Оригинал публикации:
https://www.dlnews.com/research/a-conversation-with-michael-heinrich-co-founder-ceo-of-0g-labs/
Какой разрыв между Web2 и Web3 и что делает 0G Labs для их устранения? Между Web2 и Web3 существует значительный разрыв в области искусственного интеллекта. В Web2 искусственный интеллект централизован и непрозрачен, а данные и модели хранятся в тайне. И наоборот, Web3 децентрализован и прозрачен, но искусственный интеллект оказался непрактичным из-за ограничений инфраструктуры. 0G Labs разрабатывает масштабируемое решение для хранения и обеспечения доступности данных, позволяющее объединять обширные базы данных и быстро запрашивать информацию из них. Эта инфраструктура может быть использована любым пользователем для создания моделей искусственного интеллекта и внесения в них вклада с помощью данных, вычислительных мощностей и опыта, получая взамен вознаграждение.
Каким образом экосистема 0G выигрывает от архитектуры, разработанной для широкой поддержки приложений, а не сегментации конкретных данных?
Решая одну из основных задач Web3 — сетевого ИИ - 0G Labs создала инфраструктуру, способную поддерживать различные сетевые приложения. Это касается тех, кому требуется быстрое, функционально совместимое хранилище данных со встроенной поддержкой доступности данных. В число приложений, которые выигрывают от этого, входят Rollups-сервисы, приложения 2 уровня, проекты с искусственным интеллектом и игры, работающие в сети.
Отзывы сообщества были по большей части положительными. Разработчики создают множество приложений, в том числе Rollups-сервисы, платформы уровня 2, платформы для искусственного интеллекта и агентов искусственного интеллекта, а также игры, работающие в сети.
Как 0G обеспечивает горизонтальную масштабируемость без перегрузки сети или возникновения проблем с узкими местами (“бутылочными горлышками”)?
0G использует согласованные сети для подтверждения доступности данных. По мере роста спроса на сеть могут быть добавлены дополнительные согласованные сети с помощью “совместного размещения”. Это означает, что валидаторы стэйкают в основной сети (например, Ethereum) и проверяют другие сети. Вознаграждения или штрафы в отдельной цепочке влияют на основную цепочку, повышая масштабируемость.
Какие шаги предпринимает 0G Labs для обеспечения целостности сети валидаторами и пользователями после запуска Nest net Newton v2?
Кандидаты на участие в валидации должны предоставить такие данные, как их идентификатор Discord, адрес валидатора и IP-адреса узлов хранения. Мы следим за их временем безотказной работы и вкладом. На стороне пользователя наша система хранения отслеживает принадлежность данных и временные метки, что позволяет нам выявлять и предотвращать разветвление данных и плагиат.
Сайт OG:
Твиттер Майкла Хэйнрича: