#OpenLedger è l'"Ethereum+GitHub per l'AI", rendendo l'AI open source, affidabile e tracciabile, permettendo a tutti di partecipare e trarne beneficio. Recentemente ho appena finito di leggere il white paper "Proof of Attribution" di @OpenledgerHQ, e sento sempre di più che, nella seconda metà dello sviluppo dell'#AI, il problema della titolarità nel contributo dell'intero processo dell'#AI sarà il maggiore punto dolente dell'attuale AI tradizionale. #OpenLedger combina le attuali soluzioni popolari di #AI + #Blockchain, risolvendo efficacemente il suddetto problema, e secondo un rapporto di ricerca di @MessariCrypto, il settore dell'#AI raggiungerà oltre 20 trilioni di dollari di valore di mercato entro il 2030, il che evidenzia il suo potenziale. Oggi analizziamo il nuovo cavallo di battaglia dell'#AI, #OpenLedger, e le prime 3 opportunità di partecipazione gratuita.

L'attuale #AI è praticamente controllata da grandi aziende (OpenAI, Google, Meta), come vengono addestrati i modelli, quali dati sono stati utilizzati, come vengono distribuiti i profitti - è completamente un'operazione in black box. Le persone comuni non possono né partecipare né ottenere benefici. #OpenLedger utilizza la tecnologia di prova di attribuzione (Proof of Attribution) per garantire che i contenuti generati da #AI (come immagini, articoli, musica) possano essere tracciati fino alla fonte e assicura che tutti i fornitori di dati che contribuiscono alla costruzione di modelli AI professionali possano essere riconosciuti o incentivati. • Come viene addestrato il modello → Pubblicamente verificabile • Quali dati sono stati utilizzati → Ci sono registrazioni, ci sono prove • Chi ha contribuito con i dati → Tutti possono essere tracciati e premiati Questa è un'architettura di base "anti-monopolio" che colpisce direttamente il problema centrale dell'ingiustizia attuale di #AI.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) è una piattaforma di intelligenza artificiale decentralizzata basata su blockchain, progettata per garantire trasparenza, governance comunitaria e accesso aperto all'intelligenza artificiale. A differenza dei modelli di intelligenza artificiale tradizionali controllati da grandi aziende tecnologiche, #OpenLedger consente alla comunità di addestrare, convalidare e creare modelli AI specializzati. In questo modo si costruisce un sistema più equo, in cui le persone che forniscono dati e modelli ricevono il giusto riconoscimento e compenso.

#OpenLedger l'architettura adotta 5 livelli core: 🔵 Livello di consenso (basato sulla condivisione della sicurezza di EigenLayer) 🔵 Livello di esecuzione del modello (OpenLoRA) 🔵 Livello di certificazione dei dati (Datanet + Proof of Attribution) 🔵 Livello di esecuzione dei compiti (verifica e incentivazione dei compiti) 🔵 Livello di partecipazione degli utenti (plugin, ingresso a bassa soglia) Ci sono troppe cose tecniche, non ci dilunghiamo qui, chi è interessato può consultare il white paper fissato in cima alla homepage di @OpenledgerHQ. Per noi utenti comuni, potrebbe essere più interessante il metodo del livello di partecipazione degli utenti, le principali strategie sono (seguono dettagliate guide): • Plugin per Chrome: può essere utilizzato come raccoglitore di dati (contributo di parole chiave, dati web) • Esecutore locale: eseguire nodi OpenLoRA per guadagnare punti, supporta CPU, GPU • Interazione basata sul contributo: caricare set di dati, addestrare modelli, verificare i risultati degli altri, formando una comunità di #AI crowdsourcing.

#OpenLedger Vantaggi principali: 1️⃣OpenLoRA: 1 scheda grafica per eseguire migliaia di modelli Il prodotto più innovativo di #OpenLedger è senza dubbio OpenLoRA, un'infrastruttura per il deployment dei modelli. Potrebbe essere un po' difficile da comprendere, quindi faccio un esempio. 👉 Facciamo un esempio: hai un modello LLM e hai ottimizzato con LoRA 1000 "plugin di abilità" (come avvocato, medico, personal trainer, insegnante, ecc.). Se usi il metodo tradizionale per eseguire questi modelli, avresti bisogno di 1000 schede grafiche, il costo sarebbe assurdo. Cosa fa #OpenLoRA: • Carica solo un modello di base (come Mistral) • Carica dinamicamente i plugin LoRA solo quando necessario • La memoria video non esplode, il passaggio avviene in millisecondi e la velocità è ancora più alta • Risparmia oltre il 90% dei costi del server 📌 Questa tecnologia è semplicemente la migliore #AI per la privatizzazione per piccole e medie imprese e per gli individui. Permette a ciascuno di avere un LoRA, un Copilot multi-utente. Inoltre, per quelle piattaforme di grandi modelli (come progetti tipo HuggingFace, Bittensor) è una relazione di cooperazione estremamente complementare. Quindi, #OpenLoRA non è solo un concetto, ma un prodotto reale che risolve i problemi di costo e scalabilità dell'infrastruttura AI, con una forte capacità di commercializzazione, particolarmente adatto per il deployment privato localizzato di piccole e medie imprese o individui.