AIOZ网络：以开放模型与挑战赛赋能去中心化AI开发者

DePIN驱动的生态系统AIOZ AI正在构建去中心化人工智能的全栈基础设施

AIOZ AI旨在通过赋予贡献者对其工作更多控制权，使开发者、研究团队和技术人员能够在协作环境中发布、共享和扩展数据集。与传统人工智能模型在缺乏方法论透明度的封闭环境中开发不同，AIOZ网络创始人兼首席执行官向媒体透露，其分布式方法致力于提供具有“更优效率、安全性和可访问性”的人工智能算力。

分布式基础设施与激励机制

通过AIOZ AI平台，用户可以上传存储数据集并训练模型，根据模型表现及被使用情况有机会获得代币奖励。这一体系由AIOZ网络的去中心化物理基础设施网络提供支持，目前已有超过30万台设备贡献其闲置算力，共同支撑人工智能计算、去中心化存储与内容分发。

该平台致力于让贡献者更好地掌控其人工智能资产（如模型与数据集），同时帮助创新者更便捷地部署惠及大众的人工智能解决方案。目前平台已上线多种模型，包括背景消除、背景替换、图像动漫化、视频边缘检测等图像处理模型。

技术创新与应用场景

据AIOZ网络介绍，平台还配备了“轻量高效”的图像超分辨率模型，能够从低分辨率输入重建高保真图像，这对数字内容创作者和档案修复项目“具有显著价值”。未来潜在应用包括流媒体平台实时视频增强、基于可用带宽的自适应画质优化，以及支持对象感知图像锐化与细节修复的工具集。

“我们正在构建由大众驱动的人工智能经济生态，”项目负责人表示，“开发者可保留对模型和数据集的控制权，通过社区算力运行模型，并在其成果支撑实际应用时解锁代币奖励潜力。”

挑战赛机制与社区协作

AIOZ AI平台的核心特色之一是挑战赛系统，任何机构、研究者或开发者都可在生态内举办竞赛。这些挑战将现实问题转化为开放协作的人工智能项目，运行于去中心化计算层。现有挑战包括：基于地理位置、面积、卧室数量等关键数据精准预测房产最终售价的回归模型，以及判断影评情感倾向的自然语言处理模型。

此前由AIOZ网络组织的面部反欺诈挑战赛，要求参赛者构建能准确识别真实人脸与伪造攻击（如打印照片、3D面具或深度伪造视频）的模型。随着识别工具在金融应用中的普及，该挑战的解决方案被视为“至关重要”。优秀参赛者不仅能获得社区认可，还有机会获取数字纪念品及潜在代币奖励。每个挑战赛均设有讨论区，供开发者交流技术观点。

据官方透露，此类举措是构建“万物智能”整体战略的重要组成部分，通过凝聚开发者力量共同拓展人工智能的应用边界。