Validarea datelor în calculul AI descentralizat: o schimbare structurală către inteligență artificială fără cusururi @OpenledgerHQ, @gensynai, @OpenGradient Calculul AI descentralizat oferă o soluție complet diferită la întrebarea modului în care este creată și verificată inteligența artificială. Într-un mediu centralizat, judecata privind originea datelor, dacă procesul de învățare a fost realizat corect și dacă rezultatele inferenței erau fiabile se baza pe managementul intern, documentația și auditurile unei anumite organizații. Într-o structură descentralizată, baza acestei încrederi nu se află în organizație, ci în tehnologia însăși, iar întregul proces al inteligenței artificiale, precum datele, calculul și raționamentul, este separat în straturi verificabile. Punctul de plecare al acestei structuri sunt datele de antrenament. Modelele de inteligență artificială sunt create pe baza unor cantități mari de date, însă în mediile tradiționale este dificil să verifici istoricul sursei și modificărilor datelor din exterior. OpenLedger este responsabil pentru urmărirea integrității datelor și provenienței pentru a aborda aceste probleme. În OpenLedger, datele nu sunt doar stocate, ci sunt înregistrate clar cine le-a furnizat în ce scop și context. Datele sunt înregistrate într-o rețea de date organizată pe domenii, iar fiecare contribuție este înregistrată on-chain cu informații despre versiuni. Aceasta creează o structură care îți permite să urmărești ce date au fost folosite efectiv pentru antrenarea unui anumit model și cum acele date au influențat rezultatele. Acest proces previne dispariția datelor în cutia neagră și lasă relația dintre date și performanța modelului ca un fapt verificabil. Odată ce datele sunt gata, următorul pas este resursele de calcul care realizează învățarea efectivă. Gensyn oferă o rețea de calcul descentralizată care conectează resurse de calcul inactive răspândite în întreaga lume și le folosește pentru învățarea inteligenței artificiale. Cheia aici nu este doar distribuirea calculelor, ci și demonstrarea faptului că acestea au fost efectuate corect. Gensyn verifică legitimitatea procesului de antrenament prin protocolul de validare Verde. Sarcina de învățare este delegată mai multor participanți, iar dacă există un dezacord între rezultate, metoda este folosită pentru a găsi punctul de eroare fără a recalcula întregul proces. Acest lucru este posibil datorită unei structuri de operatori reproductibile, care fixează strict ordinea operațiilor, astfel încât aceleași rezultate ale operațiilor să fie obținute pe hardware diferit. Datorită acestui fapt, consistența rezultatelor învățării poate fi verificată chiar și într-un mediu descentralizat, iar costul verificării este minimizat. Aceste structuri au, de asemenea, caracteristici clare în ceea ce privește costul și accesibilitatea. Deși instruirea cu GPU-uri de înaltă performanță într-un mediu cloud centralizat este costisitoare, Gensyn își propune să ofere același nivel de calcul la un cost mai mic prin utilizarea resurselor inactive. În același timp, verificarea dacă calculul a fost efectiv efectuat este realizată prin proceduri criptografice și verificare bazată pe joc, care este înlocuită nu de o simplă declarație de încredere, ci de o confirmare cu bază tehnică. Verificarea nu se încheie nici măcar după finalizarea învățării. Când modelul efectuează efectiv inferența, este necesar să verifice dacă rezultatele sunt corecte. OpenGradient este responsabil pentru validarea acestui pas de inferență. În structura OpenGradient, inferența AI este executată în cadrul tranzacțiilor blockchain, iar rezultatele inferenței sunt confirmate conform metodei de verificare alese. Cea mai puternică metodă este demonstrarea matematică a acurateței calculelor prin demonstrații zero-knowledge, iar o metodă care utilizează un mediu de execuție de încredere bazat pe hardware. În situații cu risc relativ scăzut, se poate aplica o metodă simplă care se bazează pe securitatea criptoeconomică. Aceste metode diferite sunt selectate pe baza importanței raționamentului, costurilor și cerințelor de performanță. Particularitatea OpenGradient este că procesul de inferență nu este gestionat în secret off-chain, ci este tratat ca parte a tranziției de stare a blockchain-ului. Fișierele model sunt stocate în stocare distribuită, iar cererile și rezultatele de inferență sunt legate prin identificatori clari. Acest lucru îți permite să verifici ce model a generat ce ieșire pentru o anumită intrare și în ce metodă de verificare, după aceea. Rezultatele inferenței nu sunt pur și simplu valori de ieșire, ci sunt înregistrate ca produse ale unor operații verificabile. Astfel, OpenLedger, Gensyn și OpenGradient joacă fiecare un rol în diferite etape ale datelor, învățării și inferenței. În etapa de date, sursele și