Khám phá cách mua Sahara AI (SAHARA) trên sàn giao dịch uy tín

Sahara AI là gì?

Sahara AI là một dự án hạ tầng AI và dữ liệu phi tập trung được thiết kế để cho phép chia sẻ dữ liệu và huấn luyện mô hình bảo vệ quyền riêng tư trên một mạng lưới phân tán. Trong bối cảnh tiền điện tử, Sahara thường sử dụng token gốc (thường được ký hiệu là SAHARA hoặc tương tự) để phối hợp các động lực giữa các nhà cung cấp dữ liệu, nhà phát triển mô hình, nhà vận hành node, và người dùng tiêu thụ dịch vụ AI. Ý tưởng cốt lõi là thoát khỏi các mô hình AI tập trung—nơi một số ít công ty kiểm soát dữ liệu và quyền truy cập mô hình—bằng cách tạo ra một thị trường và lớp giao thức nơi:

• Chủ sở hữu dữ liệu có thể đóng góp các bộ dữ liệu chất lượng cao với các kiểm soát quyền riêng tư chi tiết.
• Các nhà phát triển có thể huấn luyện và triển khai các mô hình AI trên mạng lưới tính toán phi tập trung.
• Người dùng và các doanh nghiệp có thể truy vấn mô hình hoặc thực hiện suy luận theo cách tôn trọng quyền sở hữu và bảo mật dữ liệu.
• Các động lực token điều chỉnh hành vi của các bên tham gia mạng lưới hướng tới tính trung thực, cung cấp tài nguyên và kết quả chất lượng.

Về mặt thực tế, Sahara AI nhằm mục đích làm cho AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn trong khi bảo vệ thông tin nhạy cảm, sử dụng các kỹ thuật mật mã và hệ thống phân tán để đảm bảo rằng dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện mô hình mà không làm lộ nội dung gốc.

Sahara AI hoạt động như thế nào? Công nghệ đằng sau nó

Mặc dù kiến trúc có thể khác nhau giữa các dự án AI phi tập trung, Sahara AI thường tích hợp một số trụ cột kỹ thuật để cung cấp AI bảo vệ quyền riêng tư, phù hợp với động lực:

• Lớp dữ liệu phi tập trung:

  • Kho dữ liệu và kiểm soát truy cập: Các bên đóng góp lưu trữ dữ liệu trong các kho được mã hóa, với các quyền và chính sách có thể lập trình. Quyền truy cập được điều phối bởi logic on-chain (hợp đồng thông minh) và lưu trữ an toàn off-chain.
  • Cấp phép dựa trên token: Quyền truy cập hoặc huấn luyện dữ liệu có thể được cấp phép thông qua quyền dựa trên token, NFT hoặc thẻ truy cập, cho phép quản lý quyền chi tiết và có thể kiểm toán.

• Tính toán bảo vệ quyền riêng tư:

  • Khu vực bảo mật và TEEs: Các Môi trường Thực thi Tin cậy (ví dụ: Intel SGX, AMD SEV) cho phép tính toán trên dữ liệu được mã hóa hoặc bảo vệ, giảm thiểu việc lộ dữ liệu gốc cho các nhà vận hành node.
  • Học liên kết: Các mô hình có thể được huấn luyện trên nhiều kho dữ liệu mà không cần tập trung hóa dữ liệu; các gradient hoặc bản cập nhật được tổng hợp, thường sử dụng quyền riêng tư vi phân để hạn chế rò rỉ thông tin.
  • Mã hóa đồng hình và MPC (nếu áp dụng): Đối với các quy trình công việc có độ nhạy cao, mã hóa đồng hình một phần hoặc toàn phần và tính toán nhiều bên có thể cho phép các thao tác trên dữ liệu được mã hóa, mặc dù có sự đánh đổi về hiệu suất.

• Điều phối tính toán phi tập trung:

  • Thị trường tính toán: Các nhà vận hành node độc lập cung cấp tài nguyên GPU/CPU. Các công việc (huấn luyện hoặc suy luận) được lên lịch và xác minh thông qua hợp đồng thông minh và các lớp điều phối off-chain.
  • Xác minh và chứng nhận: Chứng nhận từ xa (đối với TEEs) và các bằng chứng mật mã (ví dụ: zk-proofs trong các thiết kế mới nổi) giúp xác minh rằng các tính toán đã được thực hiện chính xác mà không tiết lộ dữ liệu nền tảng.

• Quản lý vòng đời mô hình:

  • Nguồn gốc và phiên bản mô hình: Các sổ đăng ký on-chain theo dõi nguồn gốc mô hình, các bộ dữ liệu huấn luyện, siêu tham số, và bản cập nhật. Điều này hỗ trợ kiểm toán và tuân thủ.
  • Chất lượng mô hình được khuyến khích: Phần thưởng token hoặc chia sẻ doanh thu sẽ được phân bổ cho các mô hình cho thấy hiệu suất vượt trội trong các nhiệm vụ đánh giá. Việc giảm phần thưởng hoặc áp dụng hình phạt có thể xảy ra đối với các mô hình không vượt qua kiểm toán hoặc kiểm tra chất lượng.

• Kinh tế học token và quản trị:

  • Staking và tài sản thế chấp: Các nhà vận hành node và nhà cung cấp dữ liệu có thể staking token để báo hiệu độ tin cậy. Hành vi sai trái có thể dẫn đến hình phạt.
  • Phí sử dụng và chia sẻ doanh thu: Người dùng cuối trả phí để truy cập dữ liệu, huấn luyện, hoặc suy luận. Phí này được phân phối giữa các chủ sở hữu dữ liệu, nhà cung cấp tính toán, và nhà phát triển mô hình theo quy tắc giao thức.
  • Quản trị DAO: Người nắm giữ token có thể bỏ phiếu về các thay đổi tham số (ví dụ: trọng số phần thưởng, tham số quyền riêng tư, danh sách trắng/danh sách đen, và các chương trình tài trợ).

• Sẵn sàng tuân thủ và kiểm toán:

  • Nguồn gốc dữ liệu và sự đồng ý: Các cơ chế ghi nhận sự đồng ý và các hạn chế sử dụng đối với dữ liệu đóng góp giúp phù hợp với các khung bảo vệ dữ liệu.
  • Tiết lộ chọn lọc: Các công cụ zero-knowledge và các nhật ký có thể kiểm chứng cho phép các bên kiểm toán hoặc đối tác xác thực tuân thủ mà không tiết lộ chi tiết nhạy cảm.

Kết hợp các thành phần này, Sahara AI hoạt động như một mạng lưới AI tối thiểu hóa sự tin cậy: sử dụng dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư, động lực minh bạch, và tính toán có thể kiểm chứng—nhằm mở rộng khả năng tiếp cận AI vượt ra khỏi các nhà cung cấp tập trung.

...