Por que estamos a discutir agora a inferência de IA descentralizada em vez de serviços tradicionais centralizados? A razão reside no fato de que os serviços tradicionais frequentemente carecem de transparência, verificabilidade e mecanismos de participação comunitária, e a solução proposta pelo DGrid AI centra-se precisamente nessas questões. @dgrid_ai construiu uma arquitetura de três camadas, incluindo rede descentralizada de roteamento e validação, API unificada, mercado livre e sistema de governança DAO, através da qual se abordam os problemas atuais da Web3 AI, como fragmentação, inferência não auditável e fluxo de valor pouco fluido. Na rede DGrid, os operadores de nós desempenham o papel de provedores de infraestrutura, e qualquer pessoa pode operar um nó e receber $DGAI recompensas ao processar tarefas de inferência de IA. O mecanismo de governança permite que participantes que possuam $DGAI influenciem o desenvolvimento futuro do protocolo por meio de votação na cadeia, incluindo listas brancas de modelos, estruturas de taxas e propostas de atualização. Isso significa que o DGrid não é apenas uma pilha tecnológica, mas uma rede de inferência de IA verdadeiramente autônoma e comunitária. Outra tentativa significativa é o seu Genesis Membership Program, que atraiu mais de 5.000 assinantes nas primeiras 24 horas após o lançamento. Os assinantes podem desbloquear permissões de uso de modelos de alto nível, direitos de uso da API e recompensas com duplo token, demonstrando o interesse e a expectativa dos usuários iniciais em participar na construção do ecossistema. No entanto, a realização dessa visão ainda enfrenta alguns desafios práticos, como garantir a operação estável a longo prazo de todos os nós, equilibrar o peso dos diferentes interesses na governança e manter o ecossistema atraente para contribuintes de modelos e desenvolvedores. Essas são questões-chave que o DGrid precisa responder durante seu avanço, mas sua proposta de infraestrutura pública de IA descentralizada certamente abre novas possibilidades para a fusão de Web3 e IA. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX
Ver original
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
Por que estamos a discutir agora a inferência de IA descentralizada em vez de serviços tradicionais centralizados? A razão reside no fato de que os serviços tradicionais frequentemente carecem de transparência, verificabilidade e mecanismos de participação comunitária, e a solução proposta pelo DGrid AI centra-se precisamente nessas questões. @dgrid_ai construiu uma arquitetura de três camadas, incluindo rede descentralizada de roteamento e validação, API unificada, mercado livre e sistema de governança DAO, através da qual se abordam os problemas atuais da Web3 AI, como fragmentação, inferência não auditável e fluxo de valor pouco fluido. Na rede DGrid, os operadores de nós desempenham o papel de provedores de infraestrutura, e qualquer pessoa pode operar um nó e receber $DGAI recompensas ao processar tarefas de inferência de IA. O mecanismo de governança permite que participantes que possuam $DGAI influenciem o desenvolvimento futuro do protocolo por meio de votação na cadeia, incluindo listas brancas de modelos, estruturas de taxas e propostas de atualização. Isso significa que o DGrid não é apenas uma pilha tecnológica, mas uma rede de inferência de IA verdadeiramente autônoma e comunitária. Outra tentativa significativa é o seu Genesis Membership Program, que atraiu mais de 5.000 assinantes nas primeiras 24 horas após o lançamento. Os assinantes podem desbloquear permissões de uso de modelos de alto nível, direitos de uso da API e recompensas com duplo token, demonstrando o interesse e a expectativa dos usuários iniciais em participar na construção do ecossistema. No entanto, a realização dessa visão ainda enfrenta alguns desafios práticos, como garantir a operação estável a longo prazo de todos os nós, equilibrar o peso dos diferentes interesses na governança e manter o ecossistema atraente para contribuintes de modelos e desenvolvedores. Essas são questões-chave que o DGrid precisa responder durante seu avanço, mas sua proposta de infraestrutura pública de IA descentralizada certamente abre novas possibilidades para a fusão de Web3 e IA. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX