gOcto,
Mitä enemmän tutkin hajautettua tekoälyä, sitä enemmän yksi aukko vaivaa minua:
"Kaikki puhuvat laskennasta, mallin saatavuudesta, päättelynopeudesta... Mutta kukaan ei puhu siitä, mistä tiedot tulevat. Tai kuka sen kuratoi sen."
Koneoppimisessa roskat sisään = roskat ulos.
Useimmat kryptotekoälyarkkitehtuurit käsittelevät dataa kuitenkin edelleen näkymättömänä syötteenä.
Ei ole vastuuvelvollisuutta, ei alkuperää, ei palkintoa.
Tämä tekee Datanets by @OpenledgerHQ:stä yhden alan tärkeimmistä primitiivisistä.
#Datanets ovat toimialuekohtaisia, hajautettuja verkkoja, joissa osallistujat kuratoivat jäsenneltyjä tietojoukkoja #AI mallien koulutusta varten.
Jokainen datapiste on:
▸ Vahvistettu
▸ Määritetty
▸ Kirjattu ketjuun
▸ Sidottu tuleviin mallituloksiin Proof of Attribution -toiminnolla (#POA)
Se on puuttuva koordinaatiokerros:
→ Riittävän jäsennelty malleille
→ Riittävän läpinäkyvä luottamukselle
→ Tarpeeksi kannustettu todellisille avustajille
Maailmassa, jossa #LLMs syö Internetiä, Datanets kysyy oikean kysymyksen:
"Entä jos koulutustiedot kuuluisivat yhteisölle?"

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.


12,45 t.
104
Tällä sivulla näytettävä sisältö on kolmansien osapuolten tarjoamaa. Ellei toisin mainita, OKX ei ole lainatun artikkelin / lainattujen artikkelien kirjoittaja, eikä OKX väitä olevansa materiaalin tekijänoikeuksien haltija. Sisältö on tarkoitettu vain tiedoksi, eikä se edusta OKX:n näkemyksiä. Sitä ei ole tarkoitettu minkäänlaiseksi suositukseksi, eikä sitä tule pitää sijoitusneuvontana tai kehotuksena ostaa tai myydä digitaalisia varoja. Siltä osin kuin yhteenvetojen tai muiden tietojen tuottamiseen käytetään generatiivista tekoälyä, tällainen tekoälyn tuottama sisältö voi olla epätarkkaa tai epäjohdonmukaista. Lue aiheesta lisätietoa linkitetystä artikkelista. OKX ei ole vastuussa kolmansien osapuolten sivustojen sisällöstä. Digitaalisten varojen, kuten vakaakolikoiden ja NFT:iden, omistukseen liittyy suuri riski, ja niiden arvo voi vaihdella merkittävästi. Sinun tulee huolellisesti harkita, sopiiko digitaalisten varojen treidaus tai omistus sinulle taloudellisessa tilanteessasi.