Nadszedł moment, w którym AI może być odbudowane z uczciwością w jego rdzeniu. To nie jest tylko inny protokół, to pełny stos dla AI własności społecznej, gdzie uczestnicy danych, budowniczowie modeli i użytkownicy końcowi wszyscy dzielą się w tworzeniu wartości. @OpenLedger projektuje blockchain AI, który traktuje dane jako infrastrukturę pierwszej klasy i sprawia, że atrybucja pochodzenia modelu i nagrody w czasie rzeczywistym są częścią logiki protokołu.

Jaka jest misja w prostym języku

Przywróć własność w ręce ludzi, którzy tworzą sygnały, które szkolą inteligentne systemy. Ma na celu odblokowanie płynności w danych i modelach, aby uczestnicy otrzymywali przejrzyste wynagrodzenie za wpływ, podczas gdy deweloperzy zyskują dostęp do kuratorowanych zbiorów danych i infrastruktury do budowania wyspecjalizowanych modeli i aplikacji. Platforma została zbudowana, aby zapobiegać przechwytywaniu wartości w czarnych skrzynkach i umożliwiać rozwijającą się otwartą gospodarkę AI, która jest zarządzana przez społeczność.

Jak system jest zorganizowany na wysokim poziomie

OpenLedger organizuje wkłady w Datanety, które są zdecentralizowanymi, współpracującymi zbiorami danych dostosowanymi do poziomych dziedzin. Datanet zbiera metadane wkładów i logikę walidacji, aby społeczność mogła kuratować wysokiej jakości korpusy treningowe dla konkretnych przypadków użycia. Każdy Datanet zawiera metadane przypisania, dzięki czemu wkładcy są widoczni i odpowiedzialni, gdy ich dane są używane do szkolenia modeli lub pozyskiwania. To jest miejsce, w którym prawdziwa wiedza dziedzinowa staje się monetizowanym dobrem publicznym.

Dowód przypisania i dlaczego jest to ważne

W sercu protokołu znajduje się Dowód przypisania, kryptograficzny system przypisania, który łączy każdy wkład danych z wynikami modelu. To nie jest język marketingowy, to konkretny mechanizm, który umożliwia tokenizowane nagrody w oparciu o mierzoną wpływ danych. Protokół rejestruje pochodzenie w sposób, który pozwala wynikom modelu pokazać, które elementy danych przyczyniły się do wnioskowania i odpowiednio wynagrodzić wkładców. To oznacza, że wkładcy są nagradzani, gdy ich dane rzeczywiście wpływają na model, a złe lub wrogie dane mogą być karane lub zaniżane w przejrzysty sposób. Ten projekt rozwiązuje dwa podstawowe problemy: przypisanie i nagrodę dla systemów AI na dużą skalę.

.

ModelFactory i bezkodowa ścieżka do wyspecjalizowanych modeli

ModelFactory to produkt studia OpenLedger, który usuwa ciężkie obciążenia operacyjne i pozwala twórcom dostosować modele bazowe przy użyciu uprawnionych Datanetów za pomocą interfejsu GUI. Produkt obsługuje pełne dostosowywanie procesów LoRA i QLoRA, dzięki czemu zespoły i osoby z ograniczonym budżetem infrastrukturalnym mogą tworzyć modele dziedzinowe wysokiej jakości bez trudności związanych z złożonymi potokami. To otwiera drzwi dla ekspertów w danej dziedzinie, aby przekształcić starannie dobrane zbiory danych w modele do wdrożenia w ciągu godzin, a nie tygodni. ModelFactory to droga dla organizacji, które potrzebują wydajności w dziedzinie i śledzonego pochodzenia.

OpenLoRA i ekstremalna efektywność wnioskowania

OpenLoRA to warstwa uruchamiania i wdrażania, która koncentruje się na dramatycznym obniżeniu kosztów wnioskowania i zwiększeniu gęstości obsługiwanych modeli. Platforma ma dokumentację i benchmarki pokazujące redukcję kosztów wdrożenia o rzędy wielkości, dzięki czemu deweloperzy mogą hostować wiele wyspecjalizowanych modeli na znacznie mniejszej liczbie GPU. Ta efektywność pozwala małym zespołom i społecznościom oferować płatne punkty końcowe modeli i usługi agentów bez prohibicyjnych rachunków za hosting. Krótko mówiąc, OpenLoRA przekształca innowacje modelowe w usługi komercjalizacyjne.

Podstawy architektury i interoperacyjności

OpenLedger jest zaprojektowany jako łańcuch AI typu Layer 2, optymalizowany pod kątem dostępności danych, skalowalności i kompatybilności z narzędziami EVM. Projekt wykorzystuje nowoczesne prymitywy dostępności danych i łączy rozliczenie z Ethereum, dzięki czemu deweloperzy mogą korzystać z znanych portfeli, SDK i istniejących wzorców kompozycji. Wynikiem jest stos, który równoważy przepustowość z ekonomiczną ostatecznością i zapewnia płynne doświadczenia użytkowników przy zachowaniu gwarancji zdecentralizowanego rozliczenia. Ten wybór ułatwia istniejącym twórcom web3 integrację i pozwala przedsiębiorstwom na rozważenie ryzyka.

Konkretne przypadki użycia i przykłady wpływu

$OPEN #OpenLedger