تكاليف خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي مرتفعة بشكل غير معقول وغير شفافة في الوقت الحالي، وفي ضوء هذه المشكلة، جاءت OpenLedger لتغيير القواعد بشكل جذري، مما يجعل نشر الذكاء الاصطناعي أكثر اقتصادية وشفافية، حيث يكون للمستخدم الكلمة العليا.
كيف نحل هذه النقاط المؤلمة 👇
أداة توفير المال، يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي التقليدي 10 وحدات معالجة رسومات لتشغيل 10 نماذج
ويمكن لوحدة معالجة الرسومات في OpenLedger تشغيل آلاف من محولات LoRA. انخفضت الذاكرة من 40-50 جيجابايت إلى 8-12 جيجابايت، وتبديل النماذج يستغرق أقل من 100 مللي ثانية، أسرع بمقدار 50 مرة. توفير المال، توفير الكثير من المال!
الشفاف وا

في عصر Web2 ، يتم الاستيلاء على بيانات المستخدمين من قبل عمالقة التكنولوجيا دون مقابل ، حيث يساهم المستخدمون بالمحتوى وبيانات السلوك وحتى الأفكار دون أي تعويض.
إن نموذج "المركز يأكل اللحم، والأطراف تشرب الحساء" ليس معقولاً. بينما توفر تقنية دفتر الأستاذ اللامركزية في Web3 إمكانية التوزيع العادل لقيمة البيانات.
على سبيل المثال، أعادت هذه المجموعة المعتمدة على تقنية blockchain تصميم المنطق الأساسي للاقتصاد الرقمي بشكل جذري.
جوهرها هو الشفافية وقابلية التتبع: كل مساهمة - سواء كانت نموذجًا أو مادة أو معلمات - يتم تسجيلها على السلسلة، مع تحديد واضح للملكية.
تقوم تقنية البلوكتشين بإنشاء شهادات كلما

تواجه الذكاء الاصطناعي حاليًا مشكلة الثقة
إن عدم وضوح بناء النموذج وغموض مصادر البيانات يجعل المستخدمين يشعرون بالقلق إزاء موثوقية الذكاء الاصطناعي.
كيف تعيد OpenLedger تشكيل نظام الذكاء الاصطناعي؟
OpenLedger تحل مشكلة "الصندوق الأسود" للذكاء الاصطناعي من خلال نسبة البيانات، وإثباتات المعرفة الصفرية (zk-proofs) والمنطق الشفاف، مما يضمن ثقة المستخدمين في موثوقية مخرجاتها.
حاليًا، تجاوزت القيمة السوقية الإجمالية للمشاريع المبنية على OpenLedger 10.7 مليار دولار، تغطي مجالات متعددة من DeFi إلى الذكاء البيئي للبيانات.
حالات الابتكار المحددة :
🐙DeepProve لاغرانج:
في DeFi، غالبًا ما تؤدي الوكلاء الذ

اكتشفت أن مشروع @tenprotocol قوي جدًا
إدخال التنفيذ المشفر إلى الشبكات اللامركزية من خلال دمج بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs)
تم إنشاء بيئة معالجة آمنة داخل المعالج الحديث مفصولة عن بيئة التنفيذ العادية لتشغيل أنظمة التشغيل العادية والتطبيقات القياسية. تضمن هذه العزلة أن تتم العمليات الحساسة ضمن مساحة محمية من مناطق الذاكرة المعزولة فعليًا، مما يمنع تسرب البيانات.
يمكن لتقنيات البيئة الموثوقة (TEEs) تحقيق التوازن بين الخصوصية والشفافية، تمامًا كما تستخدم شركة أبل تقنيات البيئة الموثوقة لتنفيذ ميزة التعرف على الوجه (Face ID)، وتستخدمها البنوك لإجراء المعاملات الآمنة.
يمكن القول إن Tenprotocol تست