AI อยู่ในทุกสิ่ง มันเขียน มันแนะนำ มันวินิจฉัย มันเล่น โมเดลที่อยู่เบื้องหลังงานเหล่านี้น่าทึ่ง แต่ระบบส่วนใหญ่เป็นส่วนปิด เราไม่รู้ว่าข้อมูลใดฝึกโมเดลเหล่านั้น ใครเป็นผู้มีส่วนร่วม หรือใครได้รับประโยชน์เมื่อโมเดลสร้างมูลค่า ขาดความโปร่งใสนี้สำคัญเพราะมันรวมศูนย์อำนาจและซ่อนคุณค่า OpenLedger กำลังพยายามเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้น มันเป็นบล็อกเชนที่ออกแบบมาสำหรับเศรษฐกิจ AI เป้าหมายของมันคือการทำให้การฝึกโมเดล การมีส่วนร่วมของชุดข้อมูล การนำไปใช้งาน และการให้เครดิต สามารถมองเห็นและสร้างรายได้ และผูกผลตอบแทนโดยตรงกับผู้ที่เพิ่มคุณค่า
ถ้าทำงานได้ OpenLedger(OPEN) อาจนำ AI จากแพลตฟอร์มส่วนกลางออกสู่โครงสร้างที่เป็นเจ้าของโดยชุมชนซึ่งผู้สร้างได้รับค่าตอบแทน โมเดลสามารถตรวจสอบได้ และตัวแทนเฉพาะทางสามารถเป็นเจ้าของ ซื้อขาย และปรับปรุงได้ด้วยประวัติที่ชัดเจน บทความนี้อธิบายว่า OpenLedger ทำอะไร วิธีการทำงานของส่วนต่างๆ ที่สำคัญ ทำไมมันอาจจะเป็นการเปลี่ยนแปลง และแอปพลิเคชันจริงๆ มีรูปร่างเป็นอย่างไร และควรจับตามองอะไถ้
1.AI คืออะไร?
ก่อนที่เราจะเข้าไปที่ OpenLedger ให้เรานิยาม AI ในแบบปฏิบัติ และโดยพื้นฐานแล้วปัญญาประดิษฐ์เป็นระบบที่เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลแล้วนำรูปแบบที่ได้ไปใช้ในสถานการณ์ใหม่ ลองนึกถึงสมองของคุณว่าเป็นเครื่องพยากรณ์ คุณเรียนรู้ที่จะหลีกเลี่ยงไฟด้วยการสัมผัสเตาอุ่นที่ร้อนเพียงครั้งเดียว เครื่องจักรก็ทำในสิ่งที่คล้ายกัน ยกเว้นว่าพวกเขาเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแสดงความรู้เหล่านั้นผ่านทางโมเดล โมเดลเหล่านั้นมีคุณภาพดีเท่าที่ข้อมูลและกระบวนการฝึกฝนที่อยู่เบื้องหลังพวกเขา นี่คือปัญหา ในปัจจุบัน โมเดล AI ที่มีค่ามากที่สุดถูกฝึกในสถานที่ปิด โดยใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมหรือได้รับอนุญาตโดยบริษัทขนาดใหญ่ ผู้สร้าง นักวิจัย และประชาชนทั่วไปมักจะไม่เห็นการมีส่วนร่วมของพวกเขาแสดงให้เห็นในความเป็นเจ้าของ การให้เครดิต หรือค่าตอบแทน โมเดลมีอำนาจ แต่ห่วงโซ่อุปทานที่สร้างพวกเขาเป็นสิ่งที่ไม่โปร่งใส
2.OpenLedger วางอยู่ที่ไหน
