Merkezi Olmayan Yapay Zeka Hesaplamada Veri Doğrulama: Dağıtık Bir Ortamda Bütünlüğü Sağlamak İçin Üç Yaklaşım @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Merkeziyetsiz yapay zeka hesaplama, birden fazla katılımcının veri ve hesaplamaları paylaştığı bir yapı olduğundan, güvenin nasıl güvence altına alınacağı mevcut bir sunucuya dayanan yöntemden daha önemli bir konu olarak ortaya çıkmaktadır. Bu bağlamda, OpenLedger, Gensyn ve OpenGradient farklı veri, öğrenme ve çıkarım aşamalarında doğrulamadan sorumlu projeler olarak tanıtılmıştır. Gensyn, dünyanın dört bir yanına dağılmış boşta kalan hesaplama kaynaklarını bir araya getirerek yapay zeka modellerini eğitmeyi amaçlayan dağıtık bir öğrenme ağı olmayı hedefliyor. İletişimin yavaş olduğu ve cihaz performansının farklı olduğu ortamlarda bile öğrenmeyi mümkün kılmak için, NoLoCo gibi düşük iletişimli öğrenme yöntemleri ve CheckFree gibi hata kurtarma teknikleri önerilmektedir. Aynı zamanda, eğitim hesaplamasının Verde protokolü üzerinden doğru yapılandırılıp yapılmadığını doğrular ve sonuçlar farklıysa, tüm eğitimi tekrar çalıştırmadan sadece belirli bir işlem adımını tekrar çalıştırarak yargılayan bir yapı kullanır. Bunu yapmak için, RepOps kütüphanesi determinizmi zorlamak için kullanılır ve böylece aynı hesaplama sonuçları farklı donanımlarda elde edilir. Ancak bu doğrulama, belirli bir girdi için hesaplamaların doğruluğunu doğrular ve eğitim için kullanılan verinin önceden kontamine olup olmadığını otomatik olarak belirlemez. OpenLedger, eğitim için kullanılan verilerin köken ve değişim geçmişini takip etmeye odaklanır. Veri katkıcıları, dosyaları önceden belirlenmiş bir formatta Datanet'e gönderir ve bu katkılar zincir üzerinde kaydedilir, böylece hangi verinin hangi sürümde ve ne zaman kullanıldığını görebilebilirler. Dosya boyutunu ve yükleme sıklığını sınırlamak, onay ve sürüm süreçlerinden geçerek veri akışını fark etmeden azaltmak için tasarlanmıştır. Kalite değerlendirmeleri ve staking tabanlı cezalar yoluyla kötü niyetli veya tekrarlanan katkıları engelleme yapısı açıklanır ve amacın veri katkılarının hesap verebilirliğini ve izlenebilirliğini sağlamak olduğu açıkça belirtilir. OpenGradient, modelin eğitimden sonra gerçekten çıkarım yaptığında sürecin doğru yürütülüp yürütülmediğini doğrulamakla sorumludur. Çıkarım sonucunu içeren kriptografik veya donanım tabanlı bir kanıt bırakın ve bunu Gradient Defter'e kaydedin ki sonuç sonradan denetlenebilsin. Performans yükünü azaltmak için, ağır hesaplamalar paralel olarak zincir dışı işlenirken, sadece zincir içi sonuçlar ve kanıtlar doğrulanır. Doğrulama yöntemi, yüksek garanti sağlayan ancak yüksek hesaplama maliyeti olan ZKML, neredeyse hiç performans yükü olmadan donanım güvenini varsayan TEE'dir ve doğrulamayı atlayan Vanilla yöntemidir. Bu üç projeyi bir araya getirdiğinizde, roller bölünmesi ortaya çıkar: OpenLedger hangi verilerin geldiğini kaydeder, Gensyn eğitimin hesaplama düzeyinde doğru yapıp yapılmadığını kontrol eder ve OpenGradient eğitilen modelin çıkarımı doğru yapıp yapmadığını doğrular. Ancak, Ocak 2026 itibarıyla, bu aşamalar tek bir resmi teknoloji boru hattıyla bağlı değildir ve veri kaynağı kanıtı, öğrenme doğrulaması ve çıkarım doğrulamasını sürekli bir ispat zincirine bağlayan herhangi bir standart önerilmemiştir. Sonuç olarak, mevcut merkeziyetsiz yapay zeka veri doğrulaması, veri kaydı, öğrenme, hesaplama doğrulaması ve çıkarım doğrulaması gibi farklı katmanların paralel olarak paralel olarak geliştiği ve "her şeyi aynı anda garanti eden bir sistem" olarak anlaşılabilir. $OPEN