#OpenLedger là "Ethereum + GitHub phiên bản AI", giúp AI trở nên mã nguồn mở, đáng tin cậy và có thể truy xuất, mọi người đều có thể tham gia và hưởng lợi. Gần đây tôi vừa xem xong whitepaper "Proof of Attribution" của @OpenledgerHQ, càng cảm nhận rõ ràng rằng, trong giai đoạn sau của sự phát triển #AI, vấn đề xác thực trong quy trình đóng góp toàn diện của #AI thực sự sẽ là điểm đau lớn nhất của AI truyền thống hiện tại. #OpenLedger kết hợp giải pháp #AI + #Blockchain đang rất hot hiện nay, hiệu quả giải quyết những điểm đau trên, và theo báo cáo nghiên cứu của @MessariCrypto, thị trường #AI sẽ đạt giá trị trên 2 nghìn tỷ đô la vào năm 2030, tiềm năng không cần phải bàn cãi, hôm nay chúng ta sẽ phân tích #OpenLedger, ngựa ô mới của #AI và 3 cơ hội tham gia miễn phí sớm.

Hiện tại, hầu hết #AI đều bị các công ty lớn (OpenAI, Google, Meta) kiểm soát, cách mà mô hình được đào tạo, dữ liệu của ai được sử dụng, cách phân chia lợi nhuận - hoàn toàn là hoạt động bí mật. Người bình thường không thể tham gia và cũng không nhận được lợi ích. Trong khi đó, #OpenLedger sử dụng công nghệ chứng minh quyền sở hữu (Proof of Attribution), cho phép nội dung do #AI tạo ra (như hình ảnh, bài viết, âm nhạc) có thể được truy xuất nguồn gốc, và đảm bảo rằng tất cả những người cung cấp dữ liệu đã đóng góp cho việc xây dựng mô hình AI chuyên nghiệp đều sẽ được công nhận hoặc khuyến khích. • Cách mô hình được đào tạo → Công khai và có thể kiểm tra • Dữ liệu của ai đã được sử dụng → Có ghi chép, có chứng cứ • Ai đã tham gia đóng góp dữ liệu → Đều có thể được theo dõi, được thưởng Đây là một cấu trúc cơ sở hạ tầng "chống độc quyền", hoàn toàn đánh trúng vấn đề bất công cốt lõi nhất của #AI hiện nay.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) là một nền tảng trí tuệ nhân tạo phi tập trung dựa trên blockchain, nhằm đạt được sự minh bạch trong trí tuệ nhân tạo, quản trị cộng đồng và truy cập mở. Khác với các mô hình trí tuệ nhân tạo truyền thống do các công ty công nghệ lớn kiểm soát, #OpenLedger cho phép cộng đồng đào tạo, xác minh và tạo ra các mô hình AI chuyên nghiệp. Từ đó xây dựng một hệ thống công bằng hơn, cho phép những cá nhân cung cấp dữ liệu và mô hình nhận được sự công nhận và phần thưởng xứng đáng.

#OpenLedger kiến trúc bao gồm 5 lớp cốt lõi: 🔵 Lớp đồng thuận (dựa trên chia sẻ an toàn EigenLayer) 🔵 Lớp thực thi mô hình (OpenLoRA) 🔵 Lớp xác thực dữ liệu (Datanet + Proof of Attribution) 🔵 Lớp thực thi nhiệm vụ (xác thực và khuyến khích nhiệm vụ) 🔵 Lớp tham gia của người dùng (plugin hóa, cổng tham gia dễ dàng) Có quá nhiều thứ liên quan đến công nghệ, chúng tôi không bàn luận ở đây, những người bạn quan tâm có thể xem whitepaper được ghim trên trang chính của @OpenledgerHQ. Đối với chúng tôi, những người dùng bình thường, có lẽ sẽ quan tâm hơn đến phương pháp của lớp tham gia người dùng, các chiến lược chính bao gồm (sẽ có hướng dẫn chi tiết sau): • Tiện ích mở rộng Chrome: có thể được sử dụng như một bộ thu thập dữ liệu (đóng góp từ khóa, dữ liệu trang web) • Trình chạy cục bộ: chạy nút OpenLoRA để nhận điểm, hỗ trợ CPU, GPU • Tương tác đóng góp: tải lên tập dữ liệu, đào tạo mô hình, xác thực kết quả của người khác, hình thành cộng đồng #AI crowdsourcing.

#OpenLedger những lợi thế cốt lõi: 1️⃣OpenLoRA: 1 card đồ họa chạy hàng ngàn mô hình Sản phẩm cốt lõi nhất của #OpenLedger chính là OpenLoRA, đây là một cơ sở hạ tầng cho việc triển khai mô hình. Có thể hơi khó hiểu, tôi sẽ đưa ra một ví dụ. 👉 Ví dụ: bạn hiện có một mô hình LLM, đã tinh chỉnh LoRA để tạo ra 1000 "plugin kỹ năng" (như luật sư, bác sĩ, huấn luyện viên thể hình, giáo viên, v.v.). Nếu sử dụng cách truyền thống để chạy những mô hình này, bạn sẽ cần trang bị 1000 card đồ họa, chi phí cao đến mức không thể tưởng tượng nổi. Cách mà #OpenLoRA thực hiện: • Chỉ tải một mô hình cơ sở (như Mistral) • Chỉ tải động các plugin LoRA khi cần • Bộ nhớ đồ họa không bị quá tải, chuyển đổi trong mili giây, tốc độ còn nhanh hơn • Tiết kiệm hơn 90% chi phí máy chủ 📌 Công nghệ này thực sự là tin vui cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng như cá nhân trong việc #AI hóa tư nhân. Có thể thực hiện mỗi người một LoRA, nhiều người dùng Copilot. Ngoài ra, đối với những nền tảng mô hình lớn (như các dự án HuggingFace, Bittensor) thì đây là mối quan hệ hợp tác bổ sung rất mạnh mẽ. Vì vậy, #OpenLoRA không chỉ là một khái niệm, mà là sản phẩm thực tế giải quyết vấn đề chi phí và khả năng mở rộng của hạ tầng AI, có khả năng thương mại hóa rất mạnh, đặc biệt phù hợp cho việc triển khai tư nhân tại chỗ cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc cá nhân.