Ringkasan Proyek Gata

Gambar: https://www.gata.xyz/

Gata berfokus mengembangkan teknologi inferensi dan pelatihan AI terdesentralisasi. Model AI berskala besar dapat berkolaborasi secara efisien melalui jaringan GPU terdistribusi yang tersebar di seluruh dunia. Visi inti proyek ini adalah mengurangi ketergantungan pada pusat data tradisional yang tersentralisasi, mempercepat adopsi AI kolaboratif global, dan menghadirkan infrastruktur fundamental bagi ekonomi masa depan berbasis AI.

Data Terdesentralisasi dan Inferensi AI

Sebagian besar model AI saat ini mengandalkan platform tersentralisasi untuk penyediaan data, sehingga memicu monopoli, silo data, dan bias yang inheren. Gata mengatasi masalah ini dengan menghadirkan lapisan data terdesentralisasi yang memungkinkan pengguna menghasilkan, memverifikasi, dan memiliki data mereka sendiri. Dengan pendekatan ini, Gata memastikan transparansi, keamanan, dan keadilan di sepanjang siklus data AI.

Fitur DataAgent dan DVA

Sistem DataAgent merupakan solusi utama Gata dalam menghasilkan data AI secara terdesentralisasi. DataAgent pertama, DVA (Data Validation Agent), menilai kualitas data gambar-teks secara global dengan skala penilaian dari -1 hingga 1.

DVA mendeteksi data berkualitas tinggi yang digunakan untuk melatih model AI penglihatan-bahasa seperti Stable Diffusion, DALL-E, dan GPT-4o. Dibandingkan anotasi manual konvensional, pelabelan otomatis melalui AI memberikan efisiensi dan skalabilitas yang lebih baik. Setiap individu dapat berkontribusi daya komputasi yang tidak terpakai melalui browser, mendukung ekosistem crowdsourcing data AI secara nyata.

All-in-One Chat dan “GPT-to-Earn”

Layanan All-in-One Chat Gata mengintegrasikan kecanggihan model AI ChatGPT, Claude, dan Gemini untuk memberikan tiga respons berbeda pada setiap pertanyaan pengguna. Saat pengguna memilih jawaban yang paling disukai, secara otomatis mereka berkontribusi data preferensi manusia yang dibutuhkan untuk meningkatkan kualitas hasil AI.

“GPT-to-Earn” adalah program insentif Gata yang memberikan imbalan kepada pengguna atas kontribusi data dialog ChatGPT melalui ekstensi Chrome. Peserta memperoleh Gata Points, meningkatkan partisipasi serta mutu dan nilai dataset AI secara keseluruhan.

Arsitektur Teknis dan Partisipasi Pengguna

Arsitektur pembuatan data Gata terdiri dari tiga komponen utama: data input, komputasi AI, dan data output. Data input tersimpan di blockchain terdesentralisasi BNB Greenfield; pengguna menyediakan daya komputasi untuk operasi AI, dan sistem mencatat output beserta bukti kontribusi ke BNB Greenfield, memastikan transparansi dan kepemilikan data sepenuhnya.

Sistem poin internal Gata, yaitu Gata Intelligence Points, mendokumentasikan kontribusi setiap pengguna sebagai dasar tata kelola jaringan dan pembagian imbalan di masa mendatang.

Pengembangan Ekosistem Gata di Masa Depan

Peta jalan Gata berfokus pada peningkatan performa, koordinasi multi-node, partisipasi bertokenisasi, dan tata kelola global. Targetnya adalah membangun jaringan AI terdesentralisasi yang dapat diverifikasi, terbuka, dan dipimpin komunitas. Dengan kontribusi data serta daya komputasi, pengguna mendorong perkembangan sistem AI yang aman, andal, dan adil.

Gate akan menjadi platform pertama yang listing Gata (GATA) untuk spot trading dan meluncurkan HODLer Airdrop ke-290. Pengguna yang memiliki 1 GT dapat berpartisipasi gratis dan mengklaim bagian dari 250.000 token GATA yang dibagikan melalui airdrop.