Datavalidering inom decentraliserad AI-databehandling: Tre metoder för att säkerställa integritet i en distribuerad miljö @OpenledgerHQ, @gensynai, @OpenGradient Eftersom decentraliserad AI-databehandling är en struktur där flera deltagare delar data och beräkningar, framträder hur man säkrar förtroende som en viktigare fråga än den befintliga metoden som byggde på en central server. I detta avseende introduceras OpenLedger, Gensyn och OpenGradient som projekt som ansvarar för verifiering i olika stadier av data, inlärning och inferens. Gensyn siktar på att vara ett distribuerat lärandenätverk som samlar lediga datorresurser spridda över hela världen för att träna AI-modeller. För att möjliggöra inlärning även i miljöer där kommunikationen är långsam och enhetens prestanda annorlunda, föreslås inlärningsmetoder med låg kommunikation såsom NoLoCo och felåterställningstekniker som CheckFree. Samtidigt verifierar den om träningsberäkningen utfördes korrekt via Verde-protokollet, och om resultaten skiljer sig använder den en struktur som bedömer genom att köra om endast ett specifikt operationssteg utan att köra hela träningen igen. För att göra detta används RepOps-biblioteket för att tvinga fram determinism så att samma beräkningsresultat erhålls på olika hårdvaror. Denna verifiering bekräftar dock noggrannheten i beräkningarna för en given input och avgör inte automatiskt om de data som används för träningen är kontaminerade i förväg. OpenLedger fokuserar på att spåra ursprunget och ändringshistoriken för själva datan som används för träning. Databidragsgivare skickar in filer i ett förutbestämt format till Datanet, och dessa bidrag registreras i kedjan så att de kan se när och vilken data som användes i vilken version. Den är utformad för att begränsa filstorlek och uppladdningsfrekvens samt genomgå godkännande- och versionshanteringsprocesser för att minska den urskillningslösa datainflödet. Strukturen för att motverka skadliga eller dubbla bidrag genom kvalitetsbedömningar och insatsbaserade påföljder förklaras, vilket tydligt gör att syftet är att säkerställa ansvarstagande och spårbarhet av databidrag. OpenGradient ansvarar för att verifiera om processen kördes korrekt när modellen faktiskt utförde inferens efter träning. Lämna ett kryptografiskt eller hårdvarubaserat bevis med slutsatsresultatet och registrera det i Gradient Ledger så att resultatet kan granskas i efterhand. För att minska prestandabördan hanteras tunga beräkningar parallellt off-chain, medan on-chain endast resultat och bevis verifieras. Verifieringsmetoden är ZKML, som ger hög garanti men har höga beräkningskostnader, TEE, som förutsätter hårdvaruförtroende med nästan ingen prestandabelastning, och Vanilla-metoden, som utelämnar verifiering. Genom att sätta ihop dessa tre projekt avslöjas rollfördelningen: OpenLedger registrerar vilken data som kommer in, Gensyn kontrollerar om träningen utfördes korrekt med den datan på beräkningsnivå, och OpenGradient verifierar om den tränade modellen utförde inferensen korrekt. Men från och med januari 2026 är dessa steg inte sammankopplade av en enda formell teknikpipeline, och inga standarder har föreslagits för att binda datakällsbevis, inlärningsverifiering och inferensverifiering till en kontinuerlig beviskedja. I slutändan kan den nuvarande decentraliserade AI-dataverifieringen förstås som ett tillstånd där olika lager av enheter såsom dataregistrering, inlärning, beräkningsverifiering och inferensverifiering utvecklas parallellt med tydliga roller och begränsningar, snarare än ett "system som garanterar allt på en gång". $OPEN