Os custos atuais de treinamento de atendimento ao cliente com IA são exorbitantes e não transparentes. Para abordar essa questão, a OpenLedger chegou para mudar completamente as regras, tornando a implantação de IA mais econômica, transparente e sob o controle do usuário.
Como resolver esses pontos problemáticos👇
Ferramenta de poupança: a implementação tradicional de IA requer 10 GPUs para executar 10 modelos.
E o OpenLedger pode suportar milhares de adaptadores LoRA com uma única GPU. A memória reduziu de 40-50GB para 8-12GB, a mudança de modelo leva menos de 100 milissegundos, 50 vezes mais

Na era Web2, os dados dos usuários foram apreendidos gratuitamente por gigantes da tecnologia, os usuários contribuíram com conteúdo, dados de comportamento e até mesmo criatividade, sem retorno.
Este modelo de "o centro come carne, a periferia bebe sopa" é irracional. No entanto, a tecnologia de livro-razão descentralizada do Web3 possibilita a distribuição justa do valor dos dados.
Tomando o OpenLedger como exemplo, este sistema baseado em blockchain remodelou completamente a lógica subjacente da economia de dados.
O seu núcleo reside na transparência e na rastreabilidade: cada contribuição

Atualmente, a IA enfrenta problemas de confiança.
A falta de transparência na construção dos modelos e a ambiguidade nas fontes de dados geram dúvidas na confiabilidade da IA por parte dos usuários.
Como é que a OpenLedger está a remodelar o ecossistema de IA?
OpenLedger resolve o problema da "caixa-preta" da IA através da atribuição de dados, provas de conhecimento zero (zk-proofs) e lógica transparente, garantindo que os usuários possam confiar na fiabilidade das suas saídas.
Atualmente, o valor de mercado total dos projetos construídos sobre a OpenLedger já ultrapassou 10,7 bilhões de dólar

Descobri que o projeto @tenprotocol é bastante forte.
Introduzindo a execução criptográfica em redes descentralizadas através da integração de ambientes de execução confiáveis (TEEs)
Foi criado um ambiente de processamento seguro dentro de processadores modernos, separado de um ambiente de execução normal para sistemas operacionais convencionais e aplicações padrão. Esta separação garante que operações sensíveis sejam realizadas em um espaço protegido de áreas de memória fisicamente isoladas, prevenindo assim vazamentos de dados.
As TEEs conseguem equilibrar privacidade e transparência, assim