OpenLedger a MEXC-n: Az AI és a blokklánc találkozásának úttörője

Az AI mindenben benne van. Ír, ajánl, diagnosztizál, játszik. Azok a modellek, amelyek ezekért a feladatokért felelősek, lenyűgözőek, de a rendszerek többsége zárt. Nem tudjuk, hogy milyen adatok képzik ezeket a modelleket, ki járult hozzájuk, vagy ki részesül az értékteremtésből. Ez a transzparencia hiánya fontos, mert koncentrálja a hatalmat és elrejti az értéket. Az OpenLedger megpróbálja ezt megváltoztatni. Ez egy blokklánc, amelyet az AI gazdaság számára terveztek. Célja, hogy láthatóvá és monetizálhatóvá tegye a modellképzést, az adathozzájárulást, a bevezetést és az attributions-t, és hogy közvetlenül a kiértékelt értéket közvetlenül a hozzájárulóknak kösse.

Ha ez működik, OpenLedger(OPEN) átviheti az AI-t néhány központosított platformról egy közösségi tulajdonú hálózatra, ahol a készítők kifizetést kapnak, a modellek ellenőrizhetővé válnak, és a specializált ügynökök birtokba vehetők, kereskedhetők és fejleszthetők világos származással. Ez a cikk elmagyarázza, mit csinál az OpenLedger, hogyan működnek a fő elemei, miért lehet forradalmi, hogy néznek ki a valódi alkalmazások, és mit érdemes figyelni a következő szakaszban.

1.Mi az AI?

Mielőtt belemerülnénk az OpenLedgerbe, határozzuk meg az AI-t praktikus módon. Legfőképpen, a mesterséges intelligencia egy olyan rendszer, amely adatból tanul mintákat, majd ezeket az új helyzetekre alkalmazza. Gondolj az agyadra mint egy előrejelző motorra. Megtanulsz elkerülni a tüzet, ha egyszer megérinted a forró tűzhelyet. A gépek hasonlóképpen működnek, de ők hatalmas adatgyűjteményeken tanulnak, és ezt a tudást modelleken keresztül fejezik ki. Azok a modellek csak annyira jók, mint az adatok és a mögöttük álló tréning folyamat. Ez a probléma. Ma a legértékesebb AI modellek zárt ajtók mögött képződnek, nagy cégek által gyűjtött vagy licencelt adatokkal. A készítők, kutatók és hétköznapi emberek ritkán látják, hogy hozzájárulásaik tükröződnek a tulajdonjogban, az attributions-ban vagy a kártérítésben. A modellek erősek, de az infrastruktúra, ami létrehozta őket, átláthatatlan.

2.Hol illeszkedik az OpenLedger

Az OpenLedger magát az AI blokkláncnak nevezi. Szemben a általános célú blokkláncokkal, amelyek a kifizetésekre vagy a okos szerződésekre összpontosítanak, az OpenLedger az AI infrastruktúra gazdaságtanira és etikájára összpontosít. Alapfunkciókat biztosít, hogy:

• Az adathozzájárulások és adatállományok láncra rögzítésére,
• A modellek képzésére és finomhangolására, kellő attributions-t biztosítva,
• A modellek költséghatékony bevezetésére,
• Kövesd nyomon, hogy melyik adat vagy hozzájáruló hogyan befolyásolta a modellek kimeneteleit,
• Jutalmazd a hozzájárulókat, amikor az adataikat vagy modelljeiket használják.

Ez az utolsó pont, a jutalomhoz kapcsolt attribution, a középponti ötlet. Az OpenLedger architektúrája úgy van megtervezve, hogy az AI nyomon követhető és igazságos legyen. A blokklánc származás és a modell eszközkészlet keveredik, hogy nyitott piacteret teremtsen az adatok és specializált modellek számára.

3.Fő összetevők világos nyelven

Az OpenLedger egy szett, nem egyetlen funkció. Itt vannak a főbb elemek és azok funkciói.

