gOcto, Quanto mais estudo a IA descentralizada, mais um vazio me incomoda: "Todos falam sobre computação, acesso a modelos, velocidade de inferência... Mas ninguém fala sobre de onde vem os dados. Ou quem os curou." Na aprendizagem de máquina, lixo entra = lixo sai. Mas a maioria das arquiteturas de cripto-IA ainda trata os dados como essa entrada invisível. Não há responsabilidade, não há proveniência, não há recompensa. É isso que torna os Datanets da @OpenledgerHQ um dos primitivos mais importantes no espaço. #Datanets são redes descentralizadas específicas de domínio onde os contribuintes curam conjuntos de dados estruturados para treinar modelos de #IA. Cada ponto de dado é: ▸ Validado ▸ Atribuído ▸ Registrado na blockchain ▸ Vinculado a saídas futuras de modelos via Prova de Atribuição (#POA) É a camada de coordenação que falta: → Estruturada o suficiente para modelos → Transparente o suficiente para confiança → Incentivada o suficiente para contribuintes reais Num mundo de #LLMs consumindo a internet, os Datanets fazem a pergunta certa: "E se os dados de treinamento pertencessem à comunidade?"
Quanto mais fundo mergulho em AI x Crypto, mais uma pergunta continua a ressurgir: "Construímos um mundo onde o processamento é pago... Mas quem recompensa aqueles que treinam o cérebro?" @OpenledgerHQ oferece uma resposta poderosa. Não é apenas mais um projeto de infraestrutura de IA. É uma cadeia completa de Layer-2 construída sobre OP Stack + #EigenDA, otimizada não para hype, mas para coordenação econômica entre dados, modelos e agentes. Aqui está o que a torna única 👇 1/ Começa com os dados. @OpenledgerHQ introduz #Datanets - redes descentralizadas de conjuntos de dados específicos de domínio contribuídos por usuários. Cada ponto de dado é: ▸ Atribuído na blockchain ▸ Enriquecido, categorizado ▸ Ligado às saídas do modelo que influencia ▸ Recompensado com base no impacto É como transformar conjuntos de dados do HuggingFace em bens públicos tokenizados, com histórico verificável. 2/ Depois vem a camada do modelo. @OpenledgerHQ construiu o #ModelFactory, uma plataforma de ajuste fino baseada em GUI onde: ▸ Qualquer um pode ajustar LLMs como LLaMA, Mistral, DeepSeek ▸ Sem necessidade de código ou APIs ▸ Os modelos são treinados usando dados verificados e autorizados ▸ A atribuição permanece intacta durante o ajuste fino ▸ Você pode conversar com o modelo e visualizar suas citações de dados via Atribuição RAG Isso torna a construção e a confiança em modelos de IA mais fáceis, seguras e transparentes. 3/ Depois, servindo em escala. Com #OpenLoRA, você pode servir milhares de modelos baseados em LoRA em uma única GPU. Ele carrega dinamicamente adaptadores, mescla-os em tempo real e executa inferência com quantização + streaming de tokens. Perfeito para: ▸ Agentes personalizados ▸ Serviço rápido e de baixo custo ▸ Implementações em escala empresarial É eficiente em termos de custo, modular e realmente funciona. 4/ Então, por que o OpenLedger é importante? Porque a IA está se tornando modular, agente e descentralizada. Mas ainda carecemos de responsabilidade e justiça em quem é pago. O OpenLedger corrige isso. ▸ Você roda um nó? Você é pago por dados limpos ▸ Você ajusta um modelo? Você é citado + recompensado ▸ Seu agente ajuda usuários? Você stake + ganha ▸ Sua saída está errada? Você perde reputação É confiança via estrutura, não vibrações. ✅ E sim, está ao vivo. O Testnet está ativo: – Faça login com redes sociais – Reivindique recompensas diárias – Explore os Datanets, ModelFactory, RAG – Possivelmente ganhe pontos ou se qualifique para futuros airdrops Já listado no Leaderboard da @KaitoAI + #SNAP da @cookiedotfun. Se você está interessado em capturar o verdadeiro valor da #IA, e não apenas ruído especulativo, o OpenLedger vale uma olhada mais atenta.
Mostrar original
11,66 mil
101
O conteúdo apresentado nesta página é fornecido por terceiros. Salvo indicação em contrário, a OKX não é o autor dos artigos citados e não reivindica quaisquer direitos de autor nos materiais. O conteúdo é fornecido apenas para fins informativos e não representa a opinião da OKX. Não se destina a ser um endosso de qualquer tipo e não deve ser considerado conselho de investimento ou uma solicitação para comprar ou vender ativos digitais. Na medida em que a IA generativa é utilizada para fornecer resumos ou outras informações, esse mesmo conteúdo gerado por IA pode ser impreciso ou inconsistente. Leia o artigo associado para obter mais detalhes e informações. A OKX não é responsável pelo conteúdo apresentado nos sites de terceiros. As detenções de ativos digitais, incluindo criptomoedas estáveis e NFTs, envolvem um nível de risco elevado e podem sofrer grandes flutuações. Deve considerar cuidadosamente se o trading ou a detenção de ativos digitais é adequado para si à luz da sua condição financeira.