La inteligencia abierta necesita recibos, rutas y recompensas @OpenledgerHQ está cableando la pila de extremo a extremo, y las piezas finalmente hacen clic: - Redes de datos para datos de entrenamiento de IA especializados, seleccionados por comunidades y vinculados a billeteras - Prueba de atribución para que los conjuntos de datos, los modelos y las decisiones de los agentes tengan una procedencia verificable - ModelFactory + OpenLoRA + Lagrange + Inference Tracking = construir → verificar → bucles de recompensa, sin pagos basados en vibraciones - IA de capa líquida en un EVM L2 con EigenDA, puente + explorador en vivo, ADN OP-Stack para desarrolladores que envían - Los colaboradores cargan datos de nicho, ejecutan nodos, registran herramientas y obtienen crédito en cadena que realmente viaja La escala parece real: la red de prueba supera la marca del millón, 10+ TB verificados a través de la red, 20 equipos en construcción, pilotos empresariales en vivo, ingresos reservados y creciendo Tiempo para ver: la red principal se mide en semanas, la ventana de TGE está en cubierta a medida que se endurece el despliegue Mi libro de jugadas: - Girar una red de datos alrededor de un dominio que conozco - Conectarle los canalizaciones RAG de mis agentes - Realice un seguimiento de la inferencia, recopile la atribución, componga la posición antes de $OPEN Atribución → Transparencia → Propiedad compartida Sin cajas negras, solo trabajo auditable que paga a la fuente