OriginTrail(TRAC) 真正開放的人工智能版本發布

真正開放的人工智能，您的知識網絡就是您的凈資產。使用 ChatDKG 構建您的人工智能驅動的可信知識基礎。由人工智能驅動的 ChatDKG 搜索采用開源組件構建，使用知識資產作為基礎知識來源。這消除了錯誤信息，并使用戶能夠驗證用于回答其問題的信息來源。

為什么要為人工智能提供 OriginTrail 支持的可驗證互聯網？

可驗證的人工智能互聯網利用了加密貨幣、互聯網和人工智能技術的協同作用。通過新穎的去中心化知識圖（DKG）方法，它確保了人工智能系統所使用的信息的來源、完整性和可驗證性。它旨在通過將神經和符號人工智能方法與 Web3 技術相結合，解決人工智能技術中錯誤信息、數據所有權、知識產權和固有偏見帶來的挑戰。

在一個互聯互通、不幸的是大量錯誤信息的時代，對可靠數據的需求從未如此重要。 OriginTrail DKG 作為一個開源、可信的知識基礎設施而脫穎而出，它利用區塊鏈和知識圖譜技術，并建立在中立、包容性和可用性原則的基礎上。

正如以太網發明者和互聯網先驅 Bob Metcalfe 博士指出的那樣，知識圖對于提高人工智能的保真度至關重要。通過利用知識圖譜和區塊鏈技術的協同作用，OriginTrail DKG 能夠構建和連接數據，使其以知識資產的形式可發現、可驗證和可擁有，因此可用于采用創新的去中心化增強一代的可驗證人工智能解決方案(dRAG) 框架。

通過引入 dRAG 框架，由 OriginTrail 支持的可驗證人工智能互聯網建立在并擴展了檢索增強生成 (RAG) 的概念，這是人工智能領域的構建者希望為大型語言模型 (LLM) 提供特定上下文和信息的關鍵范例。數據集。除了使構建者能夠基于可信知識開發可驗證的人工智能解決方案之外，dRAG 框架還為連接人工智能構建者為其 RAG 管道創建和管理的各個知識庫提供了巨大的機會，從而實現了人工智能系統之間的知識和價值共享一種分散的方式。

因此，學習通過 OriginTrail 為人工智能構建和利用可驗證的互聯網，可以讓人工智能先驅者抓住類似于早期計算機網絡（如以太網和互聯網）所帶來的網絡進步所帶來的機會。通過梅特卡夫定律中著名的網絡效應，機會可以產生巨大的價值。

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