EigenLayer AVS ile İçerik Doğrulama ve Köken (Provenance)
Dünya çapında tahmin piyasalarını kullanan ilk kitlesel yapay zeka eğitim verisi platformu olarak, her katılımın özgünlüğü, izlenebilirliği ve hesap verebilirliği hayati hale gelir.
Reppo V2’de odaklanacağımız konu, doğrulanabilir bir köken (provenans) katmanı — tarafından desteklenen EigenLayer’ın Doğrulama (Attestation) Servisi (AVS) — aracılığıyla katkıda bulunanlar, içerikve Yapay Zeka veri setleri.
arasında şeffaf ve kriptografik olarak doğrulanabilir bir bağlantı oluşturmak. Bu, Reppo’nun ölçekte doğrulamasına izin verecek,, verinin nereden geldiğinive kim tarafından oluşturulduğunu ne zaman katkıda bulunulduğunu
— merkezi doğrulama sistemlerine dayanılmaksızın.
Doğrulanabilir Veri Kökenine (Provenans) Olan İhtiyaç
Kitlesel olarak toplanan yapay zeka eğitim verileri fırsat ve riskleri beraber getirir. Açık katılım modeli küresel ölçek ve çeşitlilik sağlar, fakat aynı zamanda şu zorlukları davet eder: Veri özgünlüğü
— gerçek insan veya kuruluş katkılarını yapay zeka tarafından üretilmiş veya intihal edilmiş veriden ayırt etme. Kaliteye ilişkin hesap verebilirlik
— katkıda bulunanların gönderimlerinin doğruluğu ve bütünlüğünden sorumlu tutulabilmesini sağlama. Atıf ve itibar
— model performansını artıran yüksek kaliteli veriler için katkıda bulunanlara kredi verme. Reppo katkıda bulunan tabanını ve veri hacmini genişlettikçe, bir güven temeli zorunlu hale gelir. EigenLayer AVS bunu sağlayarak içeriği doğrulanmış yayıncılar veya katkıda bulunanlarla bağlayan kriptografik olarak güvenli doğrulamalar
sunar.
Gelecekteki Entegrasyon Modeli Reppo’nun EigenLayer AVS’i
gelecek sürümlerde veri boru hattına nasıl entegre etmeyi planladığı:
1. Katkıda Bulunan Kimliği ve Kaydı
Reppo.ai’ye katılan her katkıda bulunan veya yayıncı kimlik bağlama işleminden geçecek — Reppo profillerinin bir cüzdan adresi, ENS alanı veya kurumsal kimlik gibi doğrulanabilir bir kimlikle ilişkilendirilmesi. Bu kimlik gelecekteki doğrulamalar için kök referans olur.
2. Veri Gönderimi ve İçerik Özetleme (Hashing) Her katkıda bulunan veri gönderdiğinde (örn. görüntüler, metin, açıklamalar, ses veya model çıktısı), gönderim bir (içerik özetiH_c
). Bu özet, depolama konumundan bağımsız olarak o veri parçasını benzersiz şekilde temsil eder.
3. EigenLayer AVS ile Doğrulama (Attestation) EigenLayer’ın Doğrulama (Attestation) Servisi (AVS) Reppo
ile arayüz kurarak yazarlığa dair merkeziyetsiz doğrulamalar üretecek:
“Katkıda bulunanCiçerik özetiözetine sahip içeriği ürettizaman damgasındaTgörev kapsamındaX
.”
Bu doğrulama, Ethereum düzeyindeki kriptoekonomik garantiler altında iddiayı güvence altına alan EigenLayer’ın yeniden stake edilmiş doğrulayıcı ağı tarafından doğrulanır.
4. Depolama, Kayıt ve İndeksleme Ortaya çıkan doğrulama referansı, gönderimle birlikte Reppo’nun dahiliveri kaydı
içinde saklanacaktır. Reppo.ai’nin API’leri herhangi bir veri setinin, katkıda bulunanın veya eğitim partisinin köken izini sorgulamayı mümkün kılacak — yaşam döngüsü boyunca tam şeffaflık sağlayarak.
5. Doğrulama ve Türev Kullanım
Veri tüketicileri, model geliştiricileri veya denetim çerçeveleri bağımsız olarak doğrulayabilir:
İçeriğin özetinin doğrulanmış özetle eşleştiğini.
