OriginTrail(TRAC) 真正开放的人工智能版本发布

真正开放的人工智能，您的知识网络就是您的净资产。使用 ChatDKG 构建您的人工智能驱动的可信知识基础。由人工智能驱动的 ChatDKG 搜索采用开源组件构建，使用知识资产作为基础知识来源。这消除了错误信息，并使用户能够验证用于回答其问题的信息来源。

为什么要为人工智能提供 OriginTrail 支持的可验证互联网？

可验证的人工智能互联网利用了加密货币、互联网和人工智能技术的协同作用。通过新颖的去中心化知识图（DKG）方法，它确保了人工智能系统所使用的信息的来源、完整性和可验证性。它旨在通过将神经和符号人工智能方法与 Web3 技术相结合，解决人工智能技术中错误信息、数据所有权、知识产权和固有偏见带来的挑战。

在一个互联互通、不幸的是大量错误信息的时代，对可靠数据的需求从未如此重要。 OriginTrail DKG 作为一个开源、可信的知识基础设施而脱颖而出，它利用区块链和知识图谱技术，并建立在中立、包容性和可用性原则的基础上。

正如以太网发明者和互联网先驱 Bob Metcalfe 博士指出的那样，知识图对于提高人工智能的保真度至关重要。通过利用知识图谱和区块链技术的协同作用，OriginTrail DKG 能够构建和连接数据，使其以知识资产的形式可发现、可验证和可拥有，因此可用于采用创新的去中心化增强一代的可验证人工智能解决方案(dRAG) 框架。

通过引入 dRAG 框架，由 OriginTrail 支持的可验证人工智能互联网建立在并扩展了检索增强生成 (RAG) 的概念，这是人工智能领域的构建者希望为大型语言模型 (LLM) 提供特定上下文和信息的关键范例。数据集。除了使构建者能够基于可信知识开发可验证的人工智能解决方案之外，dRAG 框架还为连接人工智能构建者为其 RAG 管道创建和管理的各个知识库提供了巨大的机会，从而实现了人工智能系统之间的知识和价值共享一种分散的方式。

因此，学习通过 OriginTrail 为人工智能构建和利用可验证的互联网，可以让人工智能先驱者抓住类似于早期计算机网络（如以太网和互联网）所带来的网络进步所带来的机会。通过梅特卡夫定律中著名的网络效应，机会可以产生巨大的价值。

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