OpenLedger MEXC: Innovoimassa AI:n ja lohkoketjun yhdistämistä

AI on kaikessa. Se kirjoittaa, suosittee, diagnosoi ja leikkii. Näiden tehtävien taustalla olevat mallit ovat vaikuttavia, mutta järjestelmät ovat pääasiassa suljettuja. Emme tiedä, mitkä tiedot kouluttivat näitä malleja, kuka myötävaikutti niihin tai kuka hyötyy, kun mallit luovat arvoa. Tämän läpinäkyvyyden puute on tärkeää, sillä se keskittyy valtaa ja piilottaa arvon. OpenLedger yrittää muuttaa tätä. Se on lohkoketju, joka on suunniteltu AI-taloudelle. Sen tavoitteena on tehdä mallin koulutus, datan myötävaikutus, käyttöönottaminen ja attribuutio näkyväksi ja rahaksi muutettavaksi sekä sitoa palkkiot suoraan siihen, kuka lisäsi arvoa.

Jos se toimii, OpenLedger(OPEN) voisi siirtää AI:n muutamasta keskitetystä alustasta yhteisön omistamaan verkkoon, jossa luojat saavat palkkion, mallit tulevat auditoitaviksi ja erikoistuneet agentit voidaan omistaa, myydä ja parantaa selkeällä alkuperällä. Tämä artikkeli selittää, mitä OpenLedger tekee, kuinka sen pääosat toimivat, miksi se saattaa olla vallankumouksellinen, miltä todelliset sovellukset näyttävät ja mitä seuraavaksi seurata.

1. Mikä on AI?

Ennen kuin siirrymme OpenLedgeriin, määritellään AI käytännöllisellä tavalla. Olennaisesti tekoäly on järjestelmä, joka oppii kuvioita tiedoista ja soveltaa sitten näitä kuvioita uusiin tilanteisiin. Ajattele aivojasi ennustusmoottorina. Opit välttämään tulta koskettamalla kuumaa hellaa kerran. Koneet tekevät jotain samankaltaista, paitsi että ne oppivat suurista datakokonaisuuksista ja ilmentävät tätä tietoa mallien kautta. Nämä mallit ovat yhtä hyviä kuin niiden taustalla oleva data ja koulutusprosessi. Tämä on ongelma. Nykyään arvokkaimmat AI-mallit koulutetaan suljetuissa ovissa käyttäen suurten yritysten keräämiä tai lisenssoimia tietoja. Luojat, tutkijat ja tavalliset ihmiset harvoin näkevät panostensa näkyvän omistajuudessa, attribuutiossa tai korvauksessa. Mallit ovat voimakkaita, mutta niiden rakentamiseen liittyvä toimitusketju on epäselvä.

2. Mihin OpenLedger sopii

OpenLedger kutsuu itseään AI-lohkoketjuksi. Toisin kuin yleiskäyttöiset lohkoketjut, jotka keskittyvät maksuihin tai älykkäisiin sopimuksiin, OpenLedger keskittyy AI-infrastruktuurin talouteen ja etiikkaan. Se tarjoaa perusosia:

• Tallentaa datakokonaisuudet ja myötävaikutukset lohkoketjuun,
• Kouluttaa ja hienosäätää malleja attribuoitavalla tavalla,
• Käyttää malleja kustannustehokkaasti,
• Seurata, miten kukin datapiste tai myötävaikuttaja vaikutti mallin tuloksiin,
• Palkita myötävaikuttajia, kun heidän tietojaan tai mallejaan käytetään.

Viimeinen kohta, attribuutio, johon on liitetty palkkiot, on ydinkäsite. OpenLedgerin kokonaisuus on suunniteltu tekemään AI:n jäljitettäväksi ja reiluksi. Se yhdistää lohkoketjun alkuperän mallityökaluihin mahdollistaa avoimen markkinapaikan datalle ja erikoismalleille.

3. Ydin komponentit selitettynä selkeällä kielellä

OpenLedger on kokonaisuus, ei vain yksi ominaisuus. Tässä ovat pääosat ja mitä ne tekevät.

