Vấn đề lớn nhất với AI không phải là khả năng: Mà là sự tin tưởng.

Ai đã đào tạo nó? Nó đã xem dữ liệu gì? Bạn có thể xác minh bất kỳ điều nào trong số đó không?

Hệ sinh thái của @SentientAGI đáp ứng cả ba với một kiến trúc: AI có thể xác minh.
------------------------------------
Thay vì một mô hình khép kín duy nhất, Sentient kết nối một mạng lưới các đối tác: trải dài qua tính toán có thể xác minh, danh tiếng, nguồn gốc dữ liệu, mã hóa và thực thi an toàn.

Cùng nhau, các đối tác này tạo thành lớp tin cậy của AI phi tập trung.

Dưới đây là cách mỗi cái phù hợp vào mảnh ghép 👇
1. @lagrangedev - Đầu ra mô hình có thể xác minh

Lagrange cung cấp nền tảng mật mã cho chứng minh tính toàn vẹn của mô hình.

Công cụ của họ cho phép bất kỳ ai xác thực rằng đầu ra của một mô hình thực sự phản ánh đầu vào và các quy tắc của nó, mà không tiết lộ nội bộ của mô hình.

Điều này có nghĩa là các tác nhân AI bên trong Sentient có thể được tin cậy theo mặc định.
------------------------------------
2. @nillion - Tính toán bảo vệ quyền riêng tư

Nillion mang đến tính toán an toàn đa bên.
Công nghệ của họ cho phép nhiều đại lý hoặc chủ sở hữu dữ liệu hợp tác và tính toán trên các tập dữ liệu chia sẻ mà không tiết lộ dữ liệu riêng tư.
Trong Sentient, điều này đảm bảo rằng các khối lượng công việc AI phân tán vẫn giữ được tính bảo mật và có thể xác minh.
------------------------------------
3. @billions_ntwk - Lớp Danh tính & Uy tín

Billions Network anchors ai là ai trong mạng thông minh này.
Từ chứng minh nhân loại đến điểm danh tiếng dựa trên ZK, nó xác minh xem một tác nhân là con người, đại lý hay lai và đảm bảo rằng mọi đóng góp đều có trách nhiệm.
Trong một nền kinh tế AI phi tập trung, điều đó là cần thiết để tạo niềm tin.
------------------------------------
4. @PhalaNetwork - Thực thi đáng tin cậy (TEE)

Phala cung cấp tính toán an toàn và có thể xác nhận.
Các khối lượng công việc AI chạy qua Phala có thể chứng minh một cách mật mã rằng các phép toán của chúng đã được thực hiện một cách chính xác và không bị can thiệp, một bước quan trọng hướng tới tính tự trị có thể xác minh.
------------------------------------
5. @origin_trail - Xuất xứ dữ liệu & Biểu đồ tri thức

OriginTrail chuyên nghiệp trong việc theo dõi nguồn gốc dữ liệu.
Nó ghi lại ai đã cung cấp cái gì, khi nào và nó được xử lý như thế nào, đảm bảo rằng mọi tập dữ liệu cung cấp cho các tác nhân của Sentient đều có thể kiểm toán, sạch sẽ và có thể truy xuất.
------------------------------------
6. @LitProtocol - Rào cản có thể lập trình

Giao thức Lit cho phép quản lý khóa an toàn và các luồng kiểm soát mật mã.
Nó cho phép các đại lý thực hiện chỉ khi các điều kiện mật mã cụ thể được đáp ứng — nhúng sự an toàn, cấp phép và trách nhiệm trực tiếp vào hành vi của AI.
------------------------------------
7. @Atoma_Network - Hạ tầng điện toán bảo mật

Atoma chú trọng vào việc bảo vệ trọng số mô hình, các prompt và dữ liệu người dùng trong quá trình tính toán.
Bộ công nghệ AI bí mật của họ đảm bảo rằng cả chủ sở hữu dữ liệu và người xây dựng mô hình đều giữ được quyền riêng tư trong khi vẫn cho phép các kết quả có thể xác minh.
------------------------------------
Bức tranh lớn hơn

Cùng nhau, những đối tác này tạo nên Verifiable AI Stack, nền tảng của mạng lưới trí tuệ phi tập trung của Sentient.

Mỗi lớp, từ danh tính đến tính toán, thêm một mảnh ghép của niềm tin, đảm bảo rằng các tác nhân AI có thể suy nghĩ, hành động và phối hợp mà không bao giờ hy sinh tính xác minh hoặc phân quyền.

Đây là cách Sentient biến trí tuệ thành cơ sở hạ tầng.