3.1 OpenLoRA: olcsó, skálázható telepítés

Az OpenLoRA az OpenLedger modell telepítő motorja. Az értékesítési pont a drámai költségcsökkentés a specializált adapterek és modellek telepítésekor, különösen a LoRA-stílusú adapterek esetén. Az OpenLedger azt állítja, hogy áramtakarékosságot ígér, amely lehetővé teszi ezer specializált adapter üzemeltetését egy GPU-n. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy egy fejlesztő egy alapmodellt finomhangolhat egy szűk feladatra, majd olcsón telepíthet számos hasonló szűk modellt. Játékok, oktatás vagy szakterület-specifikus asszisztensek esetén az OpenLoRA a modell specializációt drága kísérletből reális termékké alakítja.

Így keretezd: ahelyett, hogy minden játékstúdió saját költséges modelljét futtatná NPC viselkedésre, a stúdiók ezer hatékony adaptert telepíthetnek minimális hardveren, és csak az általuk használt árért fizetnek.

3.2 Az Attribution bizonyítéka (PoA)

A PoA az a funkció, amely morális erőt biztosít az OpenLedger számára. Rögzíti a származást: ki milyen adathalmazt javasolt, ki hogyan címkézte a példát, és hogy mennyire befolyásolta mindegyik hozzájárulás a modellek kimeneteleit. Ez a nyomon követhetőség három okból létfontosságú. Először, igazságos jutalmakat teremt. A hozzájárulók keresnek, amikor az inputjaik javítják a modellt. Másodszor, magyarázhatóságot teremt. Ha egy modell vitatott döntést hoz, az audit nyomvonalak bemutathatják, hogy mely adatok formálták azt a viselkedést. Harmadszor, támogatja a kormányzást. A DAO-k vagy közösségek dönthetnek arról, hogy a hozzájárulásokat hogyan jutalmazzák, és hogy bizonyos adathalmazon etikai normáknak megfelelnek-e. PoA az AI gazdaságot áttöri az átlátható licenszmegállapodásoktól a mérhető, láncra rögzített attribution-höz.

3.3 Datanet és Modellgyár

A Datanet a kurált, közösségi adatkönyvtárak. Gondolj rájuk mint szakterület-specifikus gyűjteményekre, ahol a hozzájárulók adataikat adhatják hozzá, címkézhetik és ellenőrizhetik. A Modellgyár a no-code és low-code réteg, amely lehetővé teszi az egyének és csapatok számára, hogy a datanetek segítségével finomhangolják a modelleket. Együtt közleményes hozzájárulásokat alakítanak át működő modellekké anélkül, hogy minden hozzájárulónak gépi tanulás mérnöknek kellene lennie.

3.4 OpenCircle és az ökoszisztémás támogatás

Az OpenCircle inkubátorként és finanszírozási laboratóriumként működik. Számítási krediteket, mentorálást és kezdeti tőkét biztosít az OpenLedger alapfunkcióit létrehozó projekteknek. Ez felgyorsítja a valós alkalmazásokat és csökkenti a korlátokat, hogy a csapatok szakterületi szakértelemmel, ne pedig mély infrastruktúra ismeretekkel álljanak elő.

4.Miért lehet az OpenLedger forradalmi

Papíralapú tervezés, az architektúra három bonyolult problémát old meg.

Attribution és jutalom. A hozzájárulók gyakran értékes adatokat állítanak elő, de nem kapnak részesedést a modell bevételekből. A PoA egy mechanizmust hoz létre, hogy automatikusan jutalmazhassák őket. Ez megváltoztatja az ösztönzőket. Ahelyett, hogy adathalmazon raktároznának, az intézmények és közösségek hozzájárulhatnak és kifizetést kapnak, ha az adott adathalmazon épített modellek értéket teremtenek.

Felelősség. A modellek híresek az átláthatatlan hibáikról és hallucinációikról. Az attribution és a rögzített képzési származás lehetővé teszi, hogy a nyomozók visszavezethetik a hibákat a konkrét adathalmazon és ennek megfelelően javíthassák vagy kárpótolják azokat. Ez egy jelentős lépés a felelős AI felé. AI.

