O que é OpenLedger:
OpenLedger é um projeto de blockchain voltado para IA, com o objetivo de permitir que dados, modelos e agentes operem de forma colaborativa na cadeia de maneira rastreável e liquidável: quem contribuiu com quais dados e como isso impactou a saída do modelo pode ser registrado e recompensado de acordo com a influência.
Rota tecnológica:
• Datanets (redes de dados): organizar documentos/conhecimentos em conjuntos de dados co-criados pela comunidade, com contribuições e histórico de versões rastreáveis, podendo servir como base para distribuição de lucros e auditorias futuras.
• Model Factory & OpenLoRA: ajuste fino e implantação de pequenos modelos (LoRA) em algumas etapas; os desenvolvedores podem expor suas capacidades como APIs para que as aplicações as chamem.
• PoA (Prova de Atribuição): use tecnologias escaláveis como Infini-gram para rastrear a origem dos fragmentos de saída do modelo em nível de "token", fornecendo uma base para a distribuição de recompensas com base na influência (verificável, auditável).
OpenLedger segue a rota L2 do ecossistema Ethereum: construído com base na OP Stack e integrado ao EigenDA para a disponibilidade de dados (DA), mantendo a segurança da liquidação do Ethereum ao mesmo tempo que oferece maior capacidade e custos mais baixos, adaptando-se às interações e necessidades de cobrança de alta frequência da IA; compatibilidade com EVM facilita a migração e expansão para desenvolvedores.
Quais pontos problemáticos podem ser resolvidos?
• Transparência: dados / modelos / registros de chamadas são públicos e auditáveis, reduzindo a "caixa-preta";
• Atribuição e incentivo: quantificar "quem os dados impactam" e distribuir lucros com base na influência;
• Eficiência de implementação: OpenLoRA suporta a prestação de serviços para muitas variantes de LoRA com poucos recursos de GPU, adequado para experimentação e implantação rápida em múltiplos cenários.
Três casos de uso
1. Assistente jurídico/ de conformidade: as respostas devem "ter fonte", PoA pode direcionar as respostas para artigos/ fragmentos de casos específicos; as empresas se tornam mais fáceis de auditar e liquidar.
2. Copiloto SOP da indústria: transforme manuais de equipamentos e normas de inspeção de qualidade em Datanets, perguntando diretamente no tablet da estação de trabalho; as respostas são de baixa latência e podem ser rastreadas por versão e responsável.
3. Assistente de IA na carteira: transforme perguntas estratégicas / dicas de gerenciamento de riscos em pequenos modelos, disponibilize como API, chamada por usuários ou DApp e liquidada com base no uso.
Riscos e avisos
• Conteúdo e dados precisam de autorização conforme regulamento, tenha cautela com privacidade / direitos autorais;
• A divisão de lucros depende do número e da qualidade do uso real, sem garantia de receita;
• Qualquer token tem volatilidade e riscos de execução de projeto, certifique-se de DYOR. $OPEN