gOcto,
Più studio l'IA decentralizzata, più un gap continua a disturbarmi:
"Tutti parlano di calcolo, accesso ai modelli, velocità di inferenza... Ma nessuno parla di dove proviene il dato. O chi lo ha curato."
Nell'apprendimento automatico, spazzatura in = spazzatura fuori.
Ma la maggior parte delle architetture crypto-AI continua a trattare i dati come questo input invisibile.
Non c'è responsabilità, nessuna provenienza, nessuna ricompensa.
Questo è ciò che rende Datanets di @OpenledgerHQ uno dei primitivi più importanti nello spazio.
#Datanets sono reti decentralizzate specifiche per dominio dove i contributori curano dataset strutturati per l'addestramento dei modelli #AI.
Ogni punto dati è:
▸ Validato
▸ Attribuito
▸ Registrato on-chain
▸ Legato ai futuri output del modello tramite Proof of Attribution (#POA)
È il livello di coordinamento mancante:
→ Strutturato abbastanza per i modelli
→ Trasparente abbastanza per la fiducia
→ Incentivato abbastanza per i veri contributori
In un mondo di #LLM che mangiano internet, Datanets pongono la domanda giusta:
"E se i dati di addestramento appartenessero alla comunità?"

Più mi immergo nell'AI x Crypto, più una domanda continua a riemergere:
"Abbiamo costruito un mondo in cui il calcolo viene pagato... Ma chi ricompensa coloro che addestrano il cervello?"
@OpenledgerHQ offre una risposta potente.
Non è solo un'altra iniziativa di infrastruttura AI.
È una catena Layer-2 completa costruita su OP Stack + #EigenDA, ottimizzata non per il clamore, ma per il coordinamento economico tra dati, modelli e agenti.
Ecco cosa la rende unica 👇
1/ Inizia con i dati.
@OpenledgerHQ introduce #Datanets - reti decentralizzate di dataset specifici per dominio contribuiti dagli utenti.
Ogni punto dati è:
▸ Attribuito on-chain
▸ Arricchito, categorizzato
▸ Collegato agli output del modello che influenza
▸ Ricompensato in base all'impatto
È come trasformare i dataset di HuggingFace in beni pubblici tokenizzati, con una storia verificabile.
2/ Poi arriva il livello del modello.
@OpenledgerHQ ha costruito #ModelFactory, una piattaforma di fine-tuning basata su GUI dove:
▸ Chiunque può fare fine-tuning a LLM come LLaMA, Mistral, DeepSeek
▸ Non sono necessari codici o API
▸ I modelli sono addestrati utilizzando dati verificati e autorizzati
▸ L'attribuzione rimane intatta durante il fine-tuning
▸ Puoi chattare con il modello e visualizzare le sue citazioni di dati tramite RAG Attribution
Questo rende più facile, sicuro e trasparente costruire e fidarsi dei modelli AI.
3/ Poi servire su larga scala.
Con #OpenLoRA, puoi servire migliaia di modelli basati su LoRA su una GPU.
Carica dinamicamente gli adattatori, li unisce in tempo reale e esegue inferenze con quantizzazione + streaming di token.
Perfetto per:
▸ Agenti personalizzati
▸ Servizio veloce e a basso costo
▸ Implementazioni su scala aziendale
È economico, modulare e funziona davvero.
4/ Quindi perché OpenLedger è importante?
Perché l'AI sta diventando modulare, agentica e decentralizzata.
Ma ci manca ancora responsabilità e equità in chi viene pagato.
OpenLedger risolve questo.
▸ Gestisci un nodo? Viene pagato per dati puliti
▸ Fai fine-tuning a un modello? Viene citato + ricompensato
▸ Il tuo agente aiuta gli utenti? Metti in stake + guadagni
▸ Il tuo output è errato? Perdi reputazione
È fiducia tramite struttura, non vibrazioni.
✅ E sì, è attivo.
Il testnet è attivo:
– Accedi con i social
– Richiedi ricompense giornaliere
– Esplora i Datanets, ModelFactory, RAG
– Possibilmente guadagna punti o qualificati per futuri airdrop
Già elencato nella classifica di @KaitoAI + #SNAP di @cookiedotfun.
Se sei interessato a catturare il vero valore dell'#AI, non solo rumore speculativo, OpenLedger merita uno sguardo più attento.


11.648
101
Il contenuto di questa pagina è fornito da terze parti. Salvo diversa indicazione, OKX non è l'autore degli articoli citati e non rivendica alcun copyright sui materiali. Il contenuto è fornito solo a scopo informativo e non rappresenta le opinioni di OKX. Non intende essere un'approvazione di alcun tipo e non deve essere considerato un consiglio di investimento o una sollecitazione all'acquisto o alla vendita di asset digitali. Nella misura in cui l'IA generativa viene utilizzata per fornire riepiloghi o altre informazioni, tale contenuto generato dall'IA potrebbe essere impreciso o incoerente. Leggi l'articolo collegato per ulteriori dettagli e informazioni. OKX non è responsabile per i contenuti ospitati su siti di terze parti. Gli holding di asset digitali, tra cui stablecoin e NFT, comportano un elevato grado di rischio e possono fluttuare notevolmente. Dovresti valutare attentamente se effettuare il trading o detenere asset digitali è adatto a te alla luce della tua situazione finanziaria.