gOcto, Čím více studuji decentralizovanou umělou inteligenci, tím více mě trápí jedna mezera: "Všichni mluví o výpočtech, přístupu k modelu, rychlosti odvozování... Nikdo ale nemluví o tom, odkud data pocházejí. Nebo kdo to kurátoroval." Ve strojovém učení je garbage in = garbage out. Většina architektur krypto-AI však stále zachází s daty jako s tímto neviditelným vstupem. Není v tom žádná odpovědnost, žádný původ, žádná odměna. To je to, co dělá z Datanets @OpenledgerHQ jedním z nejdůležitějších primitiv v této oblasti. #Datanets jsou decentralizované sítě specifické pro doménu, kde přispěvatelé spravují strukturované datové sady pro trénování modelů #AI. Každý datový bod je: ▸ Ověřeno ▸ Připsáno ▸ Přihlášeni v řetězci ▸ Svázáno s výstupy budoucích modelů pomocí Proof of Attribution (#POA) Je to chybějící koordinační vrstva: → Dostatečně strukturované pro modelky → Dostatečně transparentní pro důvěru → dostatečně motivované pro skutečné přispěvatele Ve světě, kde internet požírá #LLMs, si Datanets kladou správnou otázku: "Co kdyby trénovací data patřila komunitě?"
The deeper I dive into AI x Crypto, the more one question keeps resurfacing: “We’ve built a world where compute gets paid…But who rewards the ones who train the brain?” @OpenledgerHQ offers a powerful answer. It’s not just another AI infra play. It’s a full Layer-2 chain built on OP Stack + #EigenDA, optimized not for hype, but for economic coordination between data, models, and agents. Here’s what makes it unique 👇 1/ It starts with the data. @OpenledgerHQ introduces #Datanets - decentralized networks of domain-specific datasets contributed by users. Each data point is: ▸ Attributed on-chain ▸ Enriched, categorized ▸ Linked to the model outputs it influences ▸ Rewarded based on impact It’s like turning HuggingFace datasets into tokenized public goods, with verifiable history. 2/ Then comes the model layer. @OpenledgerHQ has built #ModelFactory, a GUI-based fine-tuning platform where: ▸ Anyone can fine-tune LLMs like LLaMA, Mistral, DeepSeek ▸ No code or APIs needed ▸ Models are trained using permissioned, verified data ▸ Attribution stays intact during fine-tuning ▸ You can chat with the model and view its data citations via RAG Attribution This makes building and trusting AI models easier, more secure, and transparent. 3/ Then serving at scale. With #OpenLoRA, you can serve 1000s of LoRA-based models on one GPU. It dynamically loads adapters, merges them in real time, and runs inference with quantization + token streaming. Perfect for: ▸ Customized agents ▸ Fast, low-cost serving ▸ Enterprise-scale deployments It’s cost-efficient, modular, and actually works. 4/ So why does OpenLedger matter? Because AI is becoming modular, agentic, and decentralized. But we still lack accountability and fairness in who gets paid. OpenLedger fixes that. ▸ You run a node? You get paid for clean data ▸ You fine-tune a model? You get cited + rewarded ▸ Your agent helps users? You stake + earn ▸ Your output is wrong? You lose reputation It’s trust via structure, not vibes. ✅ And yes, it’s live. Testnet is up: – Log in with social – Claim daily rewards – Explore the Datanets, ModelFactory, RAG – Possibly earn points or qualify for future airdrops Already listed on @KaitoAI’s Leaderboard + @cookiedotfun’s #SNAP. If you are interested in about real #AI value capture, not just speculative noise OpenLedger is worth a closer look.
Zobrazit originál
12,46 tis.
104
Obsah na této stránce poskytují třetí strany. Není-li uvedeno jinak, společnost OKX není autorem těchto informací a nenárokuje si u těchto materiálů žádná autorská práva. Obsah je poskytován pouze pro informativní účely a nevyjadřuje názory společnosti OKX. Nejedná se o doporučení jakéhokoli druhu a nemělo by být považováno za investiční poradenství ani nabádání k nákupu nebo prodeji digitálních aktiv. Tam, kde se k poskytování souhrnů a dalších informací používá generativní AI, může být vygenerovaný obsah nepřesný nebo nekonzistentní. Další podrobnosti a informace naleznete v připojeném článku. Společnost OKX neodpovídá za obsah, jehož hostitelem jsou externí weby. Držená digitální aktiva, včetně stablecoinů a tokenů NFT, zahrnují vysokou míru rizika a mohou značně kolísat. Měli byste pečlivě zvážit, zde je pro vás obchodování s digitálními aktivy nebo jejich držení vhodné z hlediska vaší finanční situace.