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.


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.