目前AI面臨着信任問題
模型構建的不透明、數據來源的模糊，讓用戶對AI的可靠性充滿疑慮。
那 OpenLedger 如何重塑AI生態系統？
OpenLedger 通過數據歸因、零知識證明（zk-proofs）和透明邏輯，解決了AI“黑箱”問題，確保用戶能信任其輸出的可靠性。
目前，基於OpenLedger構建的項目總市值已超過107億美元，覆蓋從DeFi 到環境數據智能等多個領域。
具體創新案例 ：
🐙Lagrange的DeepProve：
在 DeF i中，AI代理常因不透明而引發風險。Lagrange 利用OpenLedger生成可鏈上驗證的zk-proofs，讓AI決策透明、可追溯，提升了DeFi生態的安全性。
🐙Ambios 的實時環境智能：
通過去中心化傳感器網路，Ambios 生成高分辨率的環境數據。OpenLedger確保這些數據的可信性和可編程性，爲城市規劃和科研提供可靠支持。
🐙Morpheus 的智能合約生成：
Morpheus 利用專用模型生成安全、優化的智能合約，OpenLedger 爲其提供數據歸因和執行層的可追溯性，降低合約開發中的金融風險。
🐙Data Bootstrap的去中心化數據收集：
通過並行化數據抓取，Data Bootstrap打破了傳統數據收集的瓶頸。OpenLedger提供可驗證的智能層，確保數據高效、透明且社區驅動

發現 @tenprotocol 這個項目挺強的
通過集成可信執行環境（TEEs）將加密執行引入去中心化網路
在現代處理器內創建了一個與運行常規操作系統和標準應用的正常執行環境分隔開的安全處理環境。這種隔離確保敏感操作在物理隔離內存區域的保護空間內進行，從而防止數據泄露。
TEEs能夠在隱私與透明度之間實現平衡，就像蘋果使用 TEEs 實現 Face ID，銀行使用其進行安全交易一樣
可以說Tenprotocol 利用這一技術爲私人 DeFi 解決方案、安全 AI 應用和公平遊戲平台提供了支持。
Tenprotocol 憑藉安全啓動、密碼學驗證和持續運行時保護等功能，從而保護用戶數據並增強對區塊鏈生態系統的信任。
鏈上安全什麼時候都非常重要， Tenprotocol 的TEEs 的技術爲提供注重隱私但仍具透明度的區塊鏈解決方案。
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