3.1 OpenLoRA: halpa, skaalautuva käyttöönotto

OpenLoRA on OpenLedgerin mallin käyttöönotto moottori. Myyntivaltti on dramaattinen kustannusten aleneminen erikoistuneiden sovittimien ja mallien käyttöönotossa, erityisesti LoRA-tyylisille sovittimille. OpenLedger väittää säästöjen tekevän tuhansien erikoistuneiden sovittimien toimintakyvyn yhdellä GPU:lla mahdolliseksi. Käytännössä tämä tarkoittaa, että kehittäjä voi hienosäätää perusmallia kapeaan tehtävään, ja sitten ottaa käyttöön monia tällaisia kapeita malleja edullisesti. Pelejä, koulutusta tai alakohtaisia avustajia varten OpenLoRA muuttaa mallin erikoistumisen kalliista kokeilusta realistiseksi tuotteeksi.

Muotoile se näin: sen sijaan että jokainen pelistudio pyörittäisi omaa kallista malliaan NPC-käyttäytymiselle, studiot voivat ottaa käyttöön tuhansia tehokkaita sovittimia minimaalisella laitteistolla ja maksaa vain siitä, mitä ne käyttävät.

3.2 Todistus attribuutiosta (PoA)

PoA on ominaisuus, joka antaa OpenLedgerille sen moraalisen voiman. Se tallentaa alkuperän: kuka myötävaikutti minkäkin datakokonaisuuden, kuka merkkasi minkäkin esimerkin, ja kuinka paljon jokainen myötävaikutus vaikutti mallin tuloksiin. Tämä jäljitettävyys on ratkaisevaa kolmesta syystä. Ensinnäkin se luo reilut palkkiot. Myötävaikuttajat ansaitsevat, kun heidän syötteensä parantavat mallia. Toiseksi se luo selkeyttä. Jos malli tekee kiistanalaisen päätöksen, auditointipolut voivat näyttää, mitkä tiedot muovasivat tätä käyttäytymistä. Kolmanneksi se tukee hallintoa. DAO: t tai yhteisöt voivat päättää, kuinka myötävaikutuksia palkitaan ja täyttävätkö tietyt datakokonaisuudet eettiset standardit. PoA siirtää AI:n talouden epäselvistä lisenssisopimuksista mitattavaan, lohkoketjupohjaiseen attribuutioon.

3.3 Datanet ja Mallitehdas

Datanetit ovat kuratoituja, yhteistyöperusteisia datakirjastoja. Ajattele niitä kuin alakohtaisia kokoelmia, joihin myötävaikuttajat lisäävät, merkitsevät ja valvovat tietoja. Mallitehdas on koodivapaa ja vähä-koodinen kerros, joka mahdollistaa yksilöiden ja tiimien hienosäätää malleja käyttäen datanettejä. Yhdessä ne muuttavat hajautetut myötävaikutukset toimiviksi malleiksi ilman, että jokaista myötävaikuttajaa vaaditaan olemaan koneoppimisen insinööri.

3.4 OpenCircle ja ekosysteemin tuki

OpenCircle toimii inkubaattorina ja rahoituslaboratoriona. Se tarjoaa laskentakrediittejä, mentorointia ja siemenrahoitusta hankkeille, jotka rakentavat OpenLedgerin perusosiin. Tämä nopeuttaa todellisia sovelluksia ja vähentää esteitä tiimeille, jotka tuovat alakohtaista asiantuntemusta sen sijaan, että heillä olisi syvällisiä infrastruktuuri taitoja.

4. Miksi OpenLedger voisi olla vallankumouksellinen

Paperilla arkkitehtuuri ratkaisee kolme kinkkistä ongelmaa.

Attribuutio ja palkkiot. Myötävaikuttajat tuottavat usein arvokasta tietoa, mutta eivät saa osuutaan mallin tuloista. PoA luo mekanismin, joka palkitsee heitä automaattisesti. Tämä muuttaa kannusteita. Sen sijaan että lukitaan datakokonaisuuksia, instituutiot ja yhteisöt voivat myötävaikuttaa ja saada palkkion, kun niiden varaan rakennetuista malleista syntyy arvoa.

Vastuullisuus. Mallit ovat tunnettuja epäselvistä epäonnistumisista ja harhoista. Attribuution ja tallennetun koulutusprovenanssin avulla tutkijat voivat jäljittää virheitä takaisin tiettyihin datakokonaisuuksiin ja korjata tai korvata niitä sen mukaisesti. Tämä on merkittävä askel kohti vastuullista AI.