contribuțiile sunt urmărite, în etapa de instruire se verifică acuratețea calculelor, iar în etapa de inferență, rezultatele sunt justificate. Aceste trei straturi nu sunt legate de un singur sistem integrat, ci formează funcțional un lanț continuu de verificare. Este o structură proiectată astfel încât niciun pas să nu rămână opac. Această structură de verificare a datelor în calculul AI descentralizat arată o schimbare în modul în care inteligența artificială este făcută mai fiabilă. Pe măsură ce baza încrederii se mută de la reputația corporativă sau controlul intern la dovada tehnică, sistemele de inteligență artificială devin integrate structural cu explicabilitate și responsabilitate. Un mediu în care putem verifica de unde provin datele, cum a fost realizată învățarea și dacă raționamentul a fost corect face ca inteligența artificială să nu fie un instrument de neînțeles, ci un sistem computațional verificabil. Acest lucru arată că descentralizarea depășește simpla descentralizare și este o modalitate de a remodela structura însăși a încrederii în inteligența artificială. $OPEN

Tranzacționarea NFT Educată de AI: Combinarea AI open-source cu învățarea bazată pe jocuri @opensea, @SentientAGI, @pip_world Conceptul de tranzacționare a NFT-urilor educată cu inteligență artificială descrie o structură în care datele de piață NFT, inteligența artificială open-source și platformele educaționale bazate pe jocuri sunt conectate într-un singur flux de învățare. Acest model tratează tranzacționarea NFT-urilor ca pe un obiect educațional pentru a învăța procesul de interpretare și judecată a datelor, nu doar ca un act speculativ, și se caracterizează prin învățarea bazată pe informațiile observate pe piața reală. Punctul de plecare al acestei structuri este OpenSea, o piață NFT. OpenSea generează continuu date de piață precum prețuri, volume de tranzacționare și frecvențe de tranzacționare pentru diverse colecții de NFT-uri, care sunt folosite ca date fundamentale pentru a arăta volatilitatea, lichiditatea și formarea prețurilor pieței NFT-urilor. Concentrarea tranzacțiilor într-un anumit moment sau fluctuațiile semnificative de preț din unele colecții servesc drept exemple despre modul în care comportamentul participanților la piață este reflectat. Sentient este un sistem de inteligență artificială open-source responsabil pentru interpretarea datelor OpenSea. Sentient se bazează pe o arhitectură de inteligență artificială cu procese și structuri analitice deschise, concentrându-se pe organizarea și explicarea tiparelor și caracteristicilor observate în datele de piață NFT. În loc să prezică rezultate specifice, AI-ul funcționează explicând ce tipuri de mișcări au fost observate în mod repetat în trecutul și actualul istoric de tranzacționare, permițând utilizatorilor să vadă pe ce bază a interpretat AI-ul datele. PiP World este o platformă educațională bazată pe jocuri care transformă datele OpenSea și analizele Sentient în experiențe de învățare reale. PiP World este conceput pentru a oferi un mediu simulat care reflectă date reale de piață, permițând utilizatorilor să experimenteze procesul de tranzacționare a NFT-urilor fără a folosi active reale. În cadrul acestei platforme, utilizatorii se confruntă cu situații ipotetice de tranzacționare și se referă la interpretările pieței compilate de Sentient pentru a lua decizii precum cumpărarea sau vânzarea. În acest proces, PiP World folosește structura misiunilor și a recompenselor jocului pentru a continua să învețe în mod natural, oferind feedback imediat asupra rezultatului fiecărei alegeri. Prin încercări repetate, utilizatorii vor învăța elemente precum citirea datelor de piață, înțelegerea mișcărilor de preț și evaluarea momentului tranzacțiilor, iar chiar dacă eșuează, pot continua să învețe într-un mediu în care pierderile financiare reale nu apar. Ca urmare, datele reale de piață ale OpenSea, analiza AI transparentă a Sentient și sistemul de învățare bazat pe jocuri al PiP World funcționează fiecare independent, dar sunt conectate organic într-o singură structură educațională. Această combinație constituie tranzacționarea NFT-urilor ca un proces de învățare bazat pe date, mai degrabă decât un domeniu al speculației, și poate fi rezumată ca un caz educațional care se concentrează pe înțelegerea structurii și mișcărilor pieței reale de către utilizatori. $SEA $SENT $PIP

Banca Comunitară Conformă @moonbirds, @fraxfinance, @RaylsLabs O bancă comunitară conformă este un concept care descrie o structură în care fondurile comunitare NFT sunt operate pe o infrastructură care îndeplinește cerințele finanțării instituționale și este întruchipată prin combinarea metodei de capitalizare a comunității Moonbirds, a structurii de venituri bazate pe stablecoin și active reale a Frax Finance și lanțul conform al rețelei Rayls. Acest model arată cum activele comunitare formate prin NFT-uri sunt conectate la investitorii instituționali prin proceduri prietenoase cu reglementările, fără a părăsi mediul descentralizat. Moonbirds se bazează pe o structură care oferă calitatea de membru și participarea comunității prin dețineri NFT, iar fondurile formate în timpul vânzărilor NFT și operațiunilor comunitare sunt gestionate ca active financiare comune. Aceste fonduri operează în cadrul structurii de trezorerie a comunității prin mecanisme financiare proxy precum BirbStrategy, unde NFT-urile funcționează nu doar ca obiecte digitale de colecție, ci și ca mijloace de identitate și împuternicire, oferind atât participare la capital, cât și acces la guvernanță. Moonbirds a menținut această structură condusă de comunitate și a promovat tranziția către o economie bazată pe tokenuri, în concordanță cu schimbările din ecosistemul blockchain. Frax Finance este responsabil pentru stratul de administrare a activelor care gestionează efectiv aceste active comunitare. Frax operează în jurul stablecoin-ului FRAX, care combină mecanisme algoritmice și structuri colaterale, unele dintre ele fiind susținute de active ancorate în dolari, precum USDC. În plus, structurile ERC4626 seif standard, precum sFRAX, oferă randamente bazate pe active din lumea reală legate de randamentele titlurilor de stat americane, iar produse instituționale precum frxUSD sunt de asemenea operate, care sunt garantate de active ale fondurilor tokenizate. Această structură se caracterizează prin menținerea transparenței on-chain, reflectând în același timp stabil interesul generat de activele financiare tradiționale. Rețeaua Rayls este stratul de bază al infrastructurii care asigură că toate aceste fluxuri financiare respectă cerințele de reglementare. Rayls este conceput ca un lanț Layer 2 compatibil cu EVM, susținând simultan dezvăluirea selectivă a informațiilor și răspunsul reglementărilor prin subrețele permise și straturi de confidențialitate zero-knowledge Enygma. Pe acest lanț, procedurile KYC și AML sunt aplicate la nivel de protocol, iar înregistrările tranzacțiilor sunt păstrate sub forma unui traseu de audit imuabil. Rayls a obținut cazuri de utilizare în mediul instituțional prin experimentele cu monede digitale ale Băncii Centrale a Braziliei și prin colaborări cu companii de infrastructură financiară. În această structură, fluxul de fonduri este relativ clar. Activele trezoreriei formate prin comunitatea Moonbirds vor trece printr-un proces de verificare a participanților care respectă standardele de reglementare, apoi vor fi mutate într-un mediu autorizat pe rețeaua Rayls. Activele vor fi apoi plasate în stablecoin-urile și produsele asociate cu active reale ale Frax Finance pentru a genera profituri, iar profiturile generate vor fi returnate tezaurului comunității sau distribuite într-un mod care respectă reglementările. Întregul acest proces este conceput pentru a fi vizualizat și auditat în limitele cerute de agențiile de reglementare. Caracteristica definitorie a modelului bancar comunitar conform constă în echilibrul dintre guvernanța comunitară descentralizată și cerințele de reglementare. Deși structura de vot și participare a comunității va fi menținută, entitățile legale responsabile și obligațiile de conformitate cu reglementările vor fi clar stabilite în procesul de gestionare a activelor, depozitare și distribuție a veniturilor. În acest scop, în unele structuri sunt folosite wrapper-uri corporative, iar responsabilitatea în caz de încălcări ale reglementărilor este concepută să fie asumată de entitățile operaționale verificate. Această abordare asigură că deținătorii individuali de NFT-uri nu sunt direct răspunzători, oferind claritatea cerută investitorilor instituționali. Această structură diferă de DAO-urile tradiționale nereglementate în ceea ce privește auditabilitatea, segregarea activelor și conformitatea reglementară cerută de investitorii instituționali. În același timp, caracteristicile ecosistemului NFT, precum transparența on-chain și formarea de capital bazată pe comunitate, sunt menținute. Totuși, procedurile și infrastructura pentru conformitatea cu reglementările implică costuri operaționale suplimentare și complexități, limitând anonimatul participanților. Ca urmare, o bancă comunitară conformă reglementărilor poate fi descrisă ca un model empiric în care fondurile comunitare NFT sunt legate de finanțele instituționale prin structura de management a stablecoin-urilor Frax Finance și lanțul de reglementare al Rayls. Acest model este un exemplu despre cum capitalul comunitar poate fi gestionat și operat într-un mediu de reglementare, dezvăluind natura structurală a combinației reale dintre tehnologia descentralizată și regulile financiare tradiționale. $FRAX $RLS $BIRB $ETH $USDC