gOcto,
Im więcej studiuję zdecentralizowaną sztuczną inteligencję, tym bardziej jedna luka mnie niepokoi:
"Wszyscy mówią o obliczeniach, dostępie do modeli, szybkości wnioskowania... Ale nikt nie mówi o tym, skąd pochodzi dane. Albo kto je skatalogował."
W uczeniu maszynowym, śmieci w = śmieci out.
Ale większość architektur crypto-AI nadal traktuje dane jako ten niewidoczny input.
Nie ma odpowiedzialności, nie ma pochodzenia, nie ma nagrody.
To sprawia, że Datanets od @OpenledgerHQ są jednym z najważniejszych prymitywów w tej przestrzeni.
#Datanets to specyficzne dla domeny, zdecentralizowane sieci, w których uczestnicy kurują uporządkowane zbiory danych do trenowania modeli #AI.
Każdy punkt danych jest:
▸ Walidowany
▸ Atrybutowany
▸ Zarejestrowany na łańcuchu
▸ Powiązany z przyszłymi wynikami modeli za pomocą Proof of Attribution (#POA)
To brakująca warstwa koordynacyjna:
→ Wystarczająco uporządkowana dla modeli
→ Wystarczająco przejrzysta dla zaufania
→ Wystarczająco zmotywowana dla prawdziwych uczestników
W świecie #LLMs zjadających internet, Datanets zadają właściwe pytanie:
"Co jeśli dane treningowe należałyby do społeczności?"
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.
12,47 tys.
104
Treści na tej stronie są dostarczane przez strony trzecie. O ile nie zaznaczono inaczej, OKX nie jest autorem cytowanych artykułów i nie rości sobie żadnych praw autorskich do tych materiałów. Treść jest dostarczana wyłącznie w celach informacyjnych i nie reprezentuje poglądów OKX. Nie mają one na celu jakiejkolwiek rekomendacji i nie powinny być traktowane jako porada inwestycyjna lub zachęta do zakupu lub sprzedaży aktywów cyfrowych. Treści, w zakresie w jakim jest wykorzystywana generatywna sztuczna inteligencja do dostarczania podsumowań lub innych informacji, mogą być niedokładne lub niespójne. Przeczytaj podlinkowany artykuł, aby uzyskać więcej szczegółów i informacji. OKX nie ponosi odpowiedzialności za treści hostowane na stronach osób trzecich. Posiadanie aktywów cyfrowych, w tym stablecoinów i NFT, wiąże się z wysokim stopniem ryzyka i może podlegać znacznym wahaniom. Musisz dokładnie rozważyć, czy handel lub posiadanie aktywów cyfrowych jest dla Ciebie odpowiednie w świetle Twojej sytuacji finansowej.