Masalah terbesar dengan AI bukanlah kemampuan: Itu adalah kepercayaan.

Siapa yang melatihnya? Data apa yang dilihatnya? Bisakah Anda memverifikasi salah satu dari itu?

Ekosistem @SentientAGI menjawab ketiga pertanyaan tersebut dengan satu arsitektur: AI yang Dapat Diverifikasi.
------------------------------------
Alih-alih model tertutup tunggal, Sentient menghubungkan jaringan mitra: mencakup komputasi yang dapat diverifikasi, reputasi, asal data, enkripsi, dan eksekusi yang aman.

Bersama-sama, para mitra ini membentuk lapisan kepercayaan dari AI terdesentralisasi.

Berikut adalah bagaimana masing-masing cocok dalam teka-teki 👇
1. @lagrangedev - Keluaran Model yang Dapat Diverifikasi

Lagrange menyediakan dasar kriptografi untuk bukti integritas model.

Alat mereka memungkinkan siapa pun untuk memvalidasi bahwa output model benar-benar mencerminkan input dan aturannya, tanpa mengungkapkan internal model.

Ini berarti agen AI di dalam Sentient dapat dipercaya secara default.
------------------------------------
2. @nillion - Komputasi yang Melindungi Privasi

Nillion membawa komputasi aman multi-pihak ke meja.
Teknologi mereka memungkinkan beberapa agen atau pemilik data untuk berkolaborasi dan melakukan perhitungan di atas dataset yang dibagikan tanpa mengekspos data pribadi.
Dalam Sentient, ini memastikan beban kerja AI terdistribusi tetap rahasia dan dapat diverifikasi.
------------------------------------
3. @billions_ntwk - Lapisan Identitas & Reputasi

Jaringan Billions mengikat siapa yang siapa di web cerdas ini.
Dari bukti-kemanusiaan hingga skor reputasi berbasis ZK, ini memverifikasi apakah seorang aktor adalah manusia, agen, atau hibrida dan memastikan setiap kontribusi dapat dipertanggungjawabkan.
Dalam ekonomi AI yang terdesentralisasi, itu sangat penting untuk kepercayaan.
------------------------------------
4. @PhalaNetwork - Eksekusi Terpercaya (TEE)

Phala memberikan kekuatan komputasi yang aman dan dapat dibuktikan.
Beban kerja AI yang dijalankan melalui Phala dapat membuktikan secara kriptografis bahwa perhitungannya telah dieksekusi dengan benar dan tidak terpengaruh, langkah penting menuju otonomi yang dapat diverifikasi.
------------------------------------
5. @origin_trail - Provenance Data & Grafik Pengetahuan

OriginTrail mengkhususkan diri dalam melacak garis keturunan data.
Ini mencatat siapa yang memberikan apa, kapan, dan bagaimana itu diproses, memastikan setiap dataset yang memberi makan agen Sentient dapat diaudit, bersih, dan dapat dilacak.
------------------------------------
6. @LitProtocol - Pengaman yang Dapat Diprogram

Lit Protocol memungkinkan pengelolaan kunci yang aman dan alur kontrol kriptografi.
Ini memungkinkan agen untuk dieksekusi hanya ketika kondisi kriptografi tertentu terpenuhi — menyematkan keamanan, izin, dan akuntabilitas langsung ke dalam perilaku AI.
------------------------------------
7. @Atoma_Network - Infrastruktur Komputasi Rahasia

Atoma berfokus pada perlindungan bobot model, prompt, dan data pengguna selama komputasi.
Tumpukan AI rahasia mereka memastikan bahwa pemilik data dan pembangun model tetap menjaga privasi sambil tetap memungkinkan hasil yang dapat diverifikasi.
------------------------------------
Gambaran Besar

Bersama-sama, para mitra ini membentuk Verifiable AI Stack, tulang punggung jaringan intelijen terdesentralisasi Sentient.

Setiap lapisan, dari identitas hingga komputasi, menambahkan satu bagian dari teka-teki kepercayaan, memastikan bahwa agen AI dapat berpikir, bertindak, dan berkoordinasi tanpa pernah mengorbankan verifikasi atau desentralisasi.

Inilah cara Sentient mengubah kecerdasan menjadi infrastruktur.