0G Labs构建去中心化AI系统以确保透明度和信任

人工智能(AI)正越来越多地扩展到金融和医疗等不同领域，这些领域对透明度和可靠性至关重要。目前的集中式人工智能系统因缺乏数据可追溯性和模型的不透明性而受到批评。0G Labs的首席执行官(CEO)迈克尔·海因里希计划通过构建去中心化的人工智能基础设施来解决这些问题。他感兴趣的是将链上训练数据与密码学证据连接起来，以实现透明，避免错误信息。

0G设想了一个去中心化的人工智能驱动丰富、透明和公平的未来。通过将数据链上化并实现计算的民主化，0G的DeAIOS可以解锁一个后稀缺社会，在这个社会中，人工智能为每个人服务。@michaelh_0g解释了如何👇

— 0G Labs (无限人工智能之家) (@0G_labs) 2025年11月3日

海因里希强调，模型的准确性依赖于高质量和可追溯的数据集。没有可靠的数据来源，人工智能系统更容易出现幻觉和偏见。所提出的去中心化模型包括不可变的数据轨迹，提供了可验证的数据源和更新记录。该系统使人工智能应用能够在不断发展的数据集中保持完整性和可靠性。

0G Labs 大佬提出一个可扩展且负担得起的计算市场

Heinrich的0G Labs正在创建它所称的第一个去中心化的AI操作系统(DeAIOS)。它为大型AI数据集提供可扩展的链上数据存储，并实现可验证的来源。该系统还拥有一个无权限的计算市场，旨在消除集中式云服务并最小化开发支出。

否则，0G Labs通过其Dilocox框架在训练大型AI模型方面获得了巨大的效率提升。通过这种方法，可以使用去中心化集群训练1000亿参数的语言模型。该公司声称，该方法的训练效率比传统方法提高了350倍以上。

基于奖励的设计和对MitiGate滥用的开放访问

为了克服包括深度伪造和语音克隆在内的人工智能技术问题，0G Labs 强调了人类意识和系统架构的问题。在防止有害应用的主要元素中，公众教育和全球标准是不可或缺的。然而，0G Labs 内的去中心化系统也为金融削减系统的恶意行为提供了惩罚。

海因里希支持开源AI模型的原因是提供一种开源控制机制，并最小化与黑箱系统相关的风险。开放的训练记录和不可更改的日志将使社区能够了解和跟踪模型的创建和使用方式。因为0G Labs将对齐激励并促进协作开发过程，这将有助于减少垄断的权力，并允许更安全的AI创新。