#OpenLedger adalah "versi AI dari Ethereum + GitHub", membuat AI open-source, kredibel, dan dapat dilacak, dan semua orang dapat berpartisipasi dan mendapat manfaat. Baru-baru ini, setelah membaca buku putih "Proof of Attribution" @OpenledgerHQ, saya semakin merasa bahwa di paruh kedua pengembangan #AI, masalah konfirmasi hak dalam seluruh proses kontribusi #AI akan menjadi titik nyeri terbesar dari AI tradisional. #OpenLedger menggabungkan program #AI + #Blockchain populer saat ini untuk secara efektif memecahkan masalah di atas, dan menurut laporan penelitian @MessariCrypto, jalur #AI akan mencapai nilai pasar lebih dari $2 triliun pada tahun 2030, yang potensinya terbukti dengan sendirinya, hari ini kami akan menganalisis #OpenLedger kuda hitam baru #AI dan 3 peluang partisipasi gratis awal.

Saat ini, #AI pada dasarnya dikendalikan oleh perusahaan besar (OpenAI, Google, Meta), bagaimana model dilatih, data siapa yang digunakan, dan bagaimana pendapatan didistribusikan - ini benar-benar operasi kotak hitam. Orang biasa tidak dapat berpartisipasi atau mendapatkan keuntungan. #OpenLedger menggunakan Bukti Atribusi untuk memungkinkan konten yang dihasilkan #AI (misalnya, gambar, artikel, musik) dapat ditelusuri kembali ke sumbernya, dan untuk memastikan bahwa semua penyedia data yang berkontribusi dalam membangun model AI profesional akan diakui atau diberi insentif. •Bagaimana model dilatih → tersedia untuk umum • Data siapa yang digunakan → memiliki catatan dan memiliki kredensial • Siapa pun yang menyumbangkan data → dapat dilacak dan diberi hadiah Ini adalah struktur yang mendasari "anti-monopoli", yang benar-benar menyentuh titik nyeri inti dari #AI masalah yang paling penting yang tidak adil saat ini.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) adalah platform AI berbasis blockchain terdesentralisasi yang bertujuan untuk memungkinkan transparansi, tata kelola komunitas, dan akses terbuka ke AI. Tidak seperti model AI tradisional yang dikendalikan oleh perusahaan teknologi besar, #OpenLedger memungkinkan komunitas untuk melatih, memvalidasi, dan membuat model AI khusus. Hasilnya adalah sistem yang lebih adil di mana individu yang menyediakan data dan model mendapatkan kredit dan penghargaan yang pantas mereka dapatkan.

Arsitektur #OpenLedger menggunakan 5 lapisan inti: 🔵 Lapisan konsensus (berdasarkan berbagi aman EigenLayer) 🔵 Lapisan Runtime Model (OpenLoRA) 🔵 Datanet + Bukti Atribusi 🔵 Lapisan Eksekusi Tugas (Verifikasi Tugas dan Insentif) 🔵 Lapisan Partisipasi Pengguna (Plug-in, Entri Ambang Batas Rendah) Ada terlalu banyak hal teknis, kami tidak akan mengulanginya di sini, mitra yang tertarik, Anda dapat membaca buku putih di bagian atas beranda @OpenledgerHQ. Untuk pengguna biasa kami, kami mungkin lebih memperhatikan metode lapisan keterlibatan pengguna, dan strategi utamanya adalah (strategi lebih rinci nanti): • Plug-in Chrome: dapat digunakan sebagai pengumpul data (permintaan kontribusi, data halaman web) • Pelari lokal: Jalankan node OpenLoRA untuk mendapatkan poin, mendukung CPU, GPU • Interaksi kontributif: Unggah kumpulan data, latih model, dan validasi hasil orang lain untuk membentuk komunitas crowdsourcing yang #AI

#OpenLedger Manfaat Utama: 1️⃣OpenLoRA: 1 kartu grafis menjalankan ribuan model #OpenLedger produk paling hardcore adalah OpenLoRA, yang merupakan infrastruktur lapisan penyebaran model. Mungkin sulit untuk dipahami, tetapi saya akan memberi Anda contoh di sini. 👉 Misalnya, Anda sekarang memiliki model LLM dan memiliki 1.000 "plugin berbasis keterampilan" yang disempurnakan dengan LoRA (misalnya pengacara, dokter, pelatih kebugaran, guru, dll.). Jika Anda menjalankan model ini dengan cara tradisional, Anda perlu mengonfigurasi 1000 kartu grafis, yang sangat mahal. #OpenLoRA Praktik yang digunakan: •Muat hanya satu model dasar (misalnya Mistral) • Butuh waktu untuk memuat plugin LoRA secara dinamis • Memori video tidak meledak, peralihan tingkat milidetik, dan kecepatannya bahkan lebih cepat • Hemat 90%+ untuk biaya server 📌 Teknologi ini hanyalah anugerah privatisasi #AI terbaik untuk usaha kecil dan menengah dan individu. Satu LoRA per orang, Copilot multi-pengguna. Selain itu, untuk platform model skala besar (seperti proyek HuggingFace, Bittensor), ini adalah kemitraan yang saling melengkapi yang kuat. Oleh karena itu, #OpenLoRA bukanlah sebuah konsep, tetapi produk pendaratan yang benar-benar memecahkan masalah biaya dan skalabilitas infra AI, dan memiliki kemampuan komersialisasi yang kuat, terutama cocok untuk penyebaran swasta lokal dari usaha kecil dan menengah atau individu.