#OpenLedger es la "versión AI de Ethereum + GitHub", que hace que la IA sea de código abierto, confiable y rastreable, permitiendo que todos participen y se beneficien. Recientemente terminé de leer el libro blanco "Proof of Attribution" de @OpenledgerHQ, y cada vez siento más que, en la segunda mitad del desarrollo de la #IA, el problema de la atribución en el proceso completo de contribución de la #IA será el mayor dolor de cabeza para la IA tradicional actual. #OpenLedger combina la popular solución actual de #IA + #Blockchain, resolviendo eficazmente el dolor mencionado anteriormente, y según el informe de investigación de @MessariCrypto, el sector de la #IA alcanzará un valor de mercado de más de 2 billones de dólares para 2030, donde el potencial es innegable. Hoy vamos a analizar al nuevo caballo negro de la #IA, #OpenLedger, y las tres oportunidades gratuitas para participar desde el principio.

La mayoría de la #IA actual está controlada por grandes empresas (OpenAI, Google, Meta), cómo se entrenan los modelos, qué datos se utilizan y cómo se distribuyen los beneficios — todo es una operación en caja negra. La gente común no puede participar ni obtener beneficios. Sin embargo, #OpenLedger utiliza la tecnología de prueba de atribución (Proof of Attribution) para permitir que el contenido generado por #IA (como imágenes, artículos, música) pueda ser rastreado hasta su origen, y asegura que todos los proveedores de datos que contribuyen a la construcción de modelos de IA profesionales sean reconocidos o incentivados. • Cómo se entrena el modelo → Público y verificable • Qué datos se han utilizado → Hay registros, hay pruebas • Quién ha contribuido con datos → Todos pueden ser rastreados y recompensados Esta es una infraestructura de "antimonopolio" que aborda directamente el problema central de la injusticia en la #IA actual.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) es una plataforma de inteligencia artificial descentralizada basada en blockchain, diseñada para lograr la transparencia en la inteligencia artificial, la gobernanza comunitaria y el acceso abierto. A diferencia de los modelos de inteligencia artificial tradicionales controlados por grandes empresas tecnológicas, #OpenLedger permite a la comunidad entrenar, validar y crear modelos de IA especializados. De este modo, se construye un sistema más justo que otorga a las personas que proporcionan datos y modelos el reconocimiento y la recompensa que merecen.

#OpenLedger La arquitectura se compone de 5 capas centrales: 🔵 Capa de consenso (basada en la compartición de seguridad de EigenLayer) 🔵 Capa de ejecución de modelos (OpenLoRA) 🔵 Capa de verificación de datos (Datanet + Prueba de Atribución) 🔵 Capa de ejecución de tareas (verificación de tareas e incentivos) 🔵 Capa de participación del usuario (entrada modular, participación de bajo umbral) Hay demasiadas cosas técnicas, no nos extenderemos aquí. Los interesados pueden consultar el libro blanco fijado en la página de inicio de @OpenledgerHQ. Para nosotros, los usuarios comunes, puede que estemos más interesados en los métodos de la capa de participación del usuario, las principales estrategias son (más adelante hay una guía detallada): • Extensión de Chrome: puede usarse como recolector de datos (contribuir con palabras clave, datos de páginas web) • Ejecutores locales: ejecutar nodos de OpenLoRA para obtener puntos, soporta CPU, GPU • Interacción basada en contribuciones: subir conjuntos de datos, entrenar modelos, validar resultados de otros, formando una comunidad de #IA de crowdsourcing.

#OpenLedger ventajas clave: 1️⃣OpenLoRA: 1 tarjeta gráfica ejecuta miles de modelos El producto más potente de #OpenLedger es OpenLoRA, que es una infraestructura para el despliegue de modelos. Puede ser un poco difícil de entender, así que aquí hay un ejemplo. 👉 Por ejemplo: ahora tienes un modelo LLM, y has ajustado LoRA para crear 1000 "plugins de habilidades" (como abogado, médico, entrenador personal, profesor, etc.). Si usas el método tradicional para ejecutar estos modelos, necesitarías 1000 tarjetas gráficas, lo que sería un costo exorbitante. Lo que hace #OpenLoRA: • Solo carga un modelo base (como Mistral) • Carga dinámicamente los plugins de LoRA solo cuando es necesario • La memoria de la tarjeta gráfica no se sobrecarga, el cambio es en milisegundos y la velocidad es aún mayor • Ahorra más del 90% en costos de servidor 📌 Esta tecnología es simplemente la mejor #AI privatización para pequeñas y medianas empresas y particulares. Permite que cada persona tenga un LoRA, y múltiples usuarios pueden usar Copilot. Además, para aquellas plataformas de modelos grandes (como proyectos de HuggingFace, Bittensor), es una relación de cooperación complementaria muy fuerte. Así que #OpenLoRA no es solo un concepto, sino un producto que realmente resuelve los problemas de costo y escalabilidad de la infraestructura de IA, con una gran capacidad de comercialización, especialmente adecuado para la implementación local privada de pequeñas y medianas empresas o individuos.