@OpenLedger 1. Consolidarea continuă a ecosistemului tehnologic: Focalizându-se pe grupul de bază descentralizat AI OpenLedger, ruta tehnologică se va concentra pe un ciclu închis „Date-Model-Incentive”, continuând să optimizeze cele trei componente de bază: Datanets (rețele de date): prin seturi de date structurate obținute prin colaborarea comunității, se va rezolva problema „suveranității datelor” și „calității” în antrenarea AI. În viitor, se pot extinde rețele de date specializate în domenii verticale (precum sănătatea, finanțele), îmbunătățind diversitatea și actualitatea datelor; Model Factory (fabrica de modele): instrumentele de ajustare fără cod au redus bariera de intrare în dezvoltarea AI, iar în viitor se pot susține mai multe modele populare (precum ajustarea GPT-4) și modele multimodale (precum imagini, voce), integrând funcții de învățare automată automată (AutoML), îmbunătățind eficiența dezvoltării modelelor; Proof of Attribution (PoA, dovada contribuției): ca mecanism central de stimulare pe lanț, PoA va asigura o distribuție echitabilă a veniturilor pentru contribuabilii de date și dezvoltatorii de modele prin funcții de influență mai precise (precum aproximarea gradientului, atribuirea la nivel de token), rezolvând punctele sensibile din industrie „cine creează valoare, cine primește recompense”; OpenLoRA: motorul de desfășurare a modelelor optimizat din punct de vedere al costurilor, prin încărcarea dinamică a adapterului LoRA reduce utilizarea memoriei video (cu un obiectiv de 8-12GB), îmbunătățind eficiența inferenței (prin o capacitate de 2000+ tokens/sec), permițând dezvoltatorilor mici și mijlocii să desfășoare modele AI la costuri reduse.2. Extinderea dimensiunii ecosistemului: Influx constant de fonduri și talente OpenLedger a obținut 25.000.000 de dolari prin fondul ecologic OpenCircle (provenit din runda de seed și finanțările ulterioare), concentrându-se pe suportul dezvoltatorilor AI și Web3. Acest fond va fi utilizat pentru a sprijini dezvoltarea modelelor AI, construirea rețelelor de date, aplicații descentralizate (dApps) și alte proiecte, atrăgând mai mulți talente tehnice în domeniul „AI+Web3”. În plus, colaborarea cu ecosistemul Solana (precum Ambios Network) și portofelele hardware (precum Trust Wallet) va extinde limitele ecosistemului său, promovând implementarea aplicațiilor AI cross-chain (precum orașele inteligente, analiza climatului).3. Accelerarea implementării scenariilor: De la tehnologie la comercializare Dezvoltarea ulterioară a OpenLedger se va concentra pe comercializarea scenariilor specifice: orașe inteligente și gestionarea climei: rețeaua de senzori în colaborare cu Ambios Network, va colecta date de mediu în timp real (calitatea aerului, temperatura), analizându-le prin modele AI, sprijinind deciziile inteligente (precum urmărirea poluării, avertizările de dezastru); servicii inteligente Web3: portofelul nativ AI în colaborare cu Trust Wallet, va permite interacțiunea prin limbaj natural (precum „verifică-mi câștigurile DeFi”, „transferă către prieteni”), și va oferi sugestii de tranzacționare prin asistentul AI, îmbunătățind experiența utilizatorilor Web3; servicii AI descentralizate: prin motorul OpenLoRA, dezvoltatorii pot desfășura modele AI de înaltă performanță și costuri reduse (precum asistentul de cod, sistemul de tranzacționare), servind proiectele Web3 (precum gestionarea automată a DAO-urilor, prețurile inteligente ale NFT-urilor).4. Profundizarea colaborării în industrie: Construirea unui ecosistem AI descentralizat OpenLedger va colabora cu mai mulți parteneri din industrie pentru a promova construirea infrastructurii AI descentralizate: puterea de calcul și stocarea: colaborarea cu rețelele GPU descentralizate precum Spheron, oferind resurse de calcul AI de înaltă performanță și costuri reduse, rezolvând problema „gâtului de sticlă” în calcul; alianțe industriale: posibil să colaboreze cu asociații din industria AI, alianțe blockchain, promovând stabilirea standardelor pentru AI descentralizat (precum formatul datelor, interfețele modelelor), îmbunătățind compatibilitatea ecosistemului; instituții tradiționale: colaborarea cu companii tradiționale precum Walmart, Hedera, va aplica AI descentralizat în gestionarea lanțului de aprovizionare, servicii pentru clienți și alte scenarii, extinzând domeniul său de aplicare. Provocări și răspunsuri Potrivit perspectivei promițătoare, OpenLedger se confruntă totuși cu provocări de implementare tehnică (precum capacitatea de generalizare a PoA în multiple modele și domenii), pornirea rece de pe partea ofertei (precum construirea de Datanets de înaltă calitate), ritmul de eliberare a tokenurilor (precum stimulentele pe termen lung pentru comunitate și ecosistem). Strategiile sale de abordare includ: extinderea surselor de date prin colaborarea comunității, optimizarea continuă a performanței algoritmului PoA, sprijinirea proiectelor timpurii prin fondul ecologic, promovând ciclul pozitiv al ecosistemului.#OpenLedger și $OPEN