OpenGradient, Merkeziyetsiz Yapay Zeka Modelleri İçin Walrus ile İş Birliği Yaptı

Merkeziyetsizlik, yapay zeka (AI) sistemleri için önemli bir endişe kaynağıdır. Bu nedenle birçok şirket, bu sorunu çözmek için blok zinciri (blockchain) teknolojilerine yöneliyor. OpenGradient, 25 Haziran Çarşamba günü, Sui Network (SUI) üzerinde merkeziyetsiz AI'yı hayata geçirmek için Walrus ile entegrasyonunu duyurdu.

OpenGradient, merkeziyetsiz AI ajanları oluşturmak ve çalıştırmak için Walrus'un merkeziyetsiz depolama ağını kullanacak. Ekip, bu entegrasyonun onlarca ekosistemde 100'den fazla AI modelini barındırmasını sağlayacağını belirtiyor. Platformun nihai amacı, merkeziyetsiz AI'yı gerçeğe dönüştürmektir. OpenGradient'in Kurucu Ortağı ve CEO'su Matthew Wang, kullanıcılara kendi AI modelleri üzerinde kontrol sağlamanın avantajlarını açıkladı. Özellikle, modellerin gizli, daha ucuz ve daha şeffaf olacağını belirtti. Wang, "AI, birkaç dev teknoloji şirketine ait bir şey değil; kullanıcılara ait ve her zaman öyle olmuştur. Bu fikri gerçeğe dönüştürmek, hem deneyimli AI geliştiricilerine hem de sıradan kullanıcılara kendi AI modellerini oluşturma, değiştirme ve sahiplenme yeteneği vermek bizim misyonumuz," dedi.

Walrus Foundation Yöneticisi Rebecca Simmonds, AI çözümleri geliştiricilerinin neden Walrus gibi depolama platformlarına ihtiyaç duyduğunu vurguladı. Simmonds, "Mevcut tek seçenekler, merkezi mimarinin getirdiği gizlilik ve kontrol risklerini beraberinde getiriyordu, bu da gerçekten merkeziyetsiz modeller oluşturmayı neredeyse imkansız hale getiriyordu. OpenGradient ile entegrasyonumuz, bu ihtiyacı karşılamamızı sağlıyor ve kullanıcılara verileri üzerinde kontrol sahibi olmalarını sağlayan merkeziyetsiz bir depolama çözümü sunuyor," dedi. Açık depolama protokolleri sayesinde, kullanıcılar bir AI modeline hangi eğitim verilerinin girdiğini tam olarak görebilecekler. OpenGradient'e göre, kullanıcılar ve geliştiriciler artık kendi modellerini oluşturmak ve eğitmek için Walrus veri depolama hizmetlerinden yararlanabilirler.