Specializációs gazdaságok nagy skálán. Az OpenLoRA és a Modellgyár lehetővé teszi, hogy ezer szűk modell létezzen anélkül, hogy milliárdos infrastruktúrára lenne szükség. Ez szükséges a magas részletességű esetekhez: játékbeli NPC-k, helyi egészségügyi asszisztensek, törvényjogi ügynökök, amelyek ki vannak hangolva egy adott ország törvényhozása szerint.

Ezek a három pillér kombinálva meg tudják változtatni, hogy ki irányítja az AI-t és hogyan áramlanak a juttatások az AI-tól.

5.Tíz gyakorlati, nagy értékű alkalmazás

Van egy lista az alkalmazásokról, amelyeket az OpenLedgerre építhetnek, és amelyek betölthetik a piaci rést.

• On-chain Kutatási Asszisztens (Onchain Kaito)

Tudást aggregál a Redditből, Substackből, Instagramról és más nyilvános forrásokból, hogy kurált, attribuált dataneteket hozzon létre. A kutatók és készítők nyomon követhetők és jutalmazhatók, amikor a szövegük része lesz egy modell képzési adatának. Ez egy átlátható kutatási motort hoz létre, amely elismeri a hozzájárulókat.

• Folyamatos Web3 Biztonsági Auditor

Egy decentralizált ügynök, amely audit jelentéseket, élő szerződés állapotot, és sebezhetőségi nyilvános adatokat dolgoz fel, hogy folyamatosan ellenőrizze a telepített okos szerződéseket. A jutalmak a vörös csapatokhoz és a kutatókhoz folynak, akiknek az adatai javítják a detections-t. Ez foglalkozik a pillanatnyi audítálás hibáival.

• Cursor for Solidity (AI Copilot)

Egy AI asszisztens, amelyet hitelesített szerződés kódra, auditokra és legjobb gyakorlatokra hangoltak. Jogosítványokat állít össze, futtat szimulált teszteket, és összekapcsolja a kimeneteket a magyarázó forrásokkal. A fejlesztők kapnak egy copilotot, amelynek ajánlásai nyomon követhetők.

• Decentralizált Tanulási Platform

Egy Coursera-stílusú hálózat, ahol az oktatók hozzájárulhatnak a sorozatok anyagához a datanetekhez, a modellek összeállítják a személyre szabott tananyagokat, és a hozzájárulók jutalmat kapnak az általuk használt modulokért. A tanúsítványok láncra rögzített hitelesítő okmányokká válnak.

• Találkozó Intelligencia és Döntési Napló

Egy vállalati átirat és cselekvéskövető ügynök, amely a találkozók kimeneteit auditálható döntésekké alakítja. Ez hasznos a megfelelőséggel, jogi és kormányzati szempontokkal, ahol a hozzájárulók jutalmat kapnak az általuk javított modellekért, amelyek összefoglalják és kiemelik a cselekvéseket.

• Jogi AI Asszisztens

Egy modell, amelyet kurált jogszabályok, határozatok és hivatalos kommentek alapján képzett, segít az ügyvédeknek a joghatóságra érzékeny kutatásokban. Minden döntés nyomon követhető a forrásokhoz és a hozzájárulókhoz, akikért kifizetést kapnak az általuk biztosított adathalmazon.

• Klinikai Asszisztens

Egy orvosi döntéstámogató modell, amelyet anonimizált klinikai adatokra és lektorált szakirodalomra képeztek. A nyomon követhetőség itt kritikus: amikor klinikai ajánlás születik, van egy ellenőrizhető lánc a tanulmányokhoz, amelyek befolyásolták azt.

• Decentralizált Mentális Egészségügyi Eszközök

Kulturálisan érzékeny terápiás ügynökök, amelyek sokszínű, lektorált és beszerzett terápiás átírásokon képzettek. A nyomon követhetőség bizalmat teremt és lehetővé teszi a klinikusok számára, hogy ellenőrizzék a modellek javaslatait és azok származását.

