Grass 的架构在我们看来过于复杂。它希望作为一个L2数据汇总层，用于去中心化的网络爬虫、数据收集和模型微调。该架构通过一组验证者和节点（在设备上运行Grass的用户）来管理，这些节点与网络服务器和路由器通信，并通过零知识（ZK）处理器进行验证，以确保训练前数据的完整性。
Grass的分布式节点和验证者基础设施使其能够抵抗单一IP地址的速率限制。在去中心化物理基础设施网络（DePIN）之外，网络爬虫会存在问题，因为无法在单一设备上运行所有操作，这限制了网络的可扩展性。理论上，通过分解任务，Grass可以在整个网络中发送检索请求，实现一定程度的并行处理。
Grass主要管理两种类型的流量：部分加密流量（PET）和完全加密流量（FET）。PET的使用使Grass能够重新加密之前加密的数据，以提高质量、完整性和带宽确认。FET则使Grass在牺牲一些性能的前提下，为用户提供更多的隐私保护。节点负责在验证者、路由器和网络服务器之间中继这些流量，所有这些操作都在后台进行，用户无需额外操作即可赚取Grass积分。
Grass的模型（Chrome扩展程序）确实引发了一些问题：
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Chrome扩展程序到底有多大的防御性？
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随着用户加入网络，Grass如何保持数据收集的速度并实现扩展？
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以这种方式进行训练是否现实，或者更好的方法是成为 Honey 的加密版本？
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如果这些数据是在用户被动浏览互联网时收集的，与已经输入到每个开源或闭源大型语言模型中的更强大的数据相比，其价值如何？
去中心化人工智能空间仍处于极其艰难的境地，因为大多数机器学习开发者更倾向于使用传统技术栈。切换或尝试基于加密的平台的机会成本仍然很高，但信誉良好的团队将具有巨大的优势。
我们相信，随着这些市场动态的发展，加密技术将发挥巨大作用 — — 世界上最大公司的领导者都渴望在这一领域获得任何可能的优势。他们中的许多人公开承认，他们将这一领域视为公司生存的关键。这并不意味着我们一定会看到在加密与人工智能领域建立大型公司，但土壤是肥沃的，对于那些独特理解这两个领域的团队来说，回报是巨大的。
Data Capture and Management 数据捕获与管理数据是一个广义的术语。
如今，我们所做的每一件事都会生成某种形式的数据。医疗保健公司专注于收集、维护和分析患者特定的数据。社交媒体平台希望获取用户数据，以揭示平台行为和独特互动的见解。营销机构则希望获得与其广告活动以及消费者转化效果相关的数据。目前，被收集并上传到互联网的数据量比以往任何时候都多，而且没有理由预期这一趋势会放缓。