【Od Datanets do Payable AