe utworzone przez NFT mogą być połączone z inwestorami instytucjonalnymi poprzez procedury przyjazne regulacjom, nie wychodząc jednocześnie z zdecentralizowanego środowiska. Moonbirds opiera się na strukturze, która przyznaje członkostwo w społeczności i uprawnienia do uczestnictwa poprzez posiadanie NFT. Fundusze utworzone w procesie sprzedaży NFT i zarządzania społecznością są zarządzane jako wspólne aktywa finansowe. Te fundusze są zarządzane w ramach struktury finansowej społeczności za pomocą mechanizmów takich jak BirbStrategy, a NFT pełnią funkcję nie tylko prostych cyfrowych kolekcjonerskich przedmiotów, ale także środków identyfikacji i uprawnień, które jednocześnie oferują udział kapitałowy i dostęp do zarządzania. Moonbirds dąży do przekształcenia w gospodarkę opartą na tokenach, zachowując jednocześnie tę społecznościową strukturę w odpowiedzi na zmiany w ekosystemie blockchain. Frax Finance odpowiada za zarządzanie tymi aktywami społecznościowymi. Frax działa w oparciu o stablecoin FRAX, który łączy mechanizmy algorytmiczne i struktury zabezpieczeń, a część z nich jest zabezpieczona aktywami powiązanymi z dolarem, takimi jak USDC. Ponadto, poprzez standardowe struktury vaultów ERC4626, takie jak sFRAX, oferuje dochody oparte na aktywach rzeczywistych powiązane z rentownością amerykańskich obligacji skarbowych, a także zarządza produktami skierowanymi do instytucji, które są zabezpieczone tokenizowanymi funduszami, takimi jak frxUSD. Taka struktura charakteryzuje się stabilnym odzwierciedleniem odsetek generowanych przez tradycyjne aktywa finansowe, przy zachowaniu przejrzystości on-chain. Sieć Rayls jest kluczową warstwą infrastruktury, która zapewnia, że wszystkie przepływy finansowe spełniają wymogi regulacyjne. Rayls została zaprojektowana jako łańcuch warstwy 2 kompatybilny z EVM, wspierający jednocześnie selektywne ujawnianie informacji i odpowiedzi regulacyjne poprzez subnety z pozwoleniem oraz warstwę prywatności Enygma. Na tym łańcuchu procedury KYC i AML są stosowane na poziomie protokołu, a historia transakcji jest przechowywana w formie niezmiennego audytu. Rayls zdobyła przypadki użycia w regulowanym środowisku poprzez współpracę z bankiem centralnym Brazylii w ramach eksperymentu z cyfrową walutą oraz z firmami infrastruktury finansowej. W tej strukturze przepływ funduszy jest stosunkowo jasny. Aktywa finansowe utworzone przez społeczność Moonbirds przechodzą proces weryfikacji uczestników spełniających normy regulacyjne, a następnie przenoszone są do zatwierdzonego środowiska w sieci Rayls. Następnie te aktywa są lokowane w produktach powiązanych z stablecoinami i aktywami rzeczywistymi Frax Finance, generując dochody, które są następnie przypisywane z powrotem do finansów społeczności lub dystrybuowane zgodnie z regulacjami. Cały ten proces jest zaprojektowany tak, aby umożliwić przegląd i audyt w ramach wymagań regulacyjnych. Cechą charakterystyczną modelu regulacyjnego banku społecznościowego jest równowaga między zdecentralizowanym zarządzaniem społecznością a wymaganiami regulacyjnymi. Struktura głosowania i uczestnictwa w społeczności jest zachowana, ale w procesie zarządzania aktywami, ich przechowywania i dystrybucji dochodów, odpowiedzialność prawna i obowiązki regulacyjne są wyraźnie określone. W niektórych strukturach wykorzystywane są korporacyjne wrappery, a w przypadku naruszenia regulacji odpowiedzialność ponosi zweryfikowany podmiot operacyjny. Taki sposób działania zapewnia, że indywidualni posiadacze NFT nie ponoszą bezpośredniej odpowiedzialności prawnej, jednocześnie oferując przejrzystość wymaganą przez inwestorów instytucjonalnych. Taka struktura różni się od tradycyjnych, nieregulowanych DAO pod względem audytowalności, separacji aktywów i zgodności z regulacjami, które są wymagane przez inwestorów instytucjonalnych. Jednocześnie zachowuje cechy ekosystemu NFT, takie jak przejrzystość on-chain i formowanie kapitału oparte na społeczności. Należy jednak zauważyć, że procedury i infrastruktura związane z przestrzeganiem regulacji wiążą się z dodatkowymi kosztami operacyjnymi i złożonością, a anonimowość uczestników jest ograniczona. W rezultacie regulacyjny bank społecznościowy może być opisany jako empiryczny model, w którym fundusze społeczności NFT są połączone z instytucjonalnymi finansami poprzez strukturę operacyjną stablecoinów Frax Finance i regulacyjny łańcuch Rayls. Model ten ilustruje, jak kapitał oparty na społeczności może być zarządzany i operowany w ramach regulowanego środowiska, ujawniając strukturalne cechy łączące zdecentralizowane technologie z tradycyjnymi zasadami finansowymi. $FRAX $RLS $BIRB $ETH $USDC