Validação de Dados na Computação Descentralizada de IA: Três Abordagens para Garantir a Integridade em um Ambiente Distribuído @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Como a computação descentralizada de IA é uma estrutura na qual múltiplos participantes compartilham dados e cálculos, como garantir a confiança surge como uma questão mais importante do que o método existente que dependia de um servidor central. Nesse sentido, OpenLedger, Gensyn e OpenGradient são apresentados como projetos responsáveis pela verificação em diferentes estágios de dados, aprendizado e inferência. O Gensyn pretende ser uma rede de aprendizado distribuída que reúne recursos computacionais ociosos espalhados pelo mundo para treinar modelos de IA. Para possibilitar o aprendizado mesmo em ambientes onde a comunicação é lenta e o desempenho do dispositivo é diferente, são propostos métodos de aprendizagem de baixa comunicação, como NoLoCo, e técnicas de recuperação de falhas, como CheckFree. Ao mesmo tempo, verifica se o cálculo do treinamento foi realizado corretamente pelo protocolo Verde e, se os resultados forem diferentes, utiliza uma estrutura que julga ao reexecutar apenas uma etapa específica da operação sem reexecutar todo o treinamento. Para isso, a biblioteca RepOps é usada para forçar o determinismo de modo que os mesmos resultados de cálculo sejam obtidos em hardware diferente. No entanto, essa verificação confirma a precisão dos cálculos para uma determinada entrada e não determina automaticamente se os dados usados para o treinamento estão contaminados antecipadamente. O OpenLedger foca em rastrear a origem e o histórico de alterações dos próprios dados usados para o treinamento. Os contribuintes de dados enviam arquivos em um formato pré-determinado para a Datanet, e essas contribuições são registradas em cadeia para que possam ver quando e quais dados foram usados em qual versão. Ele foi projetado para limitar o tamanho do arquivo e a frequência de upload, além de passar por processos de aprovação e versionamento para reduzir o influxo indiscriminado de dados. A estrutura para conter contribuições maliciosas ou duplicadas por meio de avaliações de qualidade e penalidades baseadas em staking é explicada, deixando claro que o objetivo é garantir a responsabilidade e a rastreabilidade das contribuições de dados. O OpenGradient é responsável por verificar se o processo foi executado corretamente quando o modelo realmente realizou inferência após o treinamento. Deixe uma prova criptográfica ou baseada em hardware com o resultado da inferência e registre no Gradient Ledger para que o resultado possa ser auditado posteriormente. Para reduzir a carga de desempenho, cálculos pesados são processados em paralelo off-chain, enquanto apenas resultados e provas on-chain são verificados. O método de verificação é ZKML, que oferece alta garantia, mas tem alto custo computacional; TEE, que assume a confiança do hardware com quase nenhuma carga de desempenho; e o método Vanilla, que omite a verificação. Juntando esses três projetos, a divisão de papéis é revelada: o OpenLedger registra quais dados chegam, o Gensyn verifica se o treinamento foi feito corretamente com esses dados no nível computacional, e o OpenGradient verifica se o modelo treinado realizou a inferência corretamente. No entanto, em janeiro de 2026, esses estágios não estão conectados por um único pipeline formal de tecnologia, e nenhum padrão foi proposto para vincular a prova de fonte de dados, verificação de aprendizado e verificação de inferência em uma cadeia contínua de provas. No fim das contas, a atual verificação descentralizada de dados de IA pode ser entendida como um estado em que diferentes camadas de dispositivos, como gravação de dados, aprendizado, verificação de cálculo e verificação de inferência, se desenvolvem em paralelo com papéis e limitações claras, em vez de um "sistema que garante tudo ao mesmo tempo". $OPEN