人工智能最大的问题不是能力，而是信任。

是谁训练的？它看到了哪些数据？你能验证其中的任何信息吗？

@SentientAGI的生态系统通过一个架构回答了所有三个问题：可验证的人工智能。
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Sentient连接了一网络合作伙伴，而不是单一的封闭模型：涵盖可验证计算、声誉、数据来源、加密和安全执行。

这些合作伙伴共同构成去中心化AI的信任层。

每个部分是如何适应这个拼图的 👇
1. @lagrangedev - 可验证的模型输出

拉格朗日为模型完整性的证明提供了加密基础。

他们的工具使任何人都能够验证模型的输出是否真正反映了其输入和规则，而不必暴露模型的内部结构。

这意味着Sentient内部的AI代理默认是可信的。
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2. @nillion - 隐私保护计算

Nillion将多方安全计算带到桌面上。
他们的技术允许多个代理或数据拥有者在不暴露私有数据的情况下，协作并对共享数据集进行计算。
在Sentient内，这确保了分布式人工智能工作负载保持机密和可验证。
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3. @billions_ntwk - 身份与声誉层

亿万网络锚定了这个智能网络中的谁是谁。
从人类证明到基于零知识的声誉分数，它验证一个行为者是人类、代理还是混合体，并确保每个贡献都是可追溯的。
在去中心化的人工智能经济中，这对信任至关重要。
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4. @PhalaNetwork - 可信执行(TEE)

Phala 提供安全、可验证的计算。
通过Phala运行的AI工作负载可以通过加密方式证明其计算是正确执行且未被篡改的，这是实现可验证自治的关键步骤。
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5. @origin_trail - 数据来源与知识图谱

OriginTrail 专注于追踪数据来源。
它记录了谁提供了什么、何时提供的以及如何处理的，确保每个数据集供给Sentient的代理都是可审计、干净和可追溯的。
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6. @LitProtocol - 可编程护栏

Lit Protocol 使得安全的密钥管理和加密控制流程成为可能。
它让代理只有在满足特定的密码条件时才能执行——将安全性、权限管理和问责制直接嵌入到人工智能行为中。
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7. @Atoma_Network - 保密计算基础设施

Atoma专注于在计算过程中保护模型权重、提示和用户数据。
他们的保密人工智能技术栈确保数据拥有者和模型构建者在保持隐私的同时仍然能够获得可验证的结果。
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更大的画面

这些合作伙伴共同组成了可验证的人工智能栈，这是Sentient去中心化智能网络的支柱。

每一层，从身份到计算，都是信任拼图的一部分，确保AI代理能够思考、行动和协调，而不牺牲可验证性或去中心化。

这就是Sentient如何将智能转化为基础设施。