目前AI面临着信任问题
模型构建的不透明、数据来源的模糊，让用户对AI的可靠性充满疑虑。
那 OpenLedger 如何重塑AI生态系统？
OpenLedger 通过数据归因、零知识证明（zk-proofs）和透明逻辑，解决了AI“黑箱”问题，确保用户能信任其输出的可靠性。
目前，基于OpenLedger构建的项目总市值已超过107亿美元，覆盖从DeFi 到环境数据智能等多个领域。
具体创新案例 ：
🐙Lagrange的DeepProve：
在 DeF i中，AI代理常因不透明而引发风险。Lagrange 利用OpenLedger生成可链上验证的zk-proofs，让AI决策透明、可追溯，提升了DeFi生态的安全性。
🐙Ambios 的实时环境智能：
通过去中心化传感器网络，Ambios 生成高分辨率的环境数据。OpenLedger确保这些数据的可信性和可编程性，为城市规划和科研提供可靠支持。
🐙Morpheus 的智能合约生成：
Morpheus 利用专用模型生成安全、优化的智能合约，OpenLedger 为其提供数据归因和执行层的可追溯性，降低合约开发中的金融风险。
🐙Data Bootstrap的去中心化数据收集：
通过并行化数据抓取，Data Bootstrap打破了传统数据收集的瓶颈。OpenLedger提供可验证的智能层，确保数据高效、透明且社区驱动

发现 @tenprotocol 这个项目挺强的
通过集成可信执行环境（TEEs）将加密执行引入去中心化网络
在现代处理器内创建了一个与运行常规操作系统和标准应用的正常执行环境分隔开的安全处理环境。这种隔离确保敏感操作在物理隔离内存区域的保护空间内进行，从而防止数据泄露。
TEEs能够在隐私与透明度之间实现平衡，就像苹果使用 TEEs 实现 Face ID，银行使用其进行安全交易一样
可以说Tenprotocol 利用这一技术为私人 DeFi 解决方案、安全 AI 应用和公平游戏平台提供了支持。
Tenprotocol 凭借安全启动、密码学验证和持续运行时保护等功能，从而保护用户数据并增强对区块链生态系统的信任。
链上安全什么时候都非常重要， Tenprotocol 的TEEs 的技术为提供注重隐私但仍具透明度的区块链解决方案。
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