Doğrulamanın geçerli olduğunu ve EigenLayer’ın doğrulayıcı kümesi tarafından imzalandığını.
Katkıda bulunanın kimliği ve katılım kaydının Reppo sisteminde geçerli olduğunu. Bu, doğrulanabilir güven yayılımını
olanaklı kılar — katkıda bulunan → veri seti → model → uygulama şeklinde.
Açıklama
Merkeziyetsiz Köken (Provenans)
Merkezi doğrulama otoritelerine bağımlılığı ortadan kaldırır.
Değiştirilemez Yazarlık Kayıtları
Her doğrulama veriyi kalıcı olarak kaynağıyla iliştirir.
Ekosistemler Arası Birlikte Çalışabilirlik
Doğrulamalar Reppo dışında — yapay zeka laboratuvarları, işletmeler veya açık veri pazarları tarafından — da doğrulanabilir.
Manipleye Karşı Dayanıklılık
Veride yapılan herhangi bir değişiklik kriptografik özetini geçersiz kılar.
Ölçeklenebilir Güven
Büyük ölçekli veri boru hatlarında milyonlarca doğrulamayı işlemek üzere tasarlanmıştır. AVS doğrulamaları Reppo’nun katkıda bulunan iş akışına gömerek, bir kendi-kendini doğrulayan veri ekonomisi
oluşturuyoruz — özgünlük, kredi ve hesap verebilirliğin protokole yerleştiği bir ekonomi.
Reppo.ai’nin İtibar Grafiği ile Entegrasyon Reppo.ai’de katkıda bulunan itibarı yalnızca doğruluk ve katılım metriklerine değil, aynı zamanda.
veri bütünlüğü ve kökenine
de dayanır. AVS entegrasyonu devreye girdikten sonra, doğrulamalar doğrudan şunlara besleme yapacaktır:
Katkıda bulunan güven puanları — doğrulanmış veriyi model eğitiminde daha yüksek ağırlıklandırma.
Veri seti köken takibi — ham veriden eğitilmiş modellere izlenebilirlik sağlama.
Ödül sistemleri — doğrulanmış katkılar için daha yüksek ödemelere veya sıralamaya izin verme.Zamanla, bu çerçeve Reppo’nun doğrulanmış veri katkıda bulunanlarını anonim veya sentetik olanlardan ayırt etmesine olanak tanıyacak, Reppo.ai’yi
kanıtlanabilir şekilde güvenilir eğitim verisinin
tercih edilen kaynağı haline getirerek Yol Haritası ve Gelecek Yönelimi AVS destekli doğrulama katmanı halihazırdaaraştırma ve tasarım aşamasında
. Odak alanlarımız şunları içerir: Ölçeklenebilirlik:
Milyonlarca doğrulama için toplu işleme ve birleştirme modeli tasarlamak. Gizlilik:
Doğrulanabilirliği korurken katkıda bulunan gizliliğini korumak için seçmeli ifşa veya sıfır bilgi kanıtları gibi yaklaşımları araştırmak. Teşvik Hizalanması:
Doğrulama sürecini katkıda bulunan ödülleri ve türev veri seti gelirleştirmeye bağlamak. Yönetişim:
Kimin doğrulayıcı olabileceğini, iptalin nasıl işleyeceğini ve EigenLayer kesme (slashing) mekanizmalarının dolandırıcılığı nasıl caydırabileceğini tanımlamak. Bu girişim, dahili kavram kanıtı entegrasyonlarıyla başlayarak aşamalı olarak uygulanacaktır, ve Reppo.ai’nin API’leri aracılığıyla erişilebilen kamuya açık AVS bağlantılı doğrulama modüllerine
genişletilecektir.
Daha Geniş Vizyon Sonunda, Reppo olarak amacımız sadece veriyi kitlesel olarak toplamak değil — aynı zamanda o yapay zeka eğitim verisinin kalitesini ve güvenilirliğini artırmaktır Reppo’nunölçekli olarak. Entegre ederek doğrulanabilir bir köken (provenans) katmanı , açık veri ekonomisi için bir kuracağız — burada her katkı hem.
özgün hem de atfedilebilir
Last updated