#OpenLedger é a "versão AI do Ethereum + GitHub", tornando a IA de código aberto, confiável e rastreável, e todos podem participar e se beneficiar. Recentemente, depois de ler o white paper "Proof of Attribution" da @OpenledgerHQ, sinto cada vez mais que, na segunda metade do desenvolvimento de #AI, a questão da confirmação de direitos em todo o processo de contribuição #AI será o maior ponto problemático da IA tradicional. #OpenLedger combina o atual programa popular #AI + #Blockchain para resolver efetivamente os pontos problemáticos acima e, de acordo com o relatório de pesquisa da @MessariCrypto, a faixa #AI atingirá um valor de mercado de mais de US$ 2 trilhões até 2030, cujo potencial é evidente, hoje analisaremos o #AI novo azarão #OpenLedger e as 3 primeiras oportunidades de participação gratuita.

Atualmente, #AI são basicamente controladas por grandes empresas (OpenAI, Google, Meta), como o modelo é treinado, cujos dados são usados e como a receita é distribuída - é uma operação completamente de caixa preta. As pessoas comuns não podem participar nem se beneficiar. #OpenLedger usa a Prova de Atribuição para permitir que o conteúdo gerado por #AI (por exemplo, imagens, artigos, músicas) seja rastreado até a fonte e para garantir que todos os provedores de dados que contribuem para a construção de modelos profissionais de IA sejam reconhecidos ou incentivados. •Como o modelo é treinado → está disponível publicamente • Cujos dados são usados → tem um registro e tem credenciais • Quem contribui com dados → pode ser rastreado e recompensado Esta é uma estrutura subjacente de "antimonopólio", que atinge completamente o ponto central da dor atual #AI do problema injusto mais importante.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) é uma plataforma de IA descentralizada baseada em blockchain que visa permitir transparência, governança da comunidade e acesso aberto à IA. Ao contrário dos modelos tradicionais de IA controlados por grandes empresas de tecnologia, o #OpenLedger permite que a comunidade treine, valide e crie modelos de IA especializados. O resultado é um sistema mais justo, onde os indivíduos que fornecem dados e modelos recebem o crédito e as recompensas que merecem.

#OpenLedger arquitetura usa 5 camadas principais: 🔵 Camada de consenso (com base no compartilhamento seguro EigenLayer) 🔵 Camada de tempo de execução do modelo (OpenLoRA) 🔵 Datanet + Prova de Atribuição 🔵 Camada de Execução de Tarefas (Verificação de Tarefas e Incentivos) 🔵 Camada de participação do usuário (plug-in, entrada de baixo limiar) Há muitas coisas técnicas, não vamos repeti-las aqui, parceiros interessados, você pode ler o white paper no topo da página inicial do @OpenledgerHQ. Para nossos usuários comuns, podemos estar mais preocupados com o método de camada de engajamento do usuário, e as principais estratégias são (estratégias mais detalhadas posteriormente): • Plug-in do Chrome: pode ser usado como coletor de dados (prompts de contribuição, dados da página da web) •Corredor local: Execute nós OpenLoRA para obter pontos, suporte CPU, GPU •Interações contributivas: carregue conjuntos de dados, treine modelos e valide os resultados de outras pessoas para formar uma comunidade #AI de crowdsourcing

#OpenLedger Principais benefícios: 1️⃣OpenLoRA: 1 placa gráfica roda milhares de modelos #OpenLedger produto mais hardcore é o OpenLoRA, que é a infraestrutura da camada de implantação do modelo. Pode ser difícil de entender, mas vou dar um exemplo aqui. 👉 Por exemplo, agora você tem um modelo LLM e tem 1.000 "plug-ins baseados em habilidades" ajustados com LoRA (por exemplo, advogados, médicos, instrutores de fitness, professores, etc.). Se você executar esses modelos da maneira tradicional, precisará configurar 1000 placas gráficas, o que é ridiculamente caro. #OpenLoRA Práticas utilizadas: •Carregar apenas um modelo básico (por exemplo, Mistral) • Leva tempo para carregar dinamicamente o plugin LoRA • A memória de vídeo não explode, o nível de milissegundos de comutação e a velocidade é ainda mais rápida • Economize 90%+ nos custos do servidor 📌 Essa tecnologia é simplesmente o melhor benefício #AI privatização para pequenas e médias empresas e indivíduos. Um LoRA por pessoa, Copilot multiusuário. Além disso, para essas plataformas de modelo em grande escala (como projetos HuggingFace, Bittensor), é uma forte parceria complementar. Portanto, #OpenLoRA não é um conceito, mas um produto de aterrissagem que realmente resolve os problemas de custo e escalabilidade da infraestrutura de IA e possui fortes recursos de comercialização, especialmente adequados para implantação privada localizada de pequenas e médias empresas ou indivíduos.