OpenLedger เรียกตัวเองว่าบล็อกเชน AI ไม่เหมือนบล็อกเชนทั่วไปที่มุ่งเน้นการชำระเงินหรือสัญญาอัจฉริยะ OpenLedger มุ่งเน้นไปที่เศรษฐศาสตร์และจริยธรรมของโครงสร้างพื้นฐาน AI มันให้คำอธิบายพื้นฐานเพื่อ:
- บันทึกชุดข้อมูลและการมีส่วนร่วมในเชน
- ฝึกและปรับแต่งโมเดลในวิธีที่สามารถระบุได้
- นำเสนอโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพทางต้นทุน
- ติดตามว่าข้อมูลแต่ละจุดหรือผู้มีส่วนร่วมส่งผลต่อการแสดงผลของโมเดลอย่างไร
- ให้รางวัลแก่ผู้มีส่วนร่วมเมื่อข้อมูลหรือโมเดลของพวกเขาถูกใช้งาน
จุดสุดท้ายนี้ การให้เครดิตที่ผูกกับผลตอบแทน เป็นแนวคิดหลัก สแต็คของ OpenLedger ถูกออกแบบมาเพื่อทำให้ AI ตรวจสอบได้และยุติธรรม มันผสมผสานต้นกำเนิดของบล็อกเชนกับเครื่องมือโมเดลเพื่อตั้งตลาดเปิดซึ่งข้อมูลและโมเดลเฉพาะทางสามารถขายได้
3.ส่วนประกอบหลักที่อธิบายด้วยภาษาธรรมดา
OpenLedger เป็นชุด ไม่ใช่ฟีเจอร์เดียว นี่คือส่วนสำคัญและสิ่งที่พวกเขาทำ
3.1 OpenLoRA: การนำเสนอที่มีต้นทุนต่ำและปรับขยายได้
OpenLoRA เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการนำเสนอโมเดลของ OpenLedger จุดขายคือการลดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญในการนำเสนออะแดพเตอร์เฉพาะทางและโมเดล โดยเฉพาะอะแดพเตอร์แบบ LoRA OpenLedger อ้างว่าการประหยัดที่ทำให้การทำงานกับอะแดพเตอร์เฉพาะพันธุ์หลายพันตัวบน GPU ตัวเดียวเป็นไปได้ ในทางปฏิบัติ หมายความว่าผู้พัฒนาสามารถปรับแต่งโมเดลพื้นฐานสำหรับงานเฉพาะเจาะจง แล้วนำเสนอโมเดลที่แคบลงในต้นทุนที่ต่ำ สำหรับเกม การศึกษา หรือผู้ช่วยในสาขาที่เฉพาะเจาะจง OpenLoRA ทำให้การเฉพาะทางโมเดลกลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่สมจริงจากการทดลองที่มีค่าใช้จ่ายสูง
กรอบมันเช่นนี้: แทนที่จะให้แต่ละสตูดิโอเกมรันโมเดลราคาแพงของตัวเองสำหรับพฤติกรรม NPC สตูดิโอสามารถนำเสนออะแดพเตอร์ที่มีประสิทธิภาพหลายพันตัวบนฮาร์ดแวร์ที่น้อยมากและจ่ายเฉพาะสำหรับสิ่งที่พวกเขาใช้
3.2 การพิสูจน์การให้เครดิต (PoA)
