#OpenLedger to "AI wersja Ethereum + GitHub", która sprawia, że AI staje się otwarte, wiarygodne i możliwe do śledzenia, w co może zaangażować się każdy i z czego każdy może czerpać korzyści. Niedawno skończyłem czytać biały dokument @OpenledgerHQ pt. "Proof of Attribution", co sprawiło, że coraz bardziej odczuwam, że w drugiej połowie rozwoju #AI, problem z ustaleniem praw do wkładu w pełnym procesie #AI będzie największym bólem głowy dla tradycyjnego AI. #OpenLedger łączy obecnie popularne rozwiązania #AI + #Blockchain, skutecznie rozwiązując powyższy problem, a według raportu badawczego @MessariCrypto, rynek #AI do 2030 roku osiągnie wartość ponad 2 bilionów dolarów, co pokazuje ogromny potencjał. Dziś przyjrzymy się nowemu czarnemu koni #AI, #OpenLedger oraz trzem wczesnym możliwościom darmowego uczestnictwa.

Obecnie #AI jest w zasadzie kontrolowane przez duże firmy (OpenAI, Google, Meta), sposób trenowania modeli, jakie dane zostały użyte, jak dzielone są zyski - to wszystko jest całkowicie operacją czarnej skrzynki. Zwykli ludzie nie mogą w tym uczestniczyć ani czerpać zysków. Natomiast #OpenLedger wykorzystuje technologię dowodu przynależności (Proof of Attribution), aby umożliwić śledzenie treści generowanych przez #AI (takich jak obrazy, artykuły, muzyka) do ich źródła, a także zapewnić, że wszyscy dostawcy danych, którzy przyczynili się do budowy profesjonalnych modeli AI, będą mogli być uznani lub nagradzani. • Jak model jest trenowany → publicznie dostępne • Kto dostarczył dane → są zapisy, są dowody • Kto przyczynił się do dostarczenia danych → wszyscy mogą być śledzeni, nagradzani To jest rodzaj „antymonopolowej” struktury podstawowej, która całkowicie trafia w sedno obecnego najważniejszego problemu niesprawiedliwości w #AI.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) to zdecentralizowana, oparta na blockchainie platforma sztucznej inteligencji, mająca na celu zapewnienie przejrzystości sztucznej inteligencji, zarządzania społecznością i otwartego dostępu. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli sztucznej inteligencji kontrolowanych przez duże firmy technologiczne, #OpenLedger pozwala społeczności na trenowanie, weryfikowanie i tworzenie specjalistycznych modeli AI. Dzięki temu buduje bardziej sprawiedliwy system, w którym osoby dostarczające dane i modele otrzymują należne uznanie i nagrody.

#OpenLedger Architektura składa się z 5 głównych warstw: 🔵 Warstwa konsensusu (oparta na bezpieczeństwie EigenLayer) 🔵 Warstwa uruchamiania modeli (OpenLoRA) 🔵 Warstwa potwierdzania danych (Datanet + Proof of Attribution) 🔵 Warstwa wykonywania zadań (weryfikacja zadań i zachęty) 🔵 Warstwa uczestnictwa użytkowników (modularna, niskoprogiowa wejście) Zbyt wiele technicznych aspektów, nie będziemy się tu rozwodzić, zainteresowani mogą zobaczyć białą księgę przypiętą na stronie @OpenledgerHQ. Dla nas, zwykłych użytkowników, bardziej interesujące mogą być metody w warstwie uczestnictwa użytkowników, główne strategie to (szczegółowe porady poniżej): • Wtyczka Chrome: może służyć jako zbieracz danych (wnoszenie sugestii, dane ze stron internetowych) • Lokalny uruchamiacz: uruchamianie węzła OpenLoRA w celu zdobycia punktów, wspiera CPU, GPU • Interakcja oparta na wkładzie: przesyłanie zbiorów danych, trenowanie modeli, weryfikacja wyników innych, tworzenie społeczności #AI opartej na crowdsourcingu.

#OpenLedger Kluczowe zalety: 1️⃣OpenLoRA: 1 karta graficzna uruchamia tysiące modeli Najbardziej zaawansowanym produktem #OpenLedger jest OpenLoRA, to infrastruktura do wdrażania modeli. Może być to trudne do zrozumienia, więc podam przykład. 👉 Przykład: masz teraz model LLM, który za pomocą LoRA dostosował 1000 „pluginów umiejętności” (np. prawnik, lekarz, trener fitness, nauczyciel itp.). Jeśli użyjesz tradycyjnej metody do uruchomienia tych modeli, potrzebujesz 1000 kart graficznych, co jest absurdalnie drogie. Podejście #OpenLoRA: • Ładowanie tylko jednego modelu bazowego (np. Mistral) • Dynamiczne ładowanie pluginów LoRA tylko w razie potrzeby • Pamięć nie eksploduje, przełączanie w milisekundach, a prędkość jest jeszcze szybsza • Oszczędność ponad 90% kosztów serwera 📌 Ta technologia to po prostu najlepsza #AI wiadomość dla małych i średnich przedsiębiorstw oraz osób prywatnych. Można zrealizować LoRA dla każdej osoby, wielu użytkowników Copilot. Dodatkowo dla dużych platform modelowych (takich jak projekty HuggingFace, Bittensor) jest to bardzo silny związek komplementarny. Dlatego #OpenLoRA to nie tylko koncepcja, ale rzeczywisty produkt rozwiązujący problemy kosztów i skalowalności infrastruktury AI, z ogromnym potencjałem komercjalizacji, szczególnie odpowiedni dla małych i średnich przedsiębiorstw lub lokalnych wdrożeń prywatnych.