Şu anda eğitim AI müşteri hizmetleri maliyetleri yüksek ve şeffaf değil, bu soruna yönelik OpenLedger geldi, kuralları tamamen değiştirdi ve AI dağıtımını daha ucuz, şeffaf hale getirdi, kullanıcılar karar veriyor.
Bu acı noktaları nasıl çözebiliriz👇
Tasarruf aracı geleneksel AI dağıtımı, 10 model çalıştırmak için 10 GPU gerektirir.
OpenLedger'in bir GPU'su binlerce LoRA adaptörü çalıştırabiliyor. Bellek 40-50GB'dan 8-12GB'a düştü, model geçişi 100 milisaniyeden daha kısa sürüyor, 50 kat hızlı. Para tasarrufu, büyük miktarda tasarruf!
Şeffaf ve güvenilir büyük şirket AI, kara kutu gibi, veril

Web2 döneminde, kullanıcı verileri teknoloji devleri tarafından bedava ele geçirildi, kullanıcılar içerik, davranış verileri hatta yaratıcılık katkılarında bulundu, karşılığında hiçbir şey almadı.
Bu "merkez et yer, kenar çorba iç" modeli mantıksızdır. Web3'ün merkeziyetsiz defter teknolojisi, veri değerinin adil dağıtımı için bir olasılık sunmaktadır.
OpenLedger örneğinde olduğu gibi, bu blockchain tabanlı sistem veri ekonomisinin temel mantığını köklü bir şekilde yeniden şekillendirmiştir.
Temelinde şeffaflık ve izlenebilirlik yatıyor: Her bir katkı - ister model, ister veri seti, ister para

Şu anda AI güven sorunlarıyla karşı karşıya.
Modelin inşasıyla ilgili belirsizlik ve veri kaynaklarının bulanıklığı, kullanıcıların AI'nın güvenilirliği konusunda şüphe duymalarına neden oluyor.
OpenLedger, AI ekosistemini nasıl yeniden şekillendiriyor?
OpenLedger, veri atıfı, sıfır bilgi kanıtları (zk-proofs) ve şeffaf mantık kullanarak AI'nin "kara kutu" sorununu çözmekte ve kullanıcıların çıktılarının güvenilirliğine güvenmesini sağlamaktadır.
Şu anda, OpenLedger üzerine inşa edilen projelerin toplam piyasa değeri 10.7 milyar doları aşmış olup, DeFi'den çevresel veri zekasına kadar birçok a

@tenprotocol bu projenin oldukça güçlü olduğunu keşfettim.
Merkeziyetsiz ağlara kriptografik işlemleri entegre etmek için Güvenilir Çalışma Ortamları (TEE'ler) kullanarak.
Modern işlemcilerde, normal işletim sistemleri ve standart uygulamaların çalıştığı normal bir yürütme ortamından ayrı bir güvenli işleme ortamı oluşturulmuştur. Bu ayrım, hassas işlemlerin fiziksel olarak ayrılmış bellek alanlarının koruma alanında gerçekleştirilmesini sağlayarak veri sızıntılarını önler.
TEE'ler, gizlilik ile şeffaflık arasında bir denge sağlamakta, tıpkı Apple'ın Face ID'yi gerçekleştirmek için TEE'leri ku