Erikoistumisen taloudet mittakaavassa. OpenLoRA ja Mallitehdas mahdollistavat tuhansien kapeasti erikoistuneiden mallien olemassaolon ilman miljardiluokan infrastruktuurikustannuksia. Tämä on tarpeen erittäin tarkasti kohdennetuille käyttötapauksille: pelit NPC:t, paikalliset terveysavustajat, juridiset agentit, jotka on hienosäädetty tietyn maan lainsäädännön mukaan.

Nämä kolme pylvästä yhdessä voisivat muuttaa sekä sitä, kuka hallitsee AI:ta että miten hyödyt virtaavat AI:sta.

5. Kymmenen käytännön, korkean arvon sovellusta

On olemassa luettelo sovelluksista, joita voidaan rakentaa OpenLedgerille ja jotka voivat täyttää markkinoiden aukot.

• On-chain tutkimusassistentti (Onchain Kaito)

Kokoa tietoa Redditistä, Substackista, Instagramista ja muista julkisista lähteistä kuratoituihin, attribuoitaviin datanetteihin. Tutkijoita ja luojia seurataan ja palkitaan, kun heidän tekstinsä tulee osaksi mallin koulutusdataa. Tämä luo läpinäkyvän tutkimusmoottorin, joka antaa kunniaa myötävaikuttajille.

• Jatkuva Web3 turvallisuustarkastaja

Hajautettu agentti, joka syöksyy tarkastuskertomuksia, live-sopimustilaa ja haavoittuvuuksia jatkuvasti skannaamaan käyttöönotettuja älykkäitä sopimuksia. Palkkiot virtaavat punaisille tiimeille ja tutkijoille, joiden tietoja parantavat havainnointia. Tämä ratkaisee ajan kuluessa tapahtuvien tarkastusten puutteet.

• Kursori Soliditylle (AI Copilot)

AI-avustaja, joka on hienosäädetty varmennetuista sopimuskoodista, tarkastuksista ja parhaista käytännöistä. Se luonnostelee sopimuksia, suorittaa simuloituja testejä ja yhdistää tulokset koulutuslähteisiin selkeyden vuoksi. Kehittäjät saavat avustajan, jonka suositukset ovat jäljitettävissä.

• Hajautettu oppimisalusta

Coursera-tyylinen verkosto, jossa kouluttajat myötävaikuttavat kurssimateriaaliin dataneteille, mallit kokoavat henkilökohtaisia opinto-ohjelmia ja myötävaikuttajat ansaitsevat attribuutiopalkkioita, kun heidän moduulitansa käytetään. Sertifikaatit ovat lohkoketjussa varmennettavia asioita.

• Kokousäly ja päätöksentekolehti

Yrityksen litterointi- ja toimintaseurantaliiketoiminta, joka muuttaa kokouksen tulokset auditoitaviksi päätöksiksi. Tämä on hyödyllistä vaatimustenmukaisuuden, lain ja hallinnan kannalta, ja myötävaikuttajia palkitaan, kun he parantavat malleja, jotka tiivistävät ja erottavat toimia.

• Oikeudellinen AI-avustaja

Malli, joka on koulutettu kuratoidusta lainsäädännöstä, päätöksistä ja virallisista kommenteista, joka auttaa asianajajia lain tietoon perustuvassa tutkimuksessa. Jokainen päätös jäljittää takaisin lähteisiin ja myötävaikuttajiin, jotka saavat maksun siitä, mitä arvoa heidän datakokonaisuutensa tarjoavat.

• Klinikkatyöntekijä

Lääkintätukimalli, joka on koulutettu anonymisoiduista kliinisistä tiedoista ja vertaisarvioiduista julkaisuista. Attribuutio on tässä kriittinen: kun kliininen suositus tehdään, on olemassa todistettavissa oleva ketju tutkimuksista, jotka vaikuttivat siihen.

• Hajautetut mielenterveyden työkalut

Kulttuurisesti tietoiset terapeuttiset agentit, jotka on koulutettu monimuotoisista, vertaisarvioiduista ja suostumusperusteisista terapia-aineistoista. Attribuutio rakentaa luottamusta ja antaa lääkäreille mahdollisuuden varmistaa mallin ehdotuksia ja niiden alkuperää.

