#OpenLedger é a "versão AI do Ethereum + GitHub", tornando a AI open source, confiável e rastreável, onde todos podem participar e todos podem se beneficiar. Recentemente, terminei de ler o white paper "Proof of Attribution" da @OpenledgerHQ, e estou cada vez mais ciente de que, na segunda metade do desenvolvimento da #AI, a questão da atribuição no processo completo da #AI será, de fato, o maior ponto crítico da AI tradicional. A #OpenLedger combina a solução atual em alta de #AI + #Blockchain, resolvendo efetivamente esse ponto crítico. De acordo com o relatório de pesquisa da @MessariCrypto, o setor de #AI deve alcançar um valor de mercado superior a 2 trilhões de dólares até 2030, onde o potencial é inegável. Hoje, vamos analisar o novo cavalo de batalha da #AI, a #OpenLedger, e as três oportunidades de participação gratuita no início.

Atualmente, a #IA é basicamente controlada por grandes empresas (OpenAI, Google, Meta), como os modelos são treinados, quais dados foram utilizados, como os lucros são distribuídos - tudo isso é uma operação de caixa preta. As pessoas comuns não podem participar nem obter benefícios. O #OpenLedger, por sua vez, utiliza a tecnologia de prova de atribuição (Proof of Attribution) para permitir que o conteúdo gerado por #IA (como imagens, artigos, músicas) possa ser rastreado até sua origem, garantindo que todos os provedores de dados que contribuíram para a construção de modelos de IA profissionais sejam reconhecidos ou recompensados. • Como os modelos são treinados → Transparente e verificável • Quais dados foram utilizados → Há registros, há provas • Quem contribuiu com dados → Todos podem ser rastreados e recompensados Esta é uma infraestrutura de "antitruste" que atinge diretamente o cerne da questão da injustiça mais crítica na atual #IA.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) é uma plataforma de inteligência artificial descentralizada e baseada em blockchain, destinada a alcançar transparência, governança comunitária e acesso aberto à inteligência artificial. Ao contrário dos modelos tradicionais de inteligência artificial controlados por grandes empresas de tecnologia, o #OpenLedger permite que a comunidade treine, valide e crie modelos de IA especializados. Assim, constrói-se um sistema mais justo, onde os indivíduos que fornecem dados e modelos recebem o devido reconhecimento e recompensa.

#OpenLedger A arquitetura adota 5 camadas principais: 🔵 Camada de Consenso (baseada na segurança compartilhada do EigenLayer) 🔵 Camada de Execução de Modelos (OpenLoRA) 🔵 Camada de Certificação de Dados (Datanet + Prova de Atribuição) 🔵 Camada de Execução de Tarefas (validação e incentivos de tarefas) 🔵 Camada de Participação do Usuário (plugin, entrada de participação de baixo custo) Há muitas questões técnicas, não vamos nos aprofundar aqui. Para os interessados, podem consultar o white paper fixado na página inicial do @OpenledgerHQ. Para nós, usuários comuns, pode ser mais relevante as estratégias da camada de participação do usuário, que incluem (detalhes a seguir): • Plugin do Chrome: pode ser usado como coletor de dados (contribuição de palavras-chave, dados da web) • Executor local: executar um nó OpenLoRA para ganhar pontos, suportando CPU e GPU • Interação colaborativa: enviar conjuntos de dados, treinar modelos, validar resultados de outros, formando uma comunidade de #AI em crowdsourcing.

#OpenLedger principais vantagens： 1️⃣OpenLoRA：1 placa gráfica executa milhares de modelos O produto mais robusto da #OpenLedger é, sem dúvida, o OpenLoRA, que é uma infraestrutura de camada de implantação de modelos. Pode ser um pouco difícil de entender, então vou dar um exemplo. 👉 Por exemplo: você tem um modelo LLM e ajustou com LoRA para criar 1000 "plugins de habilidades" (como advogado, médico, treinador físico, professor, etc.). Se você usar o método tradicional para executar esses modelos, precisaria de 1000 placas gráficas, o que teria um custo exorbitante. A abordagem adotada pelo #OpenLoRA: • Carrega apenas um modelo base (como o Mistral) • Carrega dinamicamente os plugins LoRA apenas quando necessário • Memória de vídeo não sobrecarrega, troca em milissegundos e ainda é mais rápida • Economiza mais de 90% nos custos de servidor 📌 Esta tecnologia é simplesmente a melhor bênção de #AI para pequenas e médias empresas e indivíduos. Permite que cada pessoa tenha um LoRA, com múltiplos usuários Copilot. Além disso, para aquelas plataformas de grandes modelos (como projetos do HuggingFace, Bittensor), é uma relação de cooperação extremamente complementar. Portanto, o #OpenLoRA não é apenas um conceito, mas um produto que realmente resolve os problemas de custo e escalabilidade da infraestrutura de IA, com uma forte capacidade de comercialização, especialmente adequado para a implantação local privada de pequenas e médias empresas ou indivíduos.