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.


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.