AI輸出中的“黑箱”困境仍然是一個核心技術瓶頸，因爲準確跟蹤模型生成結果的方式非常複雜。
你有沒有想過我們如何實際審計AI計算？$OPG 正在將這些過程從集中式服務器解耦到一個由加密證明支持的可驗證協議中。
該架構依賴於運行模型的推理節點➟以及檢查輸出的全節點驗證者。雖然任務執行迅速，但驗證的重擔是在鏈上使用數學證明系統（如zkML或TEE）異步進行的。
該項目建立在Base上，具有完整的EVM兼容性，擁有來自Google和NASA的精英團隊。然而，在去中心化網絡中維持實時處理速度帶來了重大的可擴展性挑戰，這些協議必須克服。
擁有一級支持和數千個活躍模型顯示出今天的良好運營規模，但這並不保證在重負載下未來的效率或零錯誤率。
這種可驗證AI的方法旨在確認過程，而不僅僅是結果，確保生成過程本身是完全可審計的。@OpenGradient
最終，該協議仍然面臨與更廣泛行業相同的障礙，即在保持節點質量一致的同時降低計算成本。
#opg $OPG
你有沒有想過我們如何實際審計AI計算？$OPG 正在將這些過程從集中式服務器解耦到一個由加密證明支持的可驗證協議中。
該架構依賴於運行模型的推理節點➟以及檢查輸出的全節點驗證者。雖然任務執行迅速，但驗證的重擔是在鏈上使用數學證明系統（如zkML或TEE）異步進行的。
該項目建立在Base上，具有完整的EVM兼容性，擁有來自Google和NASA的精英團隊。然而，在去中心化網絡中維持實時處理速度帶來了重大的可擴展性挑戰，這些協議必須克服。
擁有一級支持和數千個活躍模型顯示出今天的良好運營規模，但這並不保證在重負載下未來的效率或零錯誤率。
這種可驗證AI的方法旨在確認過程，而不僅僅是結果，確保生成過程本身是完全可審計的。@OpenGradient
最終，該協議仍然面臨與更廣泛行業相同的障礙，即在保持節點質量一致的同時降低計算成本。
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