gOcto, Чем больше я изучаю децентрализованный ИИ, тем больше меня беспокоит одна проблема: "Все говорят о вычислениях, доступе к моделям, скорости вывода... Но никто не говорит о том, откуда берутся данные. Или кто их курировал." В машинном обучении: мусор на входе = мусор на выходе. Но большинство крипто-ИИ архитектур по-прежнему рассматривают данные как невидимый вход. Нет ответственности, нет происхождения, нет вознаграждения. Вот почему Datanets от @OpenledgerHQ являются одним из самых важных примитивов в этой области. #Datanets — это специализированные, децентрализованные сети, где участники курируют структурированные наборы данных для обучения #ИИ моделей. Каждая точка данных: ▸ Проверена ▸ Атрибутирована ▸ Записана в блокчейне ▸ Привязана к будущим выходам модели через Доказательство Атрибуции (#POA) Это недостающий уровень координации: → Достаточно структурированный для моделей → Достаточно прозрачный для доверия → Достаточно мотивированный для реальных участников В мире #LLM, поглощающих интернет, Datanets задают правильный вопрос: "Что если обучающие данные принадлежали бы сообществу?"
Чем глубже я погружаюсь в AI x Crypto, тем больше возникает один вопрос: "Мы построили мир, где вычисления оплачиваются... Но кто вознаграждает тех, кто обучает мозг?" @OpenledgerHQ предлагает мощный ответ. Это не просто еще одна инфраструктура AI. Это полноценная цепочка второго уровня, построенная на OP Stack + #EigenDA, оптимизированная не для хайпа, а для экономической координации между данными, моделями и агентами. Вот что делает ее уникальной 👇 1/ Все начинается с данных. @OpenledgerHQ представляет #Datanets - децентрализованные сети специализированных наборов данных, предоставленных пользователями. Каждая точка данных: ▸ Атрибутирована в блокчейне ▸ Обогащена, категоризирована ▸ Связана с выходами модели, на которые она влияет ▸ Вознаграждается на основе влияния Это похоже на превращение наборов данных HuggingFace в токенизированные общественные блага с проверяемой историей. 2/ Затем идет уровень модели. @OpenledgerHQ создала #ModelFactory, платформу для тонкой настройки с графическим интерфейсом, где: ▸ Каждый может тонко настраивать LLM, такие как LLaMA, Mistral, DeepSeek ▸ Не требуется код или API ▸ Модели обучаются с использованием разрешенных, проверенных данных ▸ Атрибуция остается неизменной во время тонкой настройки ▸ Вы можете общаться с моделью и просматривать ее ссылки на данные через RAG Attribution Это упрощает создание и доверие к AI моделям, делает их более безопасными и прозрачными. 3/ Затем обслуживание в масштабе. С #OpenLoRA вы можете обслуживать тысячи моделей на основе LoRA на одном GPU. Он динамически загружает адаптеры, объединяет их в реальном времени и выполняет вывод с квантованием + потоковой передачей токенов. Идеально для: ▸ Индивидуализированных агентов ▸ Быстрого, недорогого обслуживания ▸ Развертываний на уровне предприятий Это экономически эффективно, модульно и действительно работает. 4/ Так почему OpenLedger важен? Потому что AI становится модульным, агентным и децентрализованным. Но нам все еще не хватает ответственности и справедливости в том, кто получает оплату. OpenLedger это исправляет. ▸ Вы запускаете узел? Вы получаете оплату за чистые данные ▸ Вы тонко настраиваете модель? Вы получаете упоминание + вознаграждение ▸ Ваш агент помогает пользователям? Вы ставите + зарабатываете ▸ Ваш вывод неверен? Вы теряете репутацию Это доверие через структуру, а не через атмосферу. ✅ И да, это уже в работе. Тестовая сеть запущена: – Войдите через социальные сети – Получайте ежедневные вознаграждения – Исследуйте Datanets, ModelFactory, RAG – Возможно, зарабатывайте очки или квалифицируйтесь для будущих аирдропов Уже включен в таблицу лидеров @KaitoAI + #SNAP @cookiedotfun. Если вас интересует реальная ценность #AI, а не просто спекулятивный шум, OpenLedger стоит более пристального внимания.
Показать оригинал
11,6 тыс.
101
Содержание этой страницы предоставляется третьими сторонами. OKX не является автором цитируемых статей и не имеет на них авторских прав, если не указано иное. Материалы предоставляются исключительно в информационных целях и не отражают мнения OKX. Материалы не являются инвестиционным советом и призывом к покупке или продаже цифровых активов. Раздел использует ИИ для создания обзоров и кратких содержаний предоставленных материалов. Обратите внимание, что информация, сгенерированная ИИ, может быть неточной и непоследовательной. Для получения полной информации изучите соответствующую оригинальную статью. OKX не несет ответственности за материалы, содержащиеся на сторонних сайтах. Цифровые активы, в том числе стейблкоины и NFT, подвержены высокому риску, а их стоимость может сильно колебаться. Перед торговлей и покупкой цифровых активов оцените ваше финансовое состояние и принимайте только взвешенные решения.