PoA เป็นฟีเจอร์ที่ให้ OpenLedger มีพลังทางศีลธรรม มันบันทึกต้นกำเนิดว่าใครมีส่วนร่วมในชุดข้อมูลใด ใครติดป้ายตัวอย่างใด และผลกระทบของการมีส่วนร่วมแต่ละรายการต่อการแสดงผลของโมเดลมากน้อยเพียงใด ความสามารถในการติดตามนี้มีความสำคัญสำหรับสามเหตุผล ประการแรก มันสร้างรางวัลที่เป็นธรรม ผู้มีส่วนร่วมจะได้รับผลตอบแทนเมื่อการมีส่วนร่วมของพวกเขาทำให้โมเดลดีขึ้น ประการที่สอง มันสร้างความสามารถในการอธิบายว่า ถ้าโมเดลทำการตัดสินใจที่มีข้อกังขา เส้นทางการตรวจสอบสามารถแสดงให้เห็นว่าข้อมูลใดที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมดังกล่าว ประการที่สาม มันสนับสนุนการบริหารจัดการ DAOs หรือชุมชนสามารถตัดสินใจได้ว่าจะให้รางวัลการมีส่วนร่วมอย่างไรและชุดข้อมูลบางชุดตรงตามมาตรฐานทางจริยธรรมหรือไม่ ทฤษฎีของ PoA เปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ AI จากข้อตกลงที่ไม่โปร่งใสไปสู่การให้เครดิตที่วัดได้บนเชน
3.3 Datanets และ Model Factory
Datanets เป็นห้องสมุดข้อมูลที่ผ่านการคัดเลือกและสร้างความร่วมมือ ลองนึกถึงพวกมันว่าเป็นการรวบรวมข้อมูลในสาขาเฉพาะที่ผู้มีส่วนร่วมเพิ่ม ติดป้าย และตรวจสอบข้อมูล Model Factory เป็นชั้นที่ไม่มีโค้ดและมีโค้ดขั้นต่ำที่อนุญาตให้บุคคลและกลุ่มสามารถปรับแต่งโมเดลโดยใช้ datanets ร่วมกันพวกเขาจะเปลี่ยนการมีส่วนร่วมในวงเปิดให้กลายเป็นโมเดลที่ใช้งานได้โดยไม่ต้องบังคับให้ผู้มีส่วนร่วมทุกคนต้องเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
3.4 OpenCircle และการสนับสนุนระบบนิเวศ
OpenCircle ทำงานเหมือนเป็นฟาร์มการสนับสนุนและศูนย์บ่มเพาะ มันให้เครดิตคอมพิวเตอร์ การเป็นที่ปรึกษา และการสนับสนุนเบื้องต้นกับโครงการที่สร้างจากพื้นฐานของ OpenLedger ซึ่งเร่งการใช้งานจริงและลดอุปสรรคสำหรับทีมที่นำความเชี่ยวชาญในสาขามาใช้แทนทักษะพื้นฐานที่ลึกซึ้ง
4.ทำไม OpenLedger อาจจะเป็นการเปลี่ยนแปลง
บนเอกสาร สถาปัตยกรรมแก้ไขปัญหาที่ยุ่งยากสามข้อ
การให้เครดิตและผลตอบแทน ผู้มีส่วนร่วมมักผลิตข้อมูลที่มีค่า แต่ไม่ได้รับส่วนแบ่งจากรายได้ของโมเดล PoA สร้างกลไกในการให้รางวัลแก่พวกเขาโดยอัตโนมัติ ซึ่งเปลี่ยนแรงจูงใจ แทนที่จะเก็บข้อมูลที่เป็นชุดข้อมูล สถาบันและชุมชนสามารถมีส่วนร่วมและได้รับค่าตอบแทนเมื่อโมเดลที่สร้างจากชุดข้อมูลเหล่านั้นสร้างมูลค่า
ความรับผิดชอบ โมเดลมีชื่อเสียงว่าเป็นความล้มเหลวและภาพหลอนที่ไม่โปร่งใส ด้วยการให้เครดิตและการบันทึกต้นกำเนิดของการฝึก ผู้ตรวจสอบสามารถติดตามข้อผิดพลาดย้อนกลับไปยังชุดข้อมูลเฉพาะและแก้ไขหรือชดเชยตามนั้น นี่คือก้าวสำคัญต่อความรับผิดชอบ AI.
