BasedAIდეცენტრალიზებული AI ქსელი, რომელიც აერთიანებს ჰომომორული დაშიფვრას და LLM-ებს პირადი inference-ებისთვის.

4.3 (4)

შეფასებული Daniel Nikulshyn·განახლდა ივლისი, 2026

მიმოხილვა

BasedAI არის დეცენტრალიზებული ქსელი, რომელიც შექმნილია დიდი ენის მოდელების გაშვებისთვის პირადულობის გარანტიებით. სრულ ჰომომორული დაშიფვრის (FHE) ტექნიკების და LLM inference-თან ერთად, ის მიზნად ისახავს მომხმარებლებს AI მოდელებს მოთხოვნაში ჩართვის, ისე, რომ მათი მოთხოვნები და შედეგები არ გამოიცნონ ნოდებს, რომლებიც შეასრულებენ გამოთვლებს. ქსელი განაწილებს სამუშაო დატვირთვებს დამოუკიდებელ ოპერატორებს შორის, ინცენტივები on-chain-ითაა დაფორმატებული. პროგრამისტებს შეუძლიათ მოდელის ბოლო წერტილების განთავსება ან წვდომა კონფიდენციალურობის დაცვით, ხოლო ნოდ ოპერატორები შეიტანენ გამოთვლითი რესურსები ჯილდოებისთვის. ეს სისტემა მიმართულია იმ შემთხვევებზე, სადაც კონფიდენციალურობა, цензура‑განკრძოლება ან მონაცემთა სარწმუნოება მნიშვნელოვანია, მაგალითად, საწარმოო დოკუმენტების ანალიზი, მგრძნობელ ჩატის აპლიკაციები და რეგულირებული ინდუსტრია.

ძირითადი ფუნქციები

ჰომომორული დაშიფვრა prompts-ებისა და outputs-ებისთვის
დეცენტრალიზებული LLM inference ქსელი
on-chain incentives node operators-თვის
privacy-preserving API access
distributed compute independent nodes-ებზე
confidential AI applications‑ს მხარდაჭერა

ფასები

მოდელი: Free
კატეგორია: WEB 3
შეფასება: 4.3 / 5 (4)

გამოყენების შემთხვევები

პირადი მონაცემთა ანალიზი

კვლევითი ინსტიტუტები და ორგანიზაციები BasedAI‑ს გამოყენებით შეძლებენ კონფიდენციალური მონაცემთა ანალიზსა და მოდელირებას, რაც არ იწვევს მგრძნობელ ინფორმაციას გადაცემა

დეცენტრალიზებული კონტენტის გენერაცია

კონტენტის შემქმნელები BasedAI‑ს დეცენტრალიზებული ინფრასტრუქტურას კონტენტის გენერაციისთვის, შეინარჩუნონ ინტელექტუალური საკუთრების უფლებები და მომხმარებლის ანონიმურობა

დადებითი და უარყოფითი

დადებითი

თავიდან ბოლომდე პირადი inference მეშვეობით ჰომომორული დაშიფვრა
დეცენტრალიზებული ინფრასტრუქტურა შეამცირებს ერთი წერტილის წარუმატებლობას
node operators‑თვის ღია მონაწილეობა
მორგებულია მგრძნობელ ან რეგულირებული მონაცემთა ნაკადებისთვის

უარყოფითი

FHE მნიშვნელოვანი latency standard inference‑თან შედარებით
მცირე ეკოსისტემა, ვიდრე ცენტრალიზებული AI პროვაიდერები
Token-based economics onboarding‑დას რთულობებს გამოიწვიოს
Model selection უფრო შეზღუდულია mainstream APIs‑თან შედარებით

ბრძოლების რეკორდი

1 ბრძოლაში პანთეონში.

1-ლი

მე-2

მე-3

Last battle

#1
WEB 3 Showdown — January 29, 2024
Jan 29, 2024 · #1 of 2

შეფასებები

4.3

საშუალო 4 შეფასებიდან.