• Decentralizált Felvételi és Hitelesítési Rendszer

Egy munkaillesztő motor és hitelesítési rendszer, ahol toborzók, oktatók és korábbi munkáltatók legitimált értékeléseket adnak hozzá. A toborzási ajánlások átláthatóak, auditálhatóak és jutalmazzák azokat a hozzájárulókat, akik segítettek az modellek kialakításában.

• Piaci Kereskedési Asszisztens

Egy modell, amely ötvözi a láncban lévő adatokat, kormányzási jeleket és társadalmi érzéseket. Minden jel érvényesíthető, így az alfa magyarázható és a felhasználók ellenőrizni tudják a kereskedési észlelés származását.

Mindezek a példák megmutatják, mi történik, amikor a modellek mind specializáltak és nyilvánvalóan képzettek ismert, jutalmazott inputokon.

6.Ekoszisztéma projektjei, amiket érdemes figyelni

Több csapat már épít az OpenLedgerre. Rövid leírások:

• Ambios környezeti intelligencia érdekében szenzorhálózatot használ, és attribúálja a szenzor és közösségi hozzájárulásokat.
• Morpheus visszavezethető a természetes nyelvről okos szerződés munkafolyamatokra, átláthatóságot biztosítva a generált kód számára.
• Up Network ötvözi a társadalmi jeleket és a láncban lévő adatokat előrejelző modellekhez.
• Xangle oktatási modellekre összpontosít Koreában, biztosítva, hogy a helyi nyelv és kontextus megmaradjon és elismerésre kerüljön.
• AgentArcane, Memelytics, Narratex, Citadelis és The SenseMap mind megmutatják, hogyan teremt a szakterület-specifikus datanetek és ügynökök gyakorlati, monetizálható alkalmazásokat.

Ezek a projektek a lehetőségek széles spektrumát képviselik: környezeti érzékelés, automatizált mérnökség, tartalom, biztonság és lokalizált oktatás.

7.Tokenomics és piaci megfontolások

Adott egy pillanatkép a piaci kapitalizációról és a kínálati adatokra. Ezek hasznosak, de mint kezdeti bemenő adatokat kell kezelni, amelyeket ellenőrizni kell, mielőtt bármilyen állítással élnénk. Fogalmi szempontból az alábbiak számítanak.

A tokeneknek ösztönözniük kell az adathozzájárulásokat, modellbevezetéseket és hálózati biztonságot. Ez jellemzően az utilitás és a kormányzati funkciók keverékét jelenti.

A forgalomban lévő kínálat és a staking dinamikája befolyásolják a likviditást. Ha nagy arányt stakelt vagy más módon zároltak, a rövid távú kereskedés korlátozott. Ez jónak számít a stabilitásra, de csökkenti a rendelkezésre álló piaci forgalmat is.

A reális piaci kapitalizáció növekedése kevésbé fog függeni a token mechanikától, és inkább a tényleges felhasználástól: a datanetek számától, a telepített modellektől, a hozzájárulókkal megosztott bevételtől és a vállalati elfogadástól. A token spekuláció rövid távú hatás; a hosszú távú érték a megismételhető, mérhető áramlásokból származik.

Gyakorlati irányelvként: figyeld az elkötelezettségi metrikákat. A token ára követi az utilitást. Ha az OpenLedger be tudja bizonyítani a bevételmegosztási áramlásokat a készítők felé és az OpenLoRA folyamatos használatát, a piaci értékelés sokkal védhetőbbé válik.

8.Lehetőségek az építők és fejlesztők számára

Ha fejlesztő vagy, az OpenLedger azonnali lehetőségeket kínál: építs egy Datanetet, hozz létre specializált adaptereket, vagy fejlessz ki egy L2-barát frontendot az ügynökök számára. A Seed programok, mint az OpenCircle, korai számítási és attribúciós krediteket adnak, amelyek csökkentik a kísérletezés kezdeti költségeit.