เศรษฐกิจของการเฉพาะทางในระดับที่ใหญ่ ตั้งแต่ OpenLoRA และ Model Factory ช่วยให้นิชโมเดลหลายพันตัวมีอยู่โดยไม่ต้องมีต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานที่สูงถึงพันล้านดอลลาร์ นี่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานที่มีความละเอียดสูง: NPC ในเกม ผู้ช่วยด้านสุขภาพที่มีท้องถิ่น ตัวแทนทางกฎหมายที่ปรับแต่งตามกฎหมายของประเทศ
เสาหลักทั้งสามนี้รวมกันอาจเปลี่ยนแปลงว่าใครควบคุม AI และผลประโยชน์จะไหลจาก AI อย่างไร
5.สิบแอปพลิเคชันที่มีค่าทางปฏิบัติสูง
นี่คือรายการแอปพลิเคชันที่สามารถสร้างบน OpenLedger และสามารถแก้ไขช่องว่างของตลาด
- ผู้ช่วยวิจัยบนเชน (Onchain Kaito)
รวมความรู้จาก Reddit, Substack, Instagram และแหล่งข้อมูลสาธารณะอื่นๆ เข้าสู่ datanets ที่ผ่านการคัดเลือกและอ้างอิง ผู้วิจัยและผู้สร้างจะถูกติดตามและได้รับค่าตอบแทนเมื่อข้อความของพวกเขากลายเป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลการฝึกอบรมของโมเดล ซึ่งสร้างเครื่องมือวิจัยที่โปร่งใสและให้เครดิตแก่ผู้มีส่วนร่วม
- ผู้ตรวจสอบความปลอดภัย Web3 อย่างต่อเนื่อง
ตัวแทนที่กระจายอำนาจซึ่งดึงข้อมูลรายงานการตรวจสอบ, สถานะสัญญาแบบสด และการเปิดเผยช่องโหว่เพื่อตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะที่ถูกนำไปใช้งานอย่างต่อเนื่อง ผลตอบแทนจะถูกแจกจ่ายไปยังทีมที่มีความสามารถในการตรวจจับข้อมูลที่ปรับปรุงการตรวจสอบ นี่แก้ไขจุดบกพร่องของการตรวจสอบขณะนั้น
- Cursor สำหรับ Solidity (AI Copilot)
ผู้ช่วย AI ที่ปรับแต่งบนรหัสสัญญาที่ตรวจสอบแล้ว การตรวจสอบ และวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุด มันร่างสัญญา รันการทดสอบจำลองและเชื่อมโยง การแสดงผลไปยังแหล่งข้อมูลการฝึกเพื่อการอธิบาย ผู้พัฒนาจะมี copilots ที่คำแนะนำของพวกเขาสามารถตรวจสอบได้
- แพลตฟอร์มการเรียนรู้อย่างกระจายอำนาจ
เครือข่ายที่มีสไตล์ Coursera ซึ่งผู้สอนนำเสนอวัสดุการเรียนการสอนเข้าสู่ datanets โมเดลจะสร้างหลักสูตรส่วนตัว และผู้มีส่วนร่วมจะได้รับค่าตอบแทนเมื่อโมดูลของพวกเขาถูกใช้งาน รับรองสามารถเป็นการรับรองที่ตรวจสอบได้บนเชน
- ปัญญาการประชุมและบันทึกการตัดสินใจ
ตัวแทนการถอดเสียงและติดตามการตัดสินใจในองค์กรที่เปลี่ยนผลลัพธ์การประชุมให้เป็นการตัดสินใจที่ตรวจสอบได้ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการปฏิบัติตามกฎหมาย กฎหมาย และการบริหาร โดยมีการให้รางวัลแก่ผู้ที่ปรับปรุงโมเดลที่สรุปและดึงการกระทำออก