შედი ანგარიშზე შეფასების დასატოვებლად.

Ahmed Saleh

Sep 25, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and suited for sensitive or regulated data workflows. Homomorphic encryption for prompts and outputs fits neatly into how we already work, and decentralized LLM inference network removed a step we used to do by hand. FHE adds significant latency versus standard inference, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Tomáš Novák

Sep 1, 2025

Does the job

Pretty happy overall. On-chain incentives for node operators just works and open participation for node operators. Smaller ecosystem than centralized AI providers can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Fatima Zahra

Jul 24, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is support for confidential AI applications — handled better than most — and end-to-end private inference via homomorphic encryption. Worth the time if this is your use case.

Joanna Kowalski

Jun 8, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on on-chain incentives for node operators, and end-to-end private inference via homomorphic encryption caught me off guard. FHE adds significant latency versus standard inference is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

კითხვები

Are there any barriers to getting started as a node operator or user?

მონაწილეობა დამოკიდებულია შრიქის-განლაგებული ტოკენ-ინცენტივებზე, რაც შეიძლება დაემატოს სირთულეს ახალი მომხმარებლებისთვის, რომლებიც არაა იცნობენ ბლოკჩეინ-ეკონომიკას, ხოლო პატარა ეკოსისტემა შეიძლება საჭიროდეს დამატებული ძალისხმევა სათანადოდ მოდელების არჩევისა და კონფიგურაციისთვის.

Asked by George Papadakis · Aug 30, 2025

What integration options does BasedAI provide for developers?

BasedAI პრივატურობა შენარჩუნ edən API-ს შეთავაზებს, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს განათავსონ ან მიიღოთ დაშიფრული მოდელის endpoints, რაც მარტივი ინტეგრაციას აძლევს არსებული აპლიკაციებში, ხოლო პრომპტები და გამონატვები დამალულია გამოთვლითი გაერთიანებებისგან.

Asked by Jana Krejčí · Aug 27, 2025

როგორ ახდენს ჰომომორფული დაშიფვრამ ინფერენციის სიჩქარეს შედარებით ტრადიციული API‑ებით?

სათაური: ვინაიდან სრული ჰომომორფული დაშიფვრამ (FHE) საჭიროებს მონაცემის დაშიფვრასა და განშიფვრასა გამოთვლის წინ და შემდეგ, latency (გაყრის დრო) ძალიან უფრო მაღალია, ვიდრე სტანდარტული, არ დაშიფრულ ინტერფეისებში, რაც რეალურ‑დროში რეაგირების შესაძლებლობას შეზღუდავს გარკვეული გამოყენებებისთვის.

Asked by Wolfgang Krause · Aug 21, 2025

BasedAI-ის კონფიდენციალურობის დამცავი ინფერენციისთვის უფრო რომელი აპლიკაციებია საუკეთესო?

BasedAI უმეტესად იყენება იმ სცენარებში, სადაც საჭიროა კონფიდენციალურობა, ცენზურაზე რეზისტენცია ან მონაცემთა სუვერენიტეტი, მაგალითად: ორგანიზაციის დოკუმენტული ანალიზი, მგრძნობიარე ჩატის აპლიკაციები და რეგულირებული ინდუსტრიებში სამუშაო ნაკადები, სადაც პრომპტისა და შედეგის კონფიდენციალურობა კრიტიკულია.

Asked by Julia Steiner · Aug 15, 2025

დასვი კითხვა

WEB 3-ის ალტერნატივები

SingularityNET

WEB 3

ერთელმიზეზირიანი პლატფორმა, რომელიც საშუალებას იძლევა აის-სერვისების შექმნას, საზოგადოებაში სივრცითად თავისუფლად წათვლის და აის-სერვისების საშვებად მუშავობის ხელშენებას.

5.0 (6)

Free