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ORA：以太坊上的去信任人工智能，重塑区块链 AI 生态

链捕手

6 月 26 日，预言机协议 ORA 宣布完成了 2000 万美元的融资，本文详细介绍了 ORA 的核心技术和产品。

撰文：ORA

编译：Fairy，ChainCatcher

编者按：6 月 26 日，预言机协议 ORA 宣布完成了 2000 万美元的融资，投资方包括 Polychain、SevenX Ventures、HF0 和 Hashkey Capital 等。在区块链和人工智能的交汇点上，ORA 正在开辟新的前沿。ORA 通过结合 AI、丰富的数据源和任意规模的计算能力，不仅打破了智能合约的局限，更赋予了开发者们创新空间。

本篇文章详细介绍了 ORA 的核心技术和产品，包括零知识机器学习 (zkML)、Optimistic 机器学习 (opML) 以及乐观隐私保护人工智能 (opp/ai)。阅读本文将了解 ORA 如何推动链上 AI 的发展。

ORA 简介

ORA 是以太坊的去信任的人工智能，可在区块链上实现人工智能和任意规模的计算。

ORA 通过提供 AI、更丰富的数据源和任意计算来打破智能合约的局限性，以便开发人员可以自由创新。

ORA 的工作得到了 Compound、以太坊基金会、Uniswap、Optimism 等机构的信任。

1. 甲骨文 ORA 链上人工智能

ORA 让链上人工智能成为现实。ORA 为链上人工智能领域贡献了一系列前沿研究和产品。产品包括 zkML、opML 和 opp/ai。

a）zkML：零知识机器学习

zkML 是一种链上机器学习的加密方法。

ORA 是 zkML 领域的先驱，并且发明了世界上第一个 zkML 库：Keras2Circom。

根据以太坊基金会支持的研究基准，Keras2Circom 的表现优于其他 zkML 框架。

此外，Keras2Circom 已准备好投入生产，并且经过了丰富生态系统的实战测试。

在这里阅读更多内容，并在 GitHub 上查看 Keras2Circom 库。

b）opML：Optimistic 机器学习

opML 是一种经济高效的机器学习框架，现在可实现链上机器学习。

ORA 是 opML 的发明者和创造者，无论是从学术研究还是开源实现的角度来看。

zkML 可以为 ML 计算生成加密证明，这些证明足够简洁，可以在链上进行验证。然而，目前的计算能力实际上无法高效且经济地生成证明，尤其是对于大型 AI 模型。

与 zkML 相反，opML 可以有效地将 Grok 的 3140 亿参数模型等大型模型带上链，从而将管理成本降低 1,000,000 倍以上。

在我们的论文中了解更多信息：https://arxiv.org/abs/2401.17555。

c）opp/ai：Optimistic 隐私保护人工智能

opp/ai，乐观隐私保护人工智能，将用于保护隐私的 zkML 与用于提高效率的 opML 相结合。

opp/ai 是为链上 AI 量身定制的混合模型。

ORA 是 opp/ai 的发明者。

与纯 zkML 相比，opp/ai 的表现更佳，同时保持了与 zkML 相同的隐私特性。

在此处阅读更多内容并在我们的论文中了解更多信息：https://arxiv.org/abs/2402.15006。

2. ORA 链上人工智能预言机（OAO）

a) 简介

ORA 的 Onchain AI Oracle（OAO）是 ORA 的可验证、去中心化的 AI 预言机。

OAO 使任何人都可以在任何区块链上使用链上 AI 推理。

OAO 使用 opML 为 ML 计算创建可验证证明，这些证明可在区块链上进行验证。这为区块链中的 AI 开辟了新的可能性。

b）OAO 关于以太坊和 Optimism 主义

OAO 一直基于 opML 在以太坊和 Optimism 上运行，以生成可验证的 AI 推理。

上个月，ORA OAO 在以太坊主网上部署。

最近，与 Optimism 合作，ORA OAO 已集成到 Optimism 主网。

阅读有关以太坊和 Optimism 上 OAO 部署公告的更多信息。

c) 使用 OAO 构建

作为开发人员，您可以查看以下资源来构建由 AI 驱动的链上应用程序：

OAO 回购：OAO。
OAO 文档：AI Oracle。
使用 OAO 构建的视频教程：如何使用 OAO 进行交互和构建。
使用 OAO 构建的想法以获得灵感：所以您想使用 Onchain AI 构建。
ORA 生态系统项目参考：awesome-ora。

3. ORA 初始模型发行（IMO）

在 AI 时代，ORA 引入了新的机制 IMO（Initial Model Offering）。

a) 简介

TL;DR：IMO 在链上将 AI 模型代币化。

对于人工智能模型，IMO 为开源人工智能模型提供可持续的资金。
对于生态系统，IMO 有助于协调分配和持续贡献的价值观和激励措施。
对于代币持有者，IMO 允许任何人都从链上收入和推理资产（例如 ERC-7007）等来源获取链上 AI 模型的价值。

许多开源 AI 模型面临着将其贡献货币化的挑战，导致贡献者和组织都缺乏动力。因此，AI 行业目前由闭源的营利性公司主导。开源 AI 模型的制胜秘诀是需要筹集更多资金并公开构建。

有了 IMO，我们就能赢得开源 AI 之战。IMO 可以通过促进长期利益、鼓励参与和资助开源 AI 社区，实现开源 AI 模型生态系统的可持续发展。当我们拥有比专有模型更好的开源模型时，我们就赢了。

IMO 将开源 AI 模型的所有权代币化，并将其利润分享给代币持有者。

b) IMO 的核心组件

IMO 是无需许可的，因此任何人和任何社区都可以对其 AI 模型进行 IMO。

在 IMO 中，有两个核心组件：

具有可验证性的链上人工智能模型
链上使用收益分享

对于 Onchain AI，我们需要将代币与正确的 AI 模型和推理绑定在一起。ORA 正在通过前面提到的 ORA OAO 来实现这一点，这是世界上第一个适用于任何 AI 模型的 AI Oracle。

对于链上使用收益共享，ORA 引入了 ERC-7641：内在 RevShare 代币，作为 IMO 的基础，实现公平收益共享。IMO 代币不是 AI meme 币，而是代表 AI 模型的份额。持有者可从 OAO 和推理资产（如 ERC-7007：可验证 AI 生成内容代币）中受益于 AI 模型的收益。