Kaito-pris

Efter andra halvan av kvällen skrev jag två enkla meningar. Det har bara gått ett halvår sedan @KaitoAI höjde InfoFi:s fana, men det har redan förändrat mönstret för Twitters informationsflöde och marknadsföring i valutacirkeln. Men jag har alltid känt att min förståelse för InfoFi skiljer sig lite från @Punk9277, så jag tycker inte att det är tillräckligt intressant för att vara konsekvent med alla typer av läppslickande. Följande är några tankar som inte utgör finansiell investeringsrådgivning: - Kaitos kärna är distribution (för närvarande talar sloganen också om "distributionslager"), vilket är en bra mäklarverksamhet. - Men kärnan är att mäklaren inte kan göra prissättning, det finns ingen trafikpool i naturen och det finns inget kapital som sjunker. Detta är samma anledning som @cyrilxuq sa att "web2 media kan inte göra prissättning, plattformar kan". - Därför, förutom att öppna ett löfte och en lång plattform, kommer jag definitivt att dra nytta av trenden att göra en launchpad och försöka göra en tillgångslansering. Därför finns det inget logiskt problem med hausseartad $kaito vid denna tidpunkt. – Men de tidigare @stayloudio och så vidare var väldigt misslyckade försök, och själva lanseringen och handeln var faktiskt okej, men det största problemet var att uppskjutningsplattan gjordes till en psykologiskt hård topp, vilket inte är bra. Läraren Yuhu sköts av skurkarna i folkmassan. - I grund och botten handlar InfoFi om prisinformation om den kan påverka priset på andra mål. Den andra halvan av meningen är viktig eftersom en massa AI-genererad information med en entropi nära noll helt enkelt inte är värt priset. Det handlar mer om att projektparten ger pengar, Kaito som en stafettpinne för att få KOLs att vända, och det falska välståndet för människor under midjan är retakande. – Anledningen till att jag blev intresserad av InfoFi, och att det var angeläget, var på grund av ████████████████████████. Saker görs, och de har inget att göra med valutacirkeln, det är bättre att lära sig genom att göra än att göra mer än ord, och den rätta tiden kommer att talas. - Det är intressant att tänka på, och det är inte ett enkelt rim från de senaste cyklerna, utan kärnan är: 1. Människans sätt att interagera med information är på väg att förändras i grunden jämfört med sökmotorer och rekommendationssystem. 2. Marginalkostnaden för mänsklig produktion och spridning av desinformation närmar sig snabbt noll. 3. De flesta av de marginella köparna har, inspirerade av @primitivecrypto, genomgått en grundläggande förändring i beslutsstilen inom beteendeekonomi. Jämfört med rationella människors antaganden sjunker fokuseringstiden kraftigt, besluten blir kortare och snabbare och gränserna mellan underhållning och investeringar blir mer och mer suddiga. Om frukten är rutten kommer den att ruttna och världen blir mer och mer kaotisk. Att hacka på elden och lägga bränsle på elden är båda alternativen, och vi väljer alltid det svårare. Avsluta med ett samtal med en vän:

Vi har fått språkmodeller att låta som magi, men ingen vill prata om de röriga, hemlighetsfulla pipelines som finns under. Miljarder datapunkter skrapade. Noll ansvar. Genererade utdata. Inga kvitton. Och när AI:n säger något fel, stötande eller direkt plagierat? Vi rycker på axlarna. "Modellen lärde sig det någonstans." Problemet har ett namn: Den svarta lådan. Och det börjar kosta oss. Kommer du ihåg när konstnärer på DeviantArt, ArtStation och Behance upptäckte att deras portföljer användes, utan samtycke, för att träna AI-bildmodeller? Hela konststilar kopieras. Signaturer förvrängda. Kommersiella produktioner som såg kusligt identiska ut med originalverk. Tusentals kreatörer lämnade in petitioner, gick med i grupptalan och krävde reglering. Deras fråga var enkel: "Var har modellen fått det här ifrån?" Men svaret var grumligt. För sanningen är att de flesta AI-företag inte kan förklara vilka data som formade vilket resultat. Träningspipelines är ogenomskinliga avsiktligt. Inga loggar. Ingen tillskrivning. Inget ägande. Det är det som bryter ner förtroendet och kväver ansvarstagandet. Men vad skulle hända om vi byggde AI på ett annat sätt? Tänk om vi kunde spåra varje bidrag, belöna data av hög kvalitet och hålla modeller ansvariga, nedifrån och upp? Det är uppdraget för @OpenledgerHQ, ett decentraliserat AI-nätverk där attribuering är inbyggt i själva protokollet. Kärnan är något som kallas Proof of Attribution (PoA). Tänk på det som motsatsen till en svart låda. PoA säkerställer att varje AI-utdata kan spåras tillbaka till de data som formade den. Den länkar kryptografiskt träningsdata, modellbeteende och deltagaridentitet, allt lagrat transparent i kedjan. Det betyder: » Du kan kontrollera vem som har lagt till vilken data » Bidragsgivare belönas baserat på effekt » Skadliga eller lågkvalitativa indata kan straffas » AI-svar blir tydligare, ett viktigt steg för säkerhet och förtroende Det @OpenledgerHQ testnätet är redan live, och till skillnad från de flesta är det inte bara en "demo". Du kan: ▸ Skapa ditt eget Datanet ▸ Finjustera eller interagera med AI-modeller ▸ Spåra vilka data som formade svaren ▸ Hämta belöningar via deras Yapper-topplista ▸ Ingen GPU- eller ML-erfarenhet krävs Alla interaktioner sker i kedjan. Inget mysterium. Ingen magi. Bara riktig, ansvarsfull AI. I en tid då stora aktörer är inlåsta i stämningar på flera miljarder dollar och allmänhetens misstro växer, bygger OpenLedger något radikalt annorlunda: > En framtid där data ägs av samhället. > En framtid där AI-modeller är öppna, transparenta och granskningsbara. > En framtid där bidragsgivare inte utnyttjas, utan ges inflytande. Så medan andra gömmer sig bakom sekretessavtal och slutna vikter, är OpenLedger upptagen med att bevisa den nya standarden. Det är bara att öppna AI, avsiktligt. Vill du se den i aktion? Epok 2 av testnätet är live. Ingen gatekeeping. Ingen GPU. Bara din nyfikenhet och en plånbok. ÖPPEN HUVUDBOK 🟠 Transparent AI. Ägs av alla.