gOcto,
Jo mer jeg studerer desentralisert AI, jo mer fortsetter ett gap å plage meg:
«Alle snakker om databehandling, modelltilgang, slutningshastighet ... Men ingen snakker om hvor dataene kommer fra. Eller hvem som kuraterte det.»
I maskinlæring er søppel inn = søppel ut.
Men de fleste krypto-AI-arkitekturer behandler fortsatt data som denne usynlige inngangen.
Det er ingen ansvarlighet, ingen herkomst, ingen belønning.
Det er det som gjør Datanets by @OpenledgerHQ til en av de viktigste primitivene i rommet.
#Datanets er domenespesifikke, desentraliserte nettverk der bidragsytere kuraterer strukturerte datasett for opplæring #AI modeller.
Hvert datapunkt er:
▸ Validert
▸ Tilskrevet
▸ Logget på kjeden
▸ Knyttet til fremtidige modellutganger via Proof of Attribusjon (#POA)
Det er det manglende koordinasjonslaget:
→ Strukturert nok for modeller
→ Gjennomsiktig nok til tillit
→ Motivert nok for ekte bidragsytere
I en verden der #LLMs spiser internett, stiller Datanets det riktige spørsmålet:
«Hva om treningsdataene tilhørte samfunnet?»

Jo dypere jeg dykker ned i AI x Crypto, jo mer dukker ett spørsmål opp:
«Vi har bygget en verden der databehandling får betalt ... Men hvem belønner de som trener hjernen?»
@OpenledgerHQ gir et kraftig svar.
Det er ikke bare nok et AI-infraspill.
Det er en full Layer-2-kjede bygget på OP Stack + #EigenDA, optimalisert ikke for hype, men for økonomisk koordinering mellom data, modeller og agenter.
Her er hva som gjør den unik 👇
1/ Det starter med dataene.
@OpenledgerHQ introduserer #Datanets - desentraliserte nettverk av domenespesifikke datasett som brukere bidrar med.
Hvert datapunkt er:
▸ Tilskrevet på kjeden
▸ Beriket, kategorisert
▸ Koblet til modellutgangene den påvirker
▸ Belønnet basert på innvirkning
Det er som å gjøre HuggingFace-datasett om til tokeniserte fellesgoder, med verifiserbar historie.
2/ Så kommer modelllaget.
@OpenledgerHQ har bygget #ModelFactory, en GUI-basert finjusteringsplattform der:
▸ Hvem som helst kan finjustere LLM-er som LLaMA, Mistral, DeepSeek
▸ Ingen kode eller APIer nødvendig
▸ Modeller trenes ved hjelp av tillatte, verifiserte data
▸ Attribusjonen forblir intakt under finjustering
▸ Du kan chatte med modellen og se datasitatene via RAG-attribusjon
Dette gjør det enklere, sikrere og mer gjennomsiktig å bygge og stole på AI-modeller.
3/ Deretter servering i stor skala.
Med #OpenLoRA kan du betjene 1000-vis av LoRA-baserte modeller på én GPU.
Den laster inn adaptere dynamisk, slår dem sammen i sanntid og kjører slutning med kvantisering + tokenstrømming.
Perfekt for:
▸ Tilpassede agenter
▸ Rask, rimelig servering
▸ Distribusjoner i bedriftsskala
Det er kostnadseffektivt, modulært og fungerer faktisk.
4/ Så hvorfor er OpenLedger viktig?
Fordi AI blir modulær, agentisk og desentralisert.
Men vi mangler fortsatt ansvarlighet og rettferdighet i hvem som får betalt.
OpenLedger fikser det.
▸ Kjører du en node? Du får betalt for rene data
▸ Finjusterer du en modell? Du blir sitert + belønnet
▸ Agenten din hjelper brukere? Du satser + tjener
▸ Er resultatet ditt feil? Du mister omdømme
Det er tillit via struktur, ikke vibber.
✅ Og ja, det er live.
Testnettet er oppe:
– Logg inn med sosiale medier
– Gjør krav på daglige belønninger
– Utforsk datanettene, ModelFactory, RAG
– Muligens tjene poeng eller kvalifisere deg for fremtidige airdrops
Allerede oppført på @KaitoAI's Leaderboard + @cookiedotfun's #SNAP.
Hvis du er interessert i om ekte #AI verdifangst, er ikke bare spekulativ støy OpenLedger verdt en nærmere titt.


12,26k
104
Innholdet på denne siden er levert av tredjeparter. Med mindre annet er oppgitt, er ikke OKX forfatteren av de siterte artikkelen(e) og krever ingen opphavsrett til materialet. Innholdet er kun gitt for informasjonsformål og representerer ikke synspunktene til OKX. Det er ikke ment å være en anbefaling av noe slag og bør ikke betraktes som investeringsråd eller en oppfordring om å kjøpe eller selge digitale aktiva. I den grad generativ AI brukes til å gi sammendrag eller annen informasjon, kan slikt AI-generert innhold være unøyaktig eller inkonsekvent. Vennligst les den koblede artikkelen for mer detaljer og informasjon. OKX er ikke ansvarlig for innhold som er vert på tredjeparts nettsteder. Beholdning av digitale aktiva, inkludert stablecoins og NFT-er, innebærer en høy grad av risiko og kan svinge mye. Du bør nøye vurdere om handel eller innehav av digitale aktiva passer for deg i lys av din økonomiske tilstand.