gOcto,
Jo mer jeg studerer desentralisert AI, jo mer fortsetter ett gap å plage meg:
«Alle snakker om databehandling, modelltilgang, slutningshastighet ... Men ingen snakker om hvor dataene kommer fra. Eller hvem som kuraterte det.»
I maskinlæring er søppel inn = søppel ut.
Men de fleste krypto-AI-arkitekturer behandler fortsatt data som denne usynlige inngangen.
Det er ingen ansvarlighet, ingen herkomst, ingen belønning.
Det er det som gjør Datanets by @OpenledgerHQ til en av de viktigste primitivene i rommet.
#Datanets er domenespesifikke, desentraliserte nettverk der bidragsytere kuraterer strukturerte datasett for opplæring #AI modeller.
Hvert datapunkt er:
▸ Validert
▸ Tilskrevet
▸ Logget på kjeden
▸ Knyttet til fremtidige modellutganger via Proof of Attribusjon (#POA)
Det er det manglende koordinasjonslaget:
→ Strukturert nok for modeller
→ Gjennomsiktig nok til tillit
→ Motivert nok for ekte bidragsytere
I en verden der #LLMs spiser internett, stiller Datanets det riktige spørsmålet:
«Hva om treningsdataene tilhørte samfunnet?»
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.
12,44k
104
Innholdet på denne siden er levert av tredjeparter. Med mindre annet er oppgitt, er ikke OKX forfatteren av de siterte artikkelen(e) og krever ingen opphavsrett til materialet. Innholdet er kun gitt for informasjonsformål og representerer ikke synspunktene til OKX. Det er ikke ment å være en anbefaling av noe slag og bør ikke betraktes som investeringsråd eller en oppfordring om å kjøpe eller selge digitale aktiva. I den grad generativ AI brukes til å gi sammendrag eller annen informasjon, kan slikt AI-generert innhold være unøyaktig eller inkonsekvent. Vennligst les den koblede artikkelen for mer detaljer og informasjon. OKX er ikke ansvarlig for innhold som er vert på tredjeparts nettsteder. Beholdning av digitale aktiva, inkludert stablecoins og NFT-er, innebærer en høy grad av risiko og kan svinge mye. Du bør nøye vurdere om handel eller innehav av digitale aktiva passer for deg i lys av din økonomiske tilstand.