• Hajautettu rekrytointi ja pätevöinti

Työpaikan vastaavuusmoottori ja pätevyyksien tarkistusjärjestelmä, jossa rekrytoijat, kouluttajat ja entiset työnantajat myötävaikuttavat varmennettuihin arvioihin. Rekrytointisuositukset ovat läpinäkyviä, auditoitavia ja palkitsevat myötävaikuttajia, jotka auttoivat mallien rakentamisessa.

• Kauppatukija markkinoille

Malli, joka yhdistää lohkoketjutiedot, hallintopaketit ja sosiaalisen mielipiteen. Jokainen signaali on attribuoitavissa, joten alfa on selitettävissä ja käyttäjät voivat varmistaa kaupallisen näkemyksen alkuperän.

Jokainen näistä esimerkeistä näyttää, mitä tapahtuu, kun mallit ovat sekä erikoistuneita että toteen näytettyjä koulutetuista tunnetuista, palkituista syötteistä.

6. Ekosysteemiprojektit, joita kannattaa seurata

Useat tiimit ovat jo rakentamassa OpenLedgerillä. Lyhyet kuvaukset:

• Ambios käyttää anturiverkostoa ympäristötiedustelussa ja attribuoi anturi- ja yhteisömyötävaikutuksia.
• Morpheus rakentaa luonnollista kieltä älykkäisiin sopimus työnkulkuun, tarjoten lohkoketjuratkaisun generoidulle koodille.
• Up Network yhdistää sosiaaliset signaalit ja lohkoketjutiedot ennustaville malleille.
• Xangle keskittyy koulutusmalleihin Koreassa, varmistaen paikallisen kielen ja kontekstin säilyttämisen ja kunnioittamisen.
• AgentArcane, Memelytics, Narratex, Citadelis ja The SenseMap kaikki näyttävät, kuinka alakohtaiset datanetit ja agentit luovat käytännön, rahaksi muutettavia sovelluksia.

Nämä projektit edustavat mahdollisuuksien kirjoa: ympäristön havaitsemista, automatisoitua suunnittelua, sisältöä, turvallisuutta ja paikallista koulutusta.

7. Tokenomiikka ja markkinakysymykset

Annoit tilannekuvauksen markkina-arvosta ja tarjontaluvuista. Nämä ovat hyödyllisiä, mutta käsittele niitä alkuperäisinä syötteinä, joita on varmistettava ennen mitään väitettä. Käsitteellisestä näkökulmasta, tässä on, mitä on tärkeää.

Tokenien tulisi kannustaa datan myötävaikutusta, mallin käyttöönottoa ja verkon turvallisuutta. Tämä tarkoittaa yleensä hyödykkeiden ja hallintoon liittyvien toimintojen yhdistelmää.

Liikkuva tarjonta ja staking-dynamiikka vaikuttavat likviditeettiin. Jos suuri osa on stakattu tai muuten lukittu, lyhytaikainen kauppamahdollisuus on rajoitettu. Tämä voi olla hyvä käytettävissä olevan rahan vakauden vuoksi, mutta se myös vähentää saatavilla olevia markkinamuotoja.

Reaalinen markkina-arvon kasvu riippuu vähemmän tokenimekaniikasta ja enemmän todellisista käyttötapauksista: datanettien määrä, käyttöön otetut mallit, myönnetty tulo myötävaikuttajalle ja yritysten hyväksyntä. Tokenien spekulointi on lyhytaikainen vaikutus; pitkän aikavälin arvo tulee toistuvista, mitattavista virroista.

Käytännön ohjeena: seuraa sitoutumismittareita. Tokenin hinta seuraa hyödyllisyys. Jos OpenLedger pystyy osoittamaan tulojen jakamisen luojille ja OpenLoRan jatkuvaa käyttöä, markkina-arvostus on huomattavasti puolustettavissa.

8. Mahdollisuudet rakentajille ja kehittäjille

Jos olet kehittäjä, OpenLedger tarjoaa välittömiä vipuja: rakenna datanet, luo erikoissovittimia tai kehitä L2-yhteensopiva käyttöliittymä agenteille. Siemenohjelmat kuten OpenCircle tarjoavat varhaisia laskentakrediittejä ja attribuutiokrediittejä, jotka laskevat kokeilun alkuperäisiä kustannuksia.

