#OpenLedger — це «версія Ethereum + GitHub зі штучним інтелектом», яка робить штучний інтелект відкритим, надійним і відстежуваним, і кожен може брати участь і отримувати вигоду. Нещодавно, після прочитання білої книги @OpenledgerHQ «Доказ атрибуції», я все більше і більше відчуваю, що в другій половині розвитку #AI питання підтвердження прав на весь процес #AI внеску стане найбільшою больовою точкою традиційного штучного інтелекту. #OpenLedger поєднує в собі популярну нині програму #AI + #Blockchain для ефективного вирішення перерахованих вище больових точок, і згідно зі звітом про дослідження @MessariCrypto, до 2030 року #AI трек досягне ринкової вартості понад $2 трильйони, потенціал з яких очевидний, сьогодні ми проаналізуємо #AI новий #OpenLedger dark horse і перші 3 можливості безкоштовної участі.

В даний час #AI в основному контролюються великими компаніями (OpenAI, Google, Meta), як навчається модель, чиї дані використовуються і як розподіляється дохід - це повністю операція чорного ящика. Звичайні люди не можуть ні брати участь, ні отримувати користь. #OpenLedger використовує Proof of Attribution, щоб забезпечити відстеження контенту, створеного #AI (наприклад, зображення, статті, музика), до джерела, а також гарантувати, що всі постачальники даних, які беруть участь у створенні професійних моделей штучного інтелекту, будуть визнані або заохочені. •Як навчається → модель є загальнодоступною • Чиї дані використовуються → має запис і має облікові дані •Той, хто надає дані → може бути відстежений і винагороджений Це базова структура «антимонополії», яка повністю б'є по основній больовій точці нинішнього #AI найважливішої несправедливої проблеми.

#OpenLedger (@OpenledgerHQ) — це децентралізована платформа штучного інтелекту на основі блокчейну, яка спрямована на забезпечення прозорості, управління спільнотою та відкритого доступу до штучного інтелекту. На відміну від традиційних моделей штучного інтелекту, які контролюються великими технологічними компаніями, #OpenLedger дозволяє спільноті навчати, перевіряти та створювати спеціалізовані моделі штучного інтелекту. Результатом є більш справедлива система, де люди, які надають дані та моделі, отримують визнання та винагороди, на які вони заслуговують.

#OpenLedger архітектурі використовується 5 шарів ядра: 🔵 Рівень консенсусу (на основі безпечного спільного доступу EigenLayer) 🔵 Layer Model Runtime Layer (OpenLoRA) 🔵 Datanet + Доказ атрибуції 🔵 Рівень виконання завдань (перевірка завдань та стимулювання) 🔵 Рівень участі користувачів (плагін, низькопороговий вхід) Технічних речей занадто багато, ми не будемо їх тут повторювати, зацікавлені партнери, ви можете прочитати білу книгу у верхній частині @OpenledgerHQ головної сторінки. Для наших звичайних користувачів нас може більше турбувати метод рівня залучення користувачів, а основними стратегіями є (детальніше про стратегії пізніше): • Плагін для Chrome: можна використовувати як збирач даних (підказки щодо внеску, дані веб-сторінки) •Локальний бігун: запускайте вузли OpenLoRA, щоб отримувати бали, підтримуйте CPU та GPU •Взаємодія, що сприяє: завантажуйте набори даних, тренуйте моделі та перевіряйте результати інших, щоб сформувати спільноту #AI краудсорсингу.

#OpenLedger Ключові переваги: 1️⃣OpenLoRA: 1 відеокарта працює на тисячах моделей #OpenLedger найхардкорнішим продуктом є OpenLoRA, що є інфраструктурою рівня розгортання моделей. Це може бути складно зрозуміти, але я наведу вам приклад. 👉 Наприклад, тепер у вас є модель LLM і у вас є 1 000 «плагінів на основі навичок», налаштованих за допомогою LoRA (наприклад, юристи, лікарі, фітнес-тренери, вчителі тощо). Якщо запускати ці моделі традиційним способом, то потрібно налаштувати 1000 відеокарт, а це смішно дорого. #OpenLoRA Використовувані практики: •Завантажуйте лише одну базову модель (наприклад, Mistral) • Потрібен час для динамічного завантаження плагіна LoRA •Відеопам'ять не вибухає, перемикання в мілісекундах вирівнюється, а швидкість ще вища • Економія 90%+ на витратах на сервер 📌 Ця технологія є просто найкращим #AI приватизаційного благо для малого та середнього бізнесу та приватних осіб. Один LoRA на людину, багатокористувацький Copilot. Крім того, для таких масштабних модельних платформ (як проекти HuggingFace, Bittensor) це сильне взаємодоповнююче партнерство. Таким чином, #OpenLoRA – це не концепція, а лендинговий продукт, який дійсно вирішує проблеми вартості та масштабованості AI infra, а також має потужні можливості комерціалізації, особливо підходять для локалізованого приватного розгортання малих і середніх підприємств або приватних осіб.