我越深入研究 AI x Crypto，就越会出现一个问题： “我们已经建立了一个计算获得报酬的世界……但谁来奖励那些训练大脑的人？” @OpenledgerHQ 提供了一个强有力的答案。 这不仅仅是另一个 AI 基础设施的项目。 这是一个基于 OP Stack + #EigenDA 构建的完整 Layer-2 链，优化的不是为了炒作，而是为了数据、模型和代理之间的经济协调。 以下是它独特之处 👇 1/ 它从数据开始。 @OpenledgerHQ 引入了 #Datanets - 由用户贡献的特定领域数据集的去中心化网络。 每个数据点是： ▸ 在链上归属 ▸ 被丰富、分类 ▸ 与其影响的模型输出相关联 ▸ 根据影响获得奖励 这就像将 HuggingFace 数据集转变为可验证历史的代币化公共产品。 2/ 然后是模型层。 @OpenledgerHQ 构建了 #ModelFactory，一个基于 GUI 的微调平台，在这里： ▸ 任何人都可以微调 LLM，如 LLaMA、Mistral、DeepSeek ▸ 不需要代码或 API ▸ 模型使用经过许可的、验证的数据进行训练 ▸ 微调过程中归属保持不变 ▸ 你可以与模型聊天并通过 RAG Attribution 查看其数据引用 这使得构建和信任 AI 模型变得更容易、更安全和透明。 3/ 然后是大规模服务。 使用 #OpenLoRA，你可以在一台 GPU 上服务数千个基于 LoRA 的模型。 它动态加载适配器，实时合并，并通过量化 + 令牌流进行推理。 非常适合： ▸ 定制代理 ▸ 快速、低成本的服务 ▸ 企业级部署 它具有成本效益、模块化，并且确实有效。 4/ 那么 OpenLedger 为什么重要？ 因为 AI 正在变得模块化、代理化和去中心化。 但我们仍然缺乏对谁获得报酬的问责和公平。 OpenLedger 解决了这个问题。 ▸ 你运行一个节点？你会因干净数据而获得报酬 ▸ 你微调一个模型？你会被引用 + 获得奖励 ▸ 你的代理帮助用户？你质押 + 赚取 ▸ 你的输出是错误的？你会失去声誉 这是通过结构而非氛围建立的信任。 ✅ 是的，它已经上线。 测试网已启动： – 使用社交账号登录 – 领取每日奖励 – 探索 Datanets、ModelFactory、RAG – 可能赚取积分或有资格获得未来的空投 已经在 @KaitoAI 的排行榜 + @cookiedotfun 的 #SNAP 上列出。 如果你对真正的 #AI 价值捕获感兴趣，而不仅仅是投机噪音，OpenLedger 值得更深入的了解。