Chi phí đào tạo AI chăm sóc khách hàng hiện tại cao đến mức không thể chấp nhận và không minh bạch, nhằm giải quyết vấn đề này, OpenLedger đã xuất hiện, hoàn toàn thay đổi quy tắc, giúp việc triển khai AI tiết kiệm chi phí, minh bạch và do người dùng quyết định.
Làm thế nào để giải quyết những điểm đau này👇
Công cụ tiết kiệm chi phí, triển khai AI truyền thống cần 10 GPU để chạy 10 mô hình.
Và một GPU của OpenLedger có thể chạy hàng nghìn bộ điều hợp LoRA. Bộ nhớ giảm từ 40-50GB xuống còn 8-12GB, thời gian chuyển đổi mô hình chưa tới 100 mili giây, nhanh gấp 50 lần. Tiết kiệm tiền, tiết kiệm

Trong thời đại Web2, dữ liệu của người dùng bị các ông lớn công nghệ chiếm đoạt mà không có sự bồi thường, người dùng đã đóng góp nội dung, dữ liệu hành vi thậm chí là ý tưởng, mà không nhận lại được gì.
Mô hình "trung tâm ăn thịt, bên lề uống súp" này là không hợp lý. Trong khi đó, công nghệ sổ cái phi tập trung của Web3 mở ra khả năng phân phối giá trị dữ liệu một cách công bằng.
Lấy OpenLedger làm ví dụ, hệ thống dựa trên blockchain này đã hoàn toàn tái cấu trúc logic nền tảng của nền kinh tế dữ liệu.
Nó nằm ở sự minh bạch và có thể truy nguyên: Mỗi đóng góp - dù là mô hình, dữ liệu hay tha

Hiện tại, AI đang đối mặt với vấn đề niềm tin.
Việc xây dựng mô hình không minh bạch, nguồn dữ liệu mơ hồ khiến người dùng đầy nghi ngờ về độ tin cậy của AI.
OpenLedger sẽ tái cấu trúc hệ sinh thái AI như thế nào?
OpenLedger giải quyết vấn đề "hộp đen" của AI thông qua việc quy thuộc dữ liệu, chứng minh không kiến thức (zk-proofs) và logic minh bạch, đảm bảo người dùng có thể tin tưởng vào độ tin cậy của đầu ra.
Hiện tại, tổng giá trị thị trường của các dự án được xây dựng dựa trên OpenLedger đã vượt qua 10,7 tỷ USD, bao gồm nhiều lĩnh vực từ DeFi đến trí tuệ dữ liệu môi trường.
Cụ thể là nhữn

Tôi thấy dự án @tenprotocol này khá mạnh.
Bằng cách tích hợp môi trường thực thi đáng tin cậy (TEEs) vào mạng phi tập trung.
Một môi trường xử lý an toàn đã được tạo ra trong bộ vi xử lý hiện đại, tách biệt với môi trường thực thi bình thường cho hệ điều hành thông thường và các ứng dụng tiêu chuẩn. Sự tách biệt này đảm bảo rằng các hoạt động nhạy cảm được thực hiện trong không gian bảo vệ của vùng nhớ được cách ly về mặt vật lý, từ đó ngăn chặn việc rò rỉ dữ liệu.
TEEs có thể cân bằng giữa quyền riêng tư và tính minh bạch, giống như Apple sử dụng TEEs để thực hiện Face ID, ngân hàng sử dụng c