Először a szűk problémákra fókuszálj. A legnagyobb győzelmek ott lesznek, ahol az adatok értékesek, de jelenleg zárolva vannak: orvosi eszközök, helyi környezeti megfigyelés, jogi corpusok, vagy magas minőségű oktatási tartalmak. Építs egy kis ellenőrizhető folyamatot, és mutasd meg, hogyan keresnek a hozzájárulók a nyomon követhetőségen.

8.1 Kockázatok, határok és kormányzás

Ez nem egy csodafegyver. A legfontosabb kockázatok a következők:

Adatvédelem és hozzájárulás. A származás rögzítése meg kell feleljen az adatvédelmi törvényeknek. Klinikailag vagy személyes adatok esetén erős de-identifikációs és hozzájárulási keretrendszerek szükségesek.

A rendszer manipulálása. Ha a jutalmak valósak, a rossz szándékú szereplők megpróbálják manipulálni a rendszert. A megbízható hírnévrendszerek és a hozzájárulók ellenőrzése elengedhetetlen.

Szabályozás. A token jutalmak, amelyek adatokhoz és modellekhez kapcsolódnak, vonzhatják a pénzügyi vagy adatjogokkal kapcsolatos ellenőrzéseket. A jogi keretek joghatóságanként változnak.

A modell minősége. Az attribution nem garantálja a jó modelleket. A magas szintű adatkurálás és a modellértékelési folyamatok továbbra is kritikusak maradnak.

Az OpenLedger csökkenti az átláthatatlanságot, de új tervezési kérdéseket is felvet. A közösségnek úgy kell kezelnie az attribution rendszereket, mint olyan közjavakat, amelyek kormányzást és ellenőrzéseket igényelnek.

8.2 Jövőbeli kilátások és mit érdemes figyelni

A következő 12-36 hónap elmondja a történetet. Figyelni való jelek:

a létrehozott datanetek száma, a csatlakozott hozzájárulók és a kiosztott jutalmak,

az OpenLoRA telepítési térfogat és az inferenciák átlagos költsége,

a projektek, amelyek az OpenCircle-ból a termelésbe lépnek,

szabályozási útmutatás az adat attribution és tokenált jutalmakról,

vállalati integrációk és partnerségek.

Ha az OpenLedger eléri a termék-piaci illeszkedést néhány jelentős vertikál számára, a nagyobb AI gazdaság elfogadhatja a származásra és a jutalmakra vonatkozó alapelveit. Ez azért fontos, mert megváltoztatja, hogy ki részesül, amikor egy AI modell értéket teremt.

9.Következtetés

Az OpenLedger meggyőző víziót kínál. Ötvözi a láncon történő származást gyakorlati telepítési eszközökkel és egy finanszírozási laboratóriummal, hogy felgyorsítsa a valódi alkalmazásokat. Az architektúra összhangban áll a tiszta piaci problémákkal: átlátszó adatgyűjtési láncok, ki nem fizetett hozzájárulók és auditálhatatlan modellek. Ha az OpenLedger képes a nagy skálán megvalósítani az attribution-t, és ha a valódi hozzájárulók látnak értelmes jutalmakat, akkor a projekt átlépheti az AI kormányzást a gyakorlatba.

Ez nem garantált. Az akadályok technikai, jogi és társadalmi. Mégis, az ötlet, hogy a készítők és hozzájárulók mérhető értéket kapjanak a munkájukért, erős és régóta esedékes. Az OpenLedger figyelmet érdemel, mert hiteles első próbálkozást tesz a mai AI központi problémájának megoldására: a bizalom.

Felmentés: Ez a tartalom oktatási és referencia célokra szolgál, és nem minősül bármilyen befektetési tanácsnak. A digitális eszközökbe történt befektetések magas kockázattal járnak. Kérjük, óvatosan értékelje, és vegye magára a felelősséget a saját döntéseiért.