- ผู้ช่วย AI ด้านกฎหมาย
โมเดลที่ฝึกบนกฎหมาย คำตัดสิน และความคิดเห็นจากหน่วยงานที่ช่วยทนายความในการวิจัยที่รับรู้เขตอำนาจแต่ละแห่ง การตัดสินแต่ละครั้งสามารถติดตามกลับไปยังแหล่งและผู้มีส่วนร่วมที่ได้รับค่าตอบแทนจากมูลค่าที่ชุดข้อมูลของพวกเขาให้มา
- ผู้ช่วยด้านการแพทย์
โมเดลสนับสนุนการตัดสินใจทางการแพทย์ที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลทางคลินิกที่ไม่ระบุชื่อและวรรณกรรมที่ผ่านการตรวจสอบ ทำให้การให้เครดิตมีความสำคัญที่นี่ เมื่อมีการแนะนำการรักษาทางการแพทย์ จะมีการเชื่อมโยงที่สามารถตรวจสอบได้กับการศึกษาเหล่านั้นที่มีอิทธิพลต่อมัน
- เครื่องมือสุขภาพจิตที่กระจาย
ตัวแทนทางการบำบัดที่มีความเข้าใจทางวัฒนธรรมที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลการบำบัดที่หลากหลายและผ่านการตรวจสอบโดยเพื่อน การให้เครดิตสร้างความไว้วางใจและอนุญาตให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบคำแนะนำของโมเดลและต้นกำเนิดของมัน
- การจ้างงานและการตรวจสอบที่กระจาย
เครื่องจักรจัดการการจับคู่การจ้างงานและระบบการตรวจสอบคุณสมบัติที่ผู้สรรหา ผู้สอน และนายจ้างก่อนหน้ามีส่วนร่วมในการประเมินที่ตรวจสอบแล้ว คำแนะนำการจ้างงานนั้นโปร่งใส ตรวจสอบได้ และให้รางวัลแก่ผู้ที่ช่วยสร้างโมเดล
- ผู้ช่วยการค้าในตลาด
โมเดลที่รวมข้อมูลไปยังเชน สัญญาณการบริหาร และอารมณ์ทางสังคม ทุกสัญญาณมีการให้เครดิต ทำให้สามารถอธิบายได้และผู้ใช้สามารถตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลเชิงลึกการเทรด
แต่ละตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลมีความเฉพาะทางและสามารถพิสูจน์ได้ว่าฝึกในข้อมูลที่รู้จักและได้รับค่าตอบแทน
6.โครงการภายในระบบนิเวศที่ควรจับตามอง
หลายทีมกำลังสร้างบน OpenLedger อยู่แล้ว คำบรรยายสั้นๆ:
- Ambios ใช้เครือข่ายเซ็นเซอร์เพื่อความรู้ด้านสิ่งแวดล้อมและให้เครดิตการมีส่วนร่วมของเซ็นเซอร์และชุมชน
- Morpheus สร้างการทำงานของภาษาธรรมชาติไปสู่สัญญาอัจฉริยะ โดยมีการอธิบายที่ชัดเจนบนเชนสำหรับรหัสที่สร้างขึ้น
- Up Network รวมสัญญาณสังคมและข้อมูลไปยังเชนเพื่อสร้างโมเดลพยากรณ์
- Xangle มุ่งเน้นไปที่โมเดลการศึกษาสำหรับเกาหลี รับประกันว่าภาษาและบริบทท้องถิ่นได้รับการอนุรักษ์และได้รับเครดิต
- AgentArcane, Memelytics, Narratex, Citadelis และ The SenseMap ทั้งหมดแสดงให้เห็นว่าชุดข้อมูลที่เฉพาะทางและตัวแทนสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้และสามารถสร้างรายได้อย่างแท้จริง
โครงการเหล่านี้เป็นตัวแทนของกลุ่มความเป็นไปได้: การตรวจสอบสิ่งแวดล้อม วิศวกรรมอัตโนมัติ เนื้อหา ความปลอดภัย และการศึกษาในท้องถิ่น
7.เศรษฐศาสตร์โทเคนและการพิจารณาตลาด
คุณได้ให้ภาพรวมเกี่ยวกับมูลค่าตลาดและข้อมูลปริมาณที่มีประโยชน์ แต่ให้พวกเขาเป็นข้อมูลเริ่มต้นที่ต้องได้รับการตรวจสอบก่อนที่จะมีการเรียกร้องใดๆ จากมุมมองแนวคิดสิ่งที่สำคัญมีดังนี้
โทเคนควรกระตุ้นการมีส่วนร่วมข้อมูล การนำเสนอโมเดล และความปลอดภัยของเครือข่าย ซึ่งโดยทั่วไปหมายถึงการผสมผสานระหว่างฟังก์ชันการใช้ประโยชน์และการบริหารจัดการ
อุปทานที่หมุนเวียนและพลศาสตร์การถือครองมีผลกระทบต่อสภาพคล่อง หากมีส่วนแบ่งจำนวนมากที่ถูกล็อคหรือถืออยู่ การซื้อขายในระยะสั้นจะถูกจำกัด ซึ่งอาจดีสำหรับความเสถียร แต่ยังลดจำนวนตลาดที่สามารถใช้ได้
การเติบโตของมูลค่าตลาดที่เป็นจริงจะขึ้นอยู่กับการใช้งานจริงน้อยลง ขึ้นอยู่กับจำนวน datanets จำนวนโมเดลที่นำเสนอ รายได้ที่แบ่งปันกับผู้มีส่วนร่วม และการนำไปใช้ในองค์กร การเก็งกำไรเกี่ยวกับโทเคนเป็นผลกระทบในระยะสั้น ส่วนมูลค่าระยะยาวมาจากการไหลซ้ำที่วัดได้
ในฐานะแนวทางปฏิบัติ ให้ติดตามตัวชี้วัดการมีส่วนร่วม ราคาของโทเคนมีความสัมพันธ์กับประโยชน์ที่ได้ หาก OpenLedger สามารถแสดงการไหลของรายได้แบ่งปันแก่นักสร้าง และการใช้งานที่มั่นคงของ OpenLoRA มูลค่าตลาดจะมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
8.โอกาสสำหรับผู้สร้างและนักพัฒนา
หากคุณเป็นนักพัฒนา OpenLedger เสนอสัญญาณที่เป็นประโยชน์ทันที: สร้าง Datanet, สร้างอะแดพเตอร์เฉพาะทาง หรือพัฒนาหน้าสำหรับตัวแทนที่เป็นมิตรกับ L2 โปรแกรมสนับสนุนเช่น OpenCircle ให้เครดิตการคอมพิวเตอร์เบื้องต้นและการให้เครดิต ซึ่งช่วยลดต้นทุนเริ่มต้นของการทดลอง
ให้มุ่งเน้นปัญหาเฉพาะเรื่องก่อน ปัจจัยและผลกำไรที่มากที่สุดจะอยู่ในพื้นที่ที่ข้อมูลมีค่าแต่ปัจจุบันล็อคอยู่: อุปกรณ์ทางการแพทย์ การตรวจสอบสิ่งแวดล้อมในท้องถิ่น คลังข้อมูลทางกฎหมาย หรือเนื้อหาการศึกษาคุณภาพสูง สร้างแนวทางที่สามารถตรวจสอบได้และแสดงให้เห็นว่าการให้เครดิตนั้นช่วยให้ผู้มีส่วนร่วมได้รับรายได้
8.1 ความเสี่ยง ข้อจำกัด และการบริหารจัดการ
นี่ไม่ใช่คำตอบวิเศษ ความเสี่ยงหลักมีดังนี้:
ความเป็นส่วนตัวและการยินยอม การบันทึกต้นกำเนิดต้องปฏิบัติตามกฎหมายความเป็นส่วนตัว สำหรับข้อมูลทางคลินิกหรือข้อมูลส่วนบุคคล มีกระบวนการระบุที่แข็งแกร่งและกรอบการยินยอมที่จำเป็น
การโกงระบบการเครดิต หากผลตอบแทนมีความเป็นจริง ผู้กระทำความผิดจะพยายามโกงระบบ เมคานิสม์การตรวจสอบและการพิสูจน์ตัวตนของผู้มีส่วนร่วมที่เชื่อถือได้เป็นสิ่งที่จำเป็น
ข้อกำหนด ข้อกำหนดส่งตรงกับความเสี่ยงระดับชาติหรือสิทธิข้อมูลสามารถดึงดูดการตรวจสอบด้านสิทธิหรือตลาดพื้นฐาน กรอบทางกฎหมายจะแตกต่างกันไปตามเขตอำนาจ
คุณภาพโมเดล การให้เครดิตไม่รับประกันว่าโมเดลดี คุณภาพสูงของการคัดเลือกข้อมูลและสายการประเมินโมเดลยังคงมีความสำคัญ
OpenLedger ลดความไม่โปร่งใส แต่ยังเพิ่มคำถามการออกแบบใหม่ ชุมชนควรถือว่าระบบการให้เครดิตเป็นทรัพยากรสาธารณะที่ต้องการการบริหารจัดการและการตรวจสอบ
8.2 ขอบเขตในอนาคตและสิ่งที่ควรจับตามอง
12 ถึง 36 เดือนข้างหน้าจะบอกเล่าเรื่องราว สัญญาณที่ควรติดตาม:
จำนวน datanets ที่สร้างขึ้น จำนวนผู้มีส่วนร่วมและค่าตอบแทนที่แจกจ่าย
ปริมาณการนำเสนอ OpenLoRA และต้นทุนเฉลี่ยต่อการวิเคราะห์
โครงการที่สำเร็จจาก OpenCircle สู่การผลิต
คำแนะนำด้านการกำกับดูแลเกี่ยวกับการให้เครดิตข้อมูลและบุญของโทเคน
การรวมเข้ากับองค์กรและการเป็นพันธมิตร
หาก OpenLedger สามารถจัดหาผลิตภัณฑ์และตลาดที่มีความหมายสำหรับแนวแกนหลากหลาย มันจะทำให้เศรษฐกิจ AI ใหญ่ขึ้นยอมรับพื้นฐานของมันเพื่อการให้เครดิตและรางวัล นั่นสำคัญเพราะมันจะเปลี่ยนว่าใครได้รับผลประโยชน์เมื่อโมเดล AI สร้างมูลค่า
9.บทสรุป
OpenLedger นำเสนอวิสัยทัศน์ที่น่าดึงดูด มันรวมการบันทึกต้นกำเนิดบนเชนกับเครื่องมือการนำเสนอที่ใช้งานได้และห้องทดลองการให้ทุนเพื่อเร่งการใช้งานจริง สถาปัตยกรรมสอดคล้องกับปัญหาตลาดที่ชัดเจน: ห่วงโซ่อุปทานข้อมูลที่ไม่โปร่งใส ผู้มีส่วนร่วมที่ไม่ได้ค่าตอบแทน และโมเดลที่ไม่สามารถตรวจสอบได้ หาก OpenLedger สามารถดำเนินการให้เครดิตในสเกลใหญ่ได้ และหากผู้มีส่วนร่วมจริงเห็นค่าตอบแทนที่มีความหมาย โครงการนี้จะได้เคลื่อนไหวการบังคับใช้ AI จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ
นี่ไม่รับประกัน สิ่งกีดขวางคือทางเทคนิค กฎหมาย และสังคม อย่างไรก็ตาม แนวคิดที่ผู้สร้างและผู้มีส่วนร่วมได้รับมูลค่าที่สามารถวัดได้จากงานของพวกเขานั้นทรงพลังและเกินกำหนด เวลาของ OpenLedger ควรได้รับการติดตามเพราะมันเปิดโอกาสที่มีความน่าเชื่อถือในการแก้ไขปัญหาสำคัญใน AI วันนี้: ความไว้วางใจ
คำปฏิเสธ: เนื้อหานี้มีไว้เพื่อการศึกษาและการอ้างอิงเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุนใดๆ การลงทุนในสินทรัพย์ดิจิทัลมีความเสี่ยงสูง กรุณาประเมินอย่างรอบคอบและขอให้คุณรับผิดชอบต่อการตัดสินใจของคุณเอง
ข้าร่วม MEXC และเริ่มการซื้อขายวันนี้