Keskitä ensin kapeisiin ongelmiin. Suurimmat voitot ovat alueilla, joilla tiedot ovat arvokkaita mutta tällä hetkellä lukittuja: lääketieteelliset laitteet, paikallinen ympäristön valvonta, lainsäädäntö tai korkealaatuiset koulutusmateriaalit. Rakenna pieni, todennettavissa oleva putki ja näytä, kuinka attribuutio tuo myötävaikuttajille tuloa.

8.1 Riskit, rajoitukset ja hallinto

Tämä ei ole taikasauva. Keskeiset riskit sisältävät:

Yksityisyys ja suostumus. Alkuperän tallentamisen on noudatettava yksityisyyslakeja. Kliinisten tai henkilökohtaisten tietojen osalta tarvitaan vahvoja tunnistamattomia ja suostumuskehyksiä.

Attribuutiomalleja pelattu. Jos palkkiot ovat todellisia, huonot toimijat yrittävät pelata järjestelmää. Vahvat maine mekanismit ja myötävaikuttajien tarkistaminen ovat välttämättömiä.

Sääntely. Tokenipalkkiot, jotka ovat sidottuja datoihin ja malleihin, voivat houkutella arvopaperi- tai datanoikeuden tarkastuksia. Lainsäädännölliset kehykset vaihtelevat lainkäyttöalueittain.

Mallin laatu. Attribuutio ei takaa hyviä malleja. Korkealaatuinen datan kuratointi ja mallin arvioinnin putket ovat edelleen kriittisiä.

OpenLedger vähentää epäselvyyksiä, mutta se myös herättää uusia suunnittelu kysymyksiä. Yhteisön tulisi käsitellä attribuutiomalleja kuin julkisia hyviä, jotka tarvitsevat hallitusta ja tarkastuksia.

8.2 Tulevaisuuden näkymät ja mitä seurata

Seuraavat 12–36 kuukautta kertovat tarinan. Seurattavat signaalit:

luodut datanetit, myötävaikuttajat liittyivät ja palkkiot jaettiin,

OpenLoRA:n käyttöönotto ja keskimääräinen kustannus per johtopäätös,

hankkeet, jotka valmistuvat OpenCircleista tuotantoon,

sääntelyohjeet datan attribuutiosta ja tokenoituista palkkioista,

yritysintegraatiot ja kumppanuudet.

Jos OpenLedger löytää tuotemarkkinasijoituksen muutamassa merkittävässä vertikaalissa, laajempi AI-talouden voi omaksua sen perusosia alkuperään ja palkkioihin. Tämä on tärkeää, koska se muuttaisi sitä, kuka hyötyy, kun AI-malli luo arvoa.

9. Johtopäätös

OpenLedger tarjoaa houkuttelevan vision. Se yhdistää lohkoketjun alkuperän käytännön käyttöönotto työkaluja ja rahoituslaboratorioa todellisten sovellusten nopeuttamiseksi. Arkkitehtuuri sijoittuu selkeisiin markkinakysymyksiin: epäselvät datan syöttöketjut, maksamattomat myötävaikuttajat ja auditoimattomat mallit. Jos OpenLedger pystyy operoimaan attribuutiota mittakaavassa, ja jos todelliset myötävaikuttajat näkevät merkittäviä palkintoja, projekti on siirtänyt AI:n hallintoa teoriasta käytäntöön.

Tämä ei ole taattua. Esteet ovat teknisiä, oikeudellisia ja sosiaalisia. Silti ajatus siitä, että luojat ja myötävaikuttajat saavat mitattavaa arvoa työstään, on voimakas ja ajankohtainen. OpenLedger on seurannan arvoinen, koska se ottaa uskottavan ensiyrityksen korjata keskeinen ongelma AI:ssa tänään: luottamus.

Vastuuvapauslauseke: Tämä sisältö on vain opetus- ja viitetarkoituksiin, eikä se muodosta sijoitusneuvontaa. Digitaalisten varojen sijoituksiin liittyy suuria riskejä. Arvioi huolellisesti ja ota täysi vastuu omista päätöksistäsi.