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.
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