gOcto, Im więcej studiuję zdecentralizowaną sztuczną inteligencję, tym bardziej jedna luka mnie niepokoi: "Wszyscy mówią o obliczeniach, dostępie do modeli, szybkości wnioskowania... Ale nikt nie mówi o tym, skąd pochodzi dane. Albo kto je skatalogował." W uczeniu maszynowym, śmieci w = śmieci out. Ale większość architektur crypto-AI nadal traktuje dane jako ten niewidoczny input. Nie ma odpowiedzialności, nie ma pochodzenia, nie ma nagrody. To sprawia, że Datanets od @OpenledgerHQ są jednym z najważniejszych prymitywów w tej przestrzeni. #Datanets to specyficzne dla domeny, zdecentralizowane sieci, w których uczestnicy kurują uporządkowane zbiory danych do trenowania modeli #AI. Każdy punkt danych jest: ▸ Walidowany ▸ Atrybutowany ▸ Zarejestrowany na łańcuchu ▸ Powiązany z przyszłymi wynikami modeli za pomocą Proof of Attribution (#POA) To brakująca warstwa koordynacyjna: → Wystarczająco uporządkowana dla modeli → Wystarczająco przejrzysta dla zaufania → Wystarczająco zmotywowana dla prawdziwych uczestników W świecie #LLMs zjadających internet, Datanets zadają właściwe pytanie: "Co jeśli dane treningowe należałyby do społeczności?"
Im bardziej zagłębiam się w AI x Crypto, tym więcej pojawia się jedno pytanie: "Zbudowaliśmy świat, w którym obliczenia są opłacane... Ale kto nagradza tych, którzy trenują mózg?" @OpenledgerHQ oferuje potężną odpowiedź. To nie jest tylko kolejna gra w infrastrukturę AI. To pełnoprawny łańcuch Layer-2 zbudowany na OP Stack + #EigenDA, zoptymalizowany nie dla hype'u, ale dla koordynacji ekonomicznej między danymi, modelami i agentami. Oto co czyni go wyjątkowym 👇 1/ Zaczyna się od danych. @OpenledgerHQ wprowadza #Datanets - zdecentralizowane sieci specyficznych dla domen zbiorów danych, które są dostarczane przez użytkowników. Każdy punkt danych jest: ▸ Atrybutowany na łańcuchu ▸ Wzbogacony, skategoryzowany ▸ Połączony z wynikami modelu, które wpływa ▸ Nagradzany na podstawie wpływu To jak przekształcenie zbiorów danych HuggingFace w tokenizowane dobra publiczne, z weryfikowalną historią. 2/ Następnie przychodzi warstwa modelu. @OpenledgerHQ zbudowało #ModelFactory, platformę do fine-tuningu opartą na GUI, gdzie: ▸ Każdy może dostosować LLM-y takie jak LLaMA, Mistral, DeepSeek ▸ Nie są potrzebne żadne kody ani API ▸ Modele są trenowane przy użyciu danych z uprawnieniami, zweryfikowanych ▸ Atrybucja pozostaje nienaruszona podczas fine-tuningu ▸ Możesz rozmawiać z modelem i przeglądać jego cytaty danych za pomocą RAG Attribution To ułatwia budowanie i zaufanie do modeli AI, czyniąc je łatwiejszymi, bardziej bezpiecznymi i przejrzystymi. 3/ Następnie serwowanie na dużą skalę. Dzięki #OpenLoRA możesz serwować tysiące modeli opartych na LoRA na jednym GPU. Dynamicznie ładuje adaptery, łączy je w czasie rzeczywistym i przeprowadza inferencję z kwantyzacją + strumieniowaniem tokenów. Idealne dla: ▸ Dostosowanych agentów ▸ Szybkiego, niskokosztowego serwowania ▸ Wdrożeń na skalę przedsiębiorstwa Jest to opłacalne, modułowe i naprawdę działa. 4/ Dlaczego OpenLedger ma znaczenie? Ponieważ AI staje się modułowe, agentowe i zdecentralizowane. Ale wciąż brakuje nam odpowiedzialności i sprawiedliwości w tym, kto dostaje zapłatę. OpenLedger to naprawia. ▸ Prowadzisz węzeł? Otrzymujesz zapłatę za czyste dane ▸ Dostosowujesz model? Otrzymujesz cytat + nagrodę ▸ Twój agent pomaga użytkownikom? Stawiasz + zarabiasz ▸ Twój wynik jest błędny? Tracisz reputację To zaufanie poprzez strukturę, a nie wibracje. ✅ I tak, to już działa. Testnet jest uruchomiony: – Zaloguj się przez media społecznościowe – Odbierz codzienne nagrody – Eksploruj Datanets, ModelFactory, RAG – Możliwe, że zdobędziesz punkty lub zakwalifikujesz się do przyszłych airdropów Już wymienione na Liście Liderów @KaitoAI + #SNAP @cookiedotfun. Jeśli jesteś zainteresowany prawdziwym uchwyceniem wartości #AI, a nie tylko spekulacyjnym hałasem, OpenLedger jest wart bliższego przyjrzenia.
Pokaż oryginał
11,67 tys.
101
Treści na tej stronie są dostarczane przez strony trzecie. O ile nie zaznaczono inaczej, OKX nie jest autorem cytowanych artykułów i nie rości sobie żadnych praw autorskich do tych materiałów. Treść jest dostarczana wyłącznie w celach informacyjnych i nie reprezentuje poglądów OKX. Nie mają one na celu jakiejkolwiek rekomendacji i nie powinny być traktowane jako porada inwestycyjna lub zachęta do zakupu lub sprzedaży aktywów cyfrowych. Treści, w zakresie w jakim jest wykorzystywana generatywna sztuczna inteligencja do dostarczania podsumowań lub innych informacji, mogą być niedokładne lub niespójne. Przeczytaj podlinkowany artykuł, aby uzyskać więcej szczegółów i informacji. OKX nie ponosi odpowiedzialności za treści hostowane na stronach osób trzecich. Posiadanie aktywów cyfrowych, w tym stablecoinów i NFT, wiąże się z wysokim stopniem ryzyka i może podlegać znacznym wahaniom. Musisz dokładnie rozważyć, czy handel lub posiadanie aktywów cyfrowych jest dla Ciebie odpowiednie w świetle Twojej sytuacji finansowej.