#OpenLedger ist die "AI-Version von Ethereum + GitHub", die KI open-source, vertrauenswürdig und nachvollziehbar macht, an der jeder teilnehmen und von der jeder profitieren kann. Ich habe gerade das Whitepaper "Proof of Attribution" von @OpenledgerHQ gelesen und fühle immer mehr, dass das Problem der Rechteklärung im gesamten Prozess der KI-Entwicklung in der zweiten Hälfte der KI-Entwicklung der größte Schmerzpunkt der aktuellen traditionellen KI sein wird. #OpenLedger kombiniert die derzeit angesagten Lösungen von #AI + #Blockchain und löst effektiv die oben genannten Schmerzpunkte. Laut einem Forschungsbericht von @MessariCrypto wird der #AI-Sektor bis 2030 einen Marktwert von über 2 Billionen US-Dollar erreichen, wobei das Potenzial unbestreitbar ist. Heute werden wir die neue schwarze Pferd #OpenLedger im Bereich #AI sowie drei frühe kostenlose Teilnahmechancen analysieren.

Die aktuellen #AI-Systeme werden größtenteils von großen Unternehmen (OpenAI, Google, Meta) kontrolliert. Wie die Modelle trainiert werden, welche Daten verwendet werden und wie die Gewinne verteilt werden – das ist alles eine Blackbox. Normale Menschen können weder teilnehmen noch profitieren. #OpenLedger nutzt die Technologie des Nachweises der Zugehörigkeit (Proof of Attribution), um sicherzustellen, dass Inhalte, die von #AI generiert werden (wie Bilder, Artikel, Musik), auf ihre Ursprünge zurückverfolgt werden können und dass alle Datenanbieter, die zur Erstellung professioneller AI-Modelle beigetragen haben, Anerkennung oder Anreize erhalten. • Wie das Modell trainiert wird → Öffentlich einsehbar • Wessen Daten verwendet wurden → Es gibt Aufzeichnungen, es gibt Beweise • Wer zur Datenbeiträgen beigetragen hat → Kann nachverfolgt und belohnt werden Dies ist eine Art von „Antimonopol“-Architektur, die das zentrale Ungerechtigkeitsproblem der aktuellen #AI direkt anspricht.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) ist eine dezentrale, blockchain-basierte KI-Plattform, die darauf abzielt, Transparenz, Community-Governance und offenen Zugang für künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Modellen, die von großen Technologieunternehmen kontrolliert werden, ermöglicht #OpenLedger der Community, spezialisierte KI-Modelle zu trainieren, zu validieren und zu erstellen. Dadurch wird ein gerechteres System geschaffen, in dem Personen, die Daten und Modelle bereitstellen, die ihnen zustehende Anerkennung und Belohnung erhalten.

#OpenLedger Architektur besteht aus 5 Kernschichten: 🔵 Konsensschicht (basierend auf EigenLayer Sicherheitsfreigabe) 🔵 Modellbetriebsschicht (OpenLoRA) 🔵 Datensicherheitschicht (Datanet + Proof of Attribution) 🔵 Aufgabenexecution-Schicht (Aufgabenvalidierung und Anreize) 🔵 Benutzerbeteiligungsschicht (modular, niedrige Eintrittsbarriere) Es gibt zu viele technische Aspekte, die wir hier nicht im Detail besprechen wollen. Interessierte Partner können das auf der @OpenledgerHQ Homepage angeheftete Whitepaper einsehen. Für uns normale Benutzer könnte die Methode der Benutzerbeteiligung wichtiger sein, die Hauptstrategien sind (detaillierte Anleitungen folgen): • Chrome-Plugin: kann als Datensammler verwendet werden (Beitrag von Schlüsselwörtern, Webdaten) • Lokaler Ausführer: OpenLoRA-Knoten ausführen, um Punkte zu sammeln, unterstützt CPU, GPU • Beitragsbasierte Interaktion: Datensätze hochladen, Modelle trainieren, Ergebnisse anderer validieren, um eine #AI Crowdsourcing-Community zu bilden.

#OpenLedger Kernvorteile: 1️⃣OpenLoRA: 1 Grafikkarte kann tausende von Modellen betreiben Das härteste Produkt von #OpenLedger ist OpenLoRA, eine Infrastruktur für die Bereitstellung von Modellen. Es könnte etwas schwer zu verstehen sein, also gebe ich ein Beispiel. 👉 Beispiel: Angenommen, Sie haben ein LLM-Modell und haben mit LoRA 1000 "fähigkeitsbasierte Plugins" (wie Anwälte, Ärzte, Fitness-Coaches, Lehrer usw.) feinjustiert. Wenn Sie diese Modelle auf traditionelle Weise betreiben möchten, müssten Sie 1000 Grafikkarten bereitstellen, was extrem teuer wäre. So funktioniert #OpenLoRA: • Nur ein Basis-Modell (z. B. Mistral) wird geladen • LoRA-Plugins werden nur bei Bedarf dynamisch geladen • Der Grafikspeicher explodiert nicht, der Wechsel erfolgt in Millisekunden und ist noch schneller • Über 90 % der Serverkosten werden eingespart 📌 Diese Technologie ist einfach die beste #AI Privatisierung für kleine und mittelständische Unternehmen sowie Einzelpersonen. Jeder kann ein LoRA haben, mehrere Benutzer können Copilot nutzen. Außerdem ist es eine extrem starke komplementäre Zusammenarbeit für große Modellplattformen (wie HuggingFace, Bittensor-Projekte). Deshalb ist #OpenLoRA kein Konzept, sondern ein reales Produkt, das die Kosten und Skalierbarkeit der AI-Infrastruktur löst, mit einer starken kommerziellen Fähigkeit, besonders geeignet für die lokale private Bereitstellung von kleinen und mittelständischen Unternehmen oder Einzelpersonen.