Validarea datelor în calculul AI descentralizat: Trei abordări pentru asigurarea integrității într-un mediu distribuit @OpenledgerHQ, @gensynai, @OpenGradient Deoarece calculul AI descentralizat este o structură în care mai mulți participanți împărtășesc date și calcule, modul de a asigura încrederea devine o problemă mai importantă decât metoda existentă care se baza pe un server central. În acest sens, OpenLedger, Gensyn și OpenGradient sunt prezentate ca proiecte responsabile pentru verificare în diferite etape ale datelor, învățării și inferenței. Gensyn își propune să fie o rețea distribuită de învățare care adună resurse de calcul inactive răspândite în întreaga lume pentru a antrena modele de inteligență artificială. Pentru a permite învățarea chiar și în medii unde comunicarea este lentă, iar performanța dispozitivului este diferită, sunt propuse metode de învățare cu comunicare redusă, precum NoLoCo, și tehnici de recuperare a defectelor, precum CheckFree. În același timp, verifică dacă calculul de antrenament a fost efectuat corect prin protocolul Verde, iar dacă rezultatele sunt diferite, folosește o structură care judecă prin reluarea doar a unui anumit pas de operație, fără a relua întregul antrenament. Pentru a face acest lucru, biblioteca RepOps este folosită pentru a forța determinismul astfel încât aceleași rezultate de calcul să fie obținute pe hardware diferit. Totuși, această verificare confirmă acuratețea calculelor pentru un anumit input și nu determină automat dacă datele folosite pentru antrenament sunt contaminate în avans. OpenLedger se concentrează pe urmărirea originii și istoricului modificărilor datelor folosite pentru antrenament. Contribuitorii de date trimit fișiere într-un format prestabilit către Datanet, iar aceste contribuții sunt înregistrate on-chain astfel încât să poată vedea când și ce date au fost folosite în ce versiune. Este conceput pentru a limita dimensiunea fișierului și frecvența încărcărilor și pentru a trece prin procese de aprobare și versionare pentru a reduce afluxul nediscriminat de date. Structura de a limita contribuțiile malițioase sau duplicate prin evaluări de calitate și penalizări bazate pe staking, este explicată, clarificând că scopul este de a asigura responsabilitatea și trasabilitatea contribuțiilor de date. OpenGradient este responsabil pentru verificarea faptului că procesul a fost executat corect atunci când modelul a efectuat efectiv inferența după antrenament. Lasă o demonstrație criptografică sau hardware cu rezultatul inferenței și înregistrează-o în Gradient Ledger astfel încât rezultatul să poată fi auditat ulterior. Pentru a reduce povara performanței, calculele grele sunt procesate în paralel off-chain, în timp ce rezultatele și demonstrațiile on-chain sunt verificate. Metoda de verificare este ZKML, care oferă o garanție ridicată, dar are un cost computațional ridicat, TEE, care presupune încrederea hardware-ului cu aproape nicio povară de performanță, și metoda Vanilla, care omite verificarea. Punând împreună aceste trei proiecte, se dezvăluie diviziunea rolurilor: OpenLedger înregistrează datele care intră, Gensyn verifică dacă antrenamentul a fost realizat corect cu acele date la nivel computațional, iar OpenGradient verifică dacă modelul antrenat a efectuat inferența corect. Totuși, începând cu ianuarie 2026, aceste etape nu sunt conectate printr-un singur pipeline tehnologic formal și nu au fost propuse standarde pentru a lega proof din sursa de date, verificarea învățării și verificarea inferenței într-un lanț continuu de demonstrații. În cele din urmă, verificarea actuală a datelor AI descentralizată poate fi înțeleasă ca o stare în care diferite straturi de dispozitive, precum înregistrarea datelor, învățarea, verificarea calculelor și verificarea inferenței, se dezvoltă în paralel cu roluri și limitări clare, mai degrabă decât ca un "sistem care garantează totul deodată". $OPEN