Dataverkoista maksulliseen tekoälyyn: Kuinka OpenLedger rakentaa palkittavan datan yhteistyöjärjestelmän? 】 Vaikka useimmat Web3-tekoälyprojektit ovat vielä alustan rakennusvaiheessa "model-as-a-service", OpenLedger rakentaa jo uutta ketjun sisäistä yhteistyörakennetta: käyttäjät voivat paitsi kutsua malleja, myös ladata tietoja, kouluttaa malleja ja lisätä sisältöä, ja jokainen osallistumiskäyttäytyminen voidaan tallentaa, attribuoida ja motivoida. Tämän mekanismin peruspilarit ovat dataverkot ja maksullinen tekoäly. 1. Tietoverkot: Anna myös datan lataamisesta tulla "lunastettavaa omaisuutta" Perinteisten tekoälyprojektien tietojen toimittaminen on usein kertaluonteista ja jäljittämätöntä. Mutta OpenLedgerin Datanets-malli, joka käärii tietojoukot ketjun sisäisiksi strukturoiduiksi resursseiksi, pyörii kolmen kohdan ympärillä: (1) Jokaiseen ladattuun tietojoukkoon on merkitty selvästi osallistujan henkilöllisyys, aika ja tarkoitus, ja se kirjataan todennettavissa olevina ketjun sisäisinä tapahtumina. (2) Tietojoukko voidaan yhdistää, sirpaloida ja valtuuttaa käyttötarpeiden mukaan mallien välisen jakamisen ja käytön hallinnan toteuttamiseksi; (3) Joka kerta kun malli kutsuu tietoja, järjestelmä tallentaa automaattisesti puhelupolun ja määrittää kannustimen alkuperäiselle tiedontarjoajalle. Data ei ole enää "taustaresurssi", vaan ketjun sisäinen omaisuusyksikkö, joka voi osallistua kannustinsykliin pitkään. 2. Maksullinen tekoäly: Puhelu on maksu, toiminta on arvoa Toinen OpenLedgerin ydinsuunnittelu on Payable AI, joka muuntaa mallipuhelukäyttäytymisen ketjun sisäiseksi maksukäyttäytymiseksi. Mallin lataamisen jälkeen kehittäjät voivat mukauttaa puhelun hintaa, kannustinmekanismia ja budjettirajaa, ja käyttäjät käynnistävät automaattisesti maksuja (pisteitä tai tokeneita), kun heille soitetaan, ja kirjaavat tämän toiminnan PoA (Proof of Attribution) -kehitysradalle. Tämä rakenne muuttaa perinteistä "vapaa käyttö, mutta ei nimeämistä" -mallia: (1) Kehittäjät voivat saada vakaita tuloja puheluilla; (2) Soittaja saa läpinäkyvää palautetta ja vastausta ketjussa; (3) Tietojoukkojen ja kehotteiden osallistujat voivat myös epäsuorasti saada arvon uudelleenjuoksutusta. Tämä on päivitys ketjun sisäiseen työvoimamekanismiin - malli ei ole enää alustapohjainen, eivätkä puhelut ole enää anonyymejä. 3. Yhteistyöhön perustuvien kannustinverkostojen monirooliarvon suljettu kierto OpenLedgeriä ei ole rakennettu keskitetyksi mekanismiksi "alustan aikatauluttamiseen", vaan monenväliseksi yhteistyöverkostoksi. Jokaisella identiteetillä on osallistumispolku ja tapa ansaita: (1) Tietojen toimittajat saavat voitonjaon tietoverkkojen kautta; (2) Mallikehittäjät saavat kannustimia puheluiden kautta; (3) Soittaja maksaa pisteitä saadakseen palveluja; (4) Sisällön osallistujat parantavat mallin laatua Yapin, kehotteiden ja palautteen avulla sekä saavat mainetta ja kannustimia. Tämä on verkkokaavio, jossa "panos on arvon yksikkö", ja jokainen ketjun vuorovaikutuspiste on käyttäytyminen, joka voidaan kvantifioida, tallentaa ja osallistua kannustin. Jos haluat ymmärtää, "mikä on ketjussa olevan tekoälykaupungin taloudellinen pohjakerros", tämä voi olla kannattavin tie: data on voimavaraa, puhelu on maksua ja yhteistyö kasvua. #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger动态系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun