gOcto,
Im więcej studiuję zdecentralizowaną sztuczną inteligencję, tym bardziej jedna luka mnie niepokoi:
"Wszyscy mówią o obliczeniach, dostępie do modeli, szybkości wnioskowania... Ale nikt nie mówi o tym, skąd pochodzi dane. Albo kto je skatalogował."
W uczeniu maszynowym, śmieci w = śmieci out.
Ale większość architektur crypto-AI nadal traktuje dane jako ten niewidoczny input.
Nie ma odpowiedzialności, nie ma pochodzenia, nie ma nagrody.
To sprawia, że Datanets od @OpenledgerHQ są jednym z najważniejszych prymitywów w tej przestrzeni.
#Datanets to specyficzne dla domeny, zdecentralizowane sieci, w których uczestnicy kurują uporządkowane zbiory danych do trenowania modeli #AI.
Każdy punkt danych jest:
▸ Walidowany
▸ Atrybutowany
▸ Zarejestrowany na łańcuchu
▸ Powiązany z przyszłymi wynikami modeli za pomocą Proof of Attribution (#POA)
To brakująca warstwa koordynacyjna:
→ Wystarczająco uporządkowana dla modeli
→ Wystarczająco przejrzysta dla zaufania
→ Wystarczająco zmotywowana dla prawdziwych uczestników
W świecie #LLMs zjadających internet, Datanets zadają właściwe pytanie:
"Co jeśli dane treningowe należałyby do społeczności?"

Im bardziej zagłębiam się w AI x Crypto, tym więcej pojawia się jedno pytanie:
"Zbudowaliśmy świat, w którym obliczenia są opłacane... Ale kto nagradza tych, którzy trenują mózg?"
@OpenledgerHQ oferuje potężną odpowiedź.
To nie jest tylko kolejna gra w infrastrukturę AI.
To pełnoprawny łańcuch Layer-2 zbudowany na OP Stack + #EigenDA, zoptymalizowany nie dla hype'u, ale dla koordynacji ekonomicznej między danymi, modelami i agentami.
Oto co czyni go wyjątkowym 👇
1/ Zaczyna się od danych.
@OpenledgerHQ wprowadza #Datanets - zdecentralizowane sieci specyficznych dla domen zbiorów danych, które są dostarczane przez użytkowników.
Każdy punkt danych jest:
▸ Atrybutowany na łańcuchu
▸ Wzbogacony, skategoryzowany
▸ Połączony z wynikami modelu, które wpływa
▸ Nagradzany na podstawie wpływu
To jak przekształcenie zbiorów danych HuggingFace w tokenizowane dobra publiczne, z weryfikowalną historią.
2/ Następnie przychodzi warstwa modelu.
@OpenledgerHQ zbudowało #ModelFactory, platformę do fine-tuningu opartą na GUI, gdzie:
▸ Każdy może dostosować LLM-y takie jak LLaMA, Mistral, DeepSeek
▸ Nie są potrzebne żadne kody ani API
▸ Modele są trenowane przy użyciu danych z uprawnieniami, zweryfikowanych
▸ Atrybucja pozostaje nienaruszona podczas fine-tuningu
▸ Możesz rozmawiać z modelem i przeglądać jego cytaty danych za pomocą RAG Attribution
To ułatwia budowanie i zaufanie do modeli AI, czyniąc je łatwiejszymi, bardziej bezpiecznymi i przejrzystymi.
3/ Następnie serwowanie na dużą skalę.
Dzięki #OpenLoRA możesz serwować tysiące modeli opartych na LoRA na jednym GPU.
Dynamicznie ładuje adaptery, łączy je w czasie rzeczywistym i przeprowadza inferencję z kwantyzacją + strumieniowaniem tokenów.
Idealne dla:
▸ Dostosowanych agentów
▸ Szybkiego, niskokosztowego serwowania
▸ Wdrożeń na skalę przedsiębiorstwa
Jest to opłacalne, modułowe i naprawdę działa.
4/ Dlaczego OpenLedger ma znaczenie?
Ponieważ AI staje się modułowe, agentowe i zdecentralizowane.
Ale wciąż brakuje nam odpowiedzialności i sprawiedliwości w tym, kto dostaje zapłatę.
OpenLedger to naprawia.
▸ Prowadzisz węzeł? Otrzymujesz zapłatę za czyste dane
▸ Dostosowujesz model? Otrzymujesz cytat + nagrodę
▸ Twój agent pomaga użytkownikom? Stawiasz + zarabiasz
▸ Twój wynik jest błędny? Tracisz reputację
To zaufanie poprzez strukturę, a nie wibracje.
✅ I tak, to już działa.
Testnet jest uruchomiony:
– Zaloguj się przez media społecznościowe
– Odbierz codzienne nagrody
– Eksploruj Datanets, ModelFactory, RAG
– Możliwe, że zdobędziesz punkty lub zakwalifikujesz się do przyszłych airdropów
Już wymienione na Liście Liderów @KaitoAI + #SNAP @cookiedotfun.
Jeśli jesteś zainteresowany prawdziwym uchwyceniem wartości #AI, a nie tylko spekulacyjnym hałasem, OpenLedger jest wart bliższego przyjrzenia.


11,47 tys.
97
Treści na tej stronie są dostarczane przez strony trzecie. O ile nie zaznaczono inaczej, OKX nie jest autorem cytowanych artykułów i nie rości sobie żadnych praw autorskich do tych materiałów. Treść jest dostarczana wyłącznie w celach informacyjnych i nie reprezentuje poglądów OKX. Nie mają one na celu jakiejkolwiek rekomendacji i nie powinny być traktowane jako porada inwestycyjna lub zachęta do zakupu lub sprzedaży aktywów cyfrowych. Treści, w zakresie w jakim jest wykorzystywana generatywna sztuczna inteligencja do dostarczania podsumowań lub innych informacji, mogą być niedokładne lub niespójne. Przeczytaj podlinkowany artykuł, aby uzyskać więcej szczegółów i informacji. OKX nie ponosi odpowiedzialności za treści hostowane na stronach osób trzecich. Posiadanie aktywów cyfrowych, w tym stablecoinów i NFT, wiąże się z wysokim stopniem ryzyka i może podlegać znacznym wahaniom. Musisz dokładnie rozważyć, czy handel lub posiadanie aktywów cyfrowych jest dla Ciebie odpowiednie w świetle Twojej sytuacji finansowej.