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Mr强
2026-01-03 04:51:56
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加密市场“轻松赚钱”时代已结束‼️
我们很难再看到无论是牛市还是兄弟 但凡有点热度的项目,买入就十倍百倍的涨幅
但是强哥推断,当下的AI 一定是向早期互联网热潮那一波.一定是一个时代的红利.
无论你现在正在做什么,请务必抓到这波时代的浪潮‼️
如果把现在的 AI 比作一个强大的“黑心中介”,@OpenGradient 的出现就是为了给这个中介装上监控,并让他能直接在区块链上打工。
我为大家更具象化的三个维度拆解:
1️⃣解决了“推理不可信”的问题 (Verifiable Inference)
* 痛点: 现在的 AI 推理大都在中心化服务器上(如 OpenAI)。你问它问题,它给你答案,但你无法证明它真的用了那个模型,也无法证明它没有悄悄篡改结果。
* 解决: OpenGradient 通过 ZKML(零知识证明机器学习)和 TEE(可信执行环境)技术,为每一次 AI 计算提供数字证明。它让用户确信:这个结果确实是由指定的模型生成的,且过程未被干预。
2️⃣解决了“AI 上链难”的问题 (On-chain Integration)
* 痛点: 以太坊等传统公链算力极低,根本跑不动复杂的 AI 模型。开发者想在智能合约里调用 AI,通常需要走复杂的跨链或链下黑盒流程,极其低效。
* 解决: 它开发了 HACA(异构 AI 计算架构) 和 PIPE(并行推理引擎)。这就像是给区块链装了一个“专用显卡(GPU)”,让开发者能像调用普通函数一样,直接在 Solidity 合约里“丝滑”地调用 AI 推理,且不会阻塞区块链的共识。
3️⃣解决了“模型所有权与审查”的问题 (Decentralized Model Hub)
* 痛点: 顶尖模型被大公司垄断,它们随时可以下架你的模型、修改你的接口,甚至对特定内容进行审查。
* 解决: 它的 Model Hub 被称为“Web3 版的 Hugging Face”。模型权重和元数据存储在去中心化网络上,不可篡改且去准入。任何人都能发布和调用模型,通过代币激励实现“模型即资产”,让开源 AI 拥有了抗审查的净土。
最终的目的:
OpenGradient 让 AI 变成了一个“可见、可信、且能直接被智能合约驱动”的去中心化基础设施,彻底终结了 AI 在 Web3 世界里的“单点故障”和“信任黑盒”问题。
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GateUser-3934b3cf
· 01-03 04:57
新年快乐!🤑
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我们很难再看到无论是牛市还是兄弟 但凡有点热度的项目,买入就十倍百倍的涨幅
但是强哥推断,当下的AI 一定是向早期互联网热潮那一波.一定是一个时代的红利.
无论你现在正在做什么,请务必抓到这波时代的浪潮‼️
如果把现在的 AI 比作一个强大的“黑心中介”,@OpenGradient 的出现就是为了给这个中介装上监控,并让他能直接在区块链上打工。
我为大家更具象化的三个维度拆解:
1️⃣解决了“推理不可信”的问题 (Verifiable Inference)
* 痛点: 现在的 AI 推理大都在中心化服务器上(如 OpenAI)。你问它问题,它给你答案,但你无法证明它真的用了那个模型,也无法证明它没有悄悄篡改结果。
* 解决: OpenGradient 通过 ZKML(零知识证明机器学习)和 TEE(可信执行环境)技术,为每一次 AI 计算提供数字证明。它让用户确信:这个结果确实是由指定的模型生成的,且过程未被干预。
2️⃣解决了“AI 上链难”的问题 (On-chain Integration)
* 痛点: 以太坊等传统公链算力极低,根本跑不动复杂的 AI 模型。开发者想在智能合约里调用 AI,通常需要走复杂的跨链或链下黑盒流程,极其低效。
* 解决: 它开发了 HACA(异构 AI 计算架构) 和 PIPE(并行推理引擎)。这就像是给区块链装了一个“专用显卡(GPU)”,让开发者能像调用普通函数一样,直接在 Solidity 合约里“丝滑”地调用 AI 推理,且不会阻塞区块链的共识。
3️⃣解决了“模型所有权与审查”的问题 (Decentralized Model Hub)
* 痛点: 顶尖模型被大公司垄断,它们随时可以下架你的模型、修改你的接口,甚至对特定内容进行审查。
* 解决: 它的 Model Hub 被称为“Web3 版的 Hugging Face”。模型权重和元数据存储在去中心化网络上,不可篡改且去准入。任何人都能发布和调用模型,通过代币激励实现“模型即资产”,让开源 AI 拥有了抗审查的净土。
最终的目的:
OpenGradient 让 AI 变成了一个“可见、可信、且能直接被智能合约驱动”的去中心化基础设施,彻底终结了 AI 在 Web3 世界里的“单点故障”和“信任黑盒”问题。