人工智能最大的問題不是能力，而是信任。

是誰訓練的？它看到了哪些數據？你能驗證其中的任何信息嗎？

@SentientAGI的生態系統通過一個架構回答了所有三個問題：可驗證的人工智能。
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Sentient連接了一網絡合作夥伴，而不是單一的封閉模型：涵蓋可驗證計算、聲譽、數據來源、加密和安全執行。

這些合作夥伴共同構成去中心化AI的信任層。

每個部分是如何適應這個拼圖的 👇
1. @lagrangedev - 可驗證的模型輸出

拉格朗日爲模型完整性的證明提供了加密基礎。

他們的工具使任何人都能夠驗證模型的輸出是否真正反映了其輸入和規則，而不必暴露模型的內部結構。

這意味着Sentient內部的AI代理默認是可信的。
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2. @nillion - 隱私保護計算

Nillion將多方安全計算帶到桌面上。
他們的技術允許多個代理或數據擁有者在不暴露私有數據的情況下，協作並對共享數據集進行計算。
在Sentient內，這確保了分布式人工智能工作負載保持機密和可驗證。
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3. @billions_ntwk - 身分與聲譽層

億萬網路錨定了這個智能網路中的誰是誰。
從人類證明到基於零知識的聲譽分數，它驗證一個行爲者是人類、代理還是混合體，並確保每個貢獻都是可追溯的。
在去中心化的人工智能經濟中，這對信任至關重要。
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4. @PhalaNetwork - 可信執行(TEE)

Phala 提供安全、可驗證的計算。
通過Phala運行的AI工作負載可以通過加密方式證明其計算是正確執行且未被篡改的，這是實現可驗證自治的關鍵步驟。
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5. @origin_trail - 數據來源與知識圖譜

OriginTrail 專注於追蹤數據來源。
它記錄了誰提供了什麼、何時提供的以及如何處理的，確保每個數據集供給Sentient的代理都是可審計、幹淨和可追溯的。
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6. @LitProtocol - 可編程護欄

Lit Protocol 使得安全的密鑰管理和加密控制流程成爲可能。
它讓代理只有在滿足特定的密碼條件時才能執行——將安全性、權限管理和問責制直接嵌入到人工智能行爲中。
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7. @Atoma_Network - 保密計算基礎設施

Atoma專注於在計算過程中保護模型權重、提示和用戶數據。
他們的保密人工智能技術棧確保數據擁有者和模型構建者在保持隱私的同時仍然能夠獲得可驗證的結果。
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更大的畫面

這些合作夥伴共同組成了可驗證的人工智能棧，這是Sentient去中心化智能網路的支柱。

每一層，從身分到計算，都是信任拼圖的一部分，確保AI代理能夠思考、行動和協調，而不犧牲可驗證性或去中心化。

這就是Sentient如何將智能轉化爲基礎設施。