تضيع الإشارة الحقيقية في الصلصة عندما يبدأ 1K + شخص في الصراخ حول منتج للحصول على مكافآت. عدم تشويه سمعة الضوضاء. فقط تصفيتها .. دراسة عن @OpenledgerHQ: ما هو حقيقي. ما هو النظري. ما هو مبالغ فيه. ما الذي تم التقليل من شأنه. خطة توليد الإيرادات. تحليل الحشد الشعبي ↓ —————————————— ما هو OpenLedger؟ OpenLedger عبارة عن سلسلة كتل L2 مصممة من أجل الذكاء الاصطناعي وتمكين الاقتصاد اللامركزي حول بيانات الذكاء الاصطناعي والنماذج والوكلاء. هدفهم هو منح الإسناد والملكية والمكافآت المالية لكل من يساهم في دورة حياة الذكاء الاصطناعي. ELI5 ↓ —————————————— الاختصارات والكلمات الرئيسية التي يجب معرفتها قبل الغوص فيها ↓ —————————————— ما الذي تم بناؤه؟ Testnet: تم إطلاقه بمشاركة نشطة وتسجيل النقاط على أساس المساهمة. ModelFactory: عرض توضيحي للضبط الدقيق بدون رمز عام في الوقت الحالي. إذن أقل وسريعا. OpenLoRA (النموذج الأولي): طبقة استدلال يمكنها خدمة النماذج لكل وحدة معالجة رسومات مع وقت تبديل أقل من 100 مللي ثانية. (تجريبي. تم اختباره في بيئة خاضعة للرقابة) مساهمات Datanet: تسمح Testnet للمستخدمين بالمساهمة بالبيانات وتلقي النقاط. (تجريبي. غير مثبت) إثبات الإسناد: يتتبع البيانات / النموذج الذي أثر على مخرجات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في وضع RAG + الاقتباس. (تجريبي. غير مثبت) —————————————— ما هو النظري؟ اقتصاد الوكيل: يتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل على السلسلة ويحققون الدخل من المخرجات وينفذون المهام. المدفوعات المصغرة عبر RAG: مكافآت ديناميكية وآلية لكل رمز بيانات مذكور في مخرجات النموذج. SDK + تحقيق الدخل من واجهة برمجة التطبيقات: لوحات معلومات جاهزة للمؤسسات + واجهات برمجة تطبيقات لاستخدام البنية التحتية ل OpenLedger مع الدفع الورقي أو على السلسلة. الحوكمة DAO: التحكم اللامركزي في تنظيم Datanet وهياكل المكافآت والوصول إلى النموذج. —————————————— ما هو المبالغة فيه؟ "ترميز جميع بيانات الذكاء الاصطناعي والنماذج والوكلاء وتحقيق الدخل منه." يبدو ثوريا ولكن معظمه لا يزال نظريا. تم إثبات ترخيص البيانات وسوق اقتصاد الوكيل إلى حد كبير. "إثبات الإسناد" سيحل حقوق الطبع والنشر الذكاء الاصطناعي الإسناد صعب في التعلم الآلي في العالم الحقيقي. يعمل نسختهم الأساسية في RAG ولكن تتبع التأثير على نطاق واسع هو TBD. "خدمة آلاف الطرز لكل وحدة معالجة رسومات في الوقت الفعلي" يوجد نموذج أولي ل OpenLoRA ولكن الطلب في العالم الحقيقي, لم يتم اختبار جوانب قياس الأداء واللامركزية بعد. "المدفوعات المصغرة للاتصالات الراديوية لكل اقتباس" طموح تقنيا. فكرة المدفوعات الآلية لكل رمز مميز استجابة رائعة ولكنها مثالية حاليا. "وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون الذين يتعاملون على السلسلة" لم يتم نشر وكلاء فعليين حتى الآن. هذه في الغالب رؤية. لا شيء وظيفي أو متكامل علنا. "حزم تطوير البرامج (SDKs) الجاهزة للمؤسسات" جر المؤسسة ليس موجودا بعد. لا توجد دراسات حالة أو عملاء أو دليل على الاستخدام حتى الآن. —————————————— إشارات الصعود الفعلية Testnet مع المساهمين النشطين: يمكنك المساهمة ورؤية آليات المكافآت اليوم. البنية التحتية لضبط LoRA (ModelFactory): العرض التوضيحي موجود ويسرع التدريب باستخدام LoRA. إنه ملموس ومفيد للبناة. OP Stack و EigenDA infra: اختيار مكدس التكنولوجيا الخاص بهم قوي وموثوق به للتوسع المعياري ولكن المبكر. التركيز الواضح على الإسناد في مهام سير عمل RAG: في حين أنه غير مكتمل. إنها محاولة نادرة لربط أصل المحتوى → مخرجات الذكاء الاصطناعي → المكافآت على السلسلة. يمكن أن يكون رائعا. —————————————— صالح سوق المنتج المشكلة المستهدفة: واضح. الإسناد وتحقيق الدخل العادل في الذكاء الاصطناعي. ✔️ تكنولوجيا العمل: جزئية. شبكة الاختبار البنية التحتية حقيقية وقابلة للتطوير ومعيارية. ✔️ التبني: ضعيف. استخدام شبكة الاختبار المبكرة ، ولكن في الغالب يشير إلى المزارعين. ❌ دليل على الإيرادات: مبكرا. لا شيء بعد. يعتمد الإسناد الجماعي وتحقيق الدخل على خارطة الطريق. ❌ ملاءمة المؤسسة: ليتم اختبارها. لا توجد مجموعات SDK أو دراسات حالة أو جر حتى الآن. ❌ تصنيف PMF: 6.5 / 10. السبب: منشئ قوي يواجه الملاءمة التقنية والسردية ولكن الطلب الفعلي في السوق لم يتم التحقق من صحته. —————————————— الإيرادات المحتملة لا توجد صفقات أو ترخيص للمؤسسات. (Novastro هي شراكة رائعة ولكنها ليست تطبيقا ضخما بعد.) إذا تم إطلاق $OPEN بطلب جيد ، فقد تبدأ إيرادات رسوم التكديس والبروتوكول الأساسية في التدفق. التنبؤ (12 شهرا): متوسط إلى منخفض (4.5 / 10) —————————————— أفكار ختامية تمتلك OpenLedger تقنية حقيقية وتعالج مشكلة حقيقية ولكنها لا تزال مبكرة وتغذيها المكافآت إلى حد كبير. للنمو المستدام ، يجب عليهم تنشيط حالات الاستخدام في العالم الحقيقي خارج التصوير المقطعي المحوسب والإنزال الجوي ومزارعي شبكات التخت. المحفزات موجودة ولكنها تحتاج إلى عمليات تنشيط قوية وشحن يركز بالليزر لمدة 12 شهرا قادمة imo ↓ —————————————— كان هذا كله مجرد بحث أولي قمت به وأفكار كانت لدي بعد قراءة الورقة البيضاء ل OpenLedger. لا يزال جديدا. لا تتردد في التصحيح إذا كان هناك شيء يحتاج إلى تحديث. هذا التفاف. شكرا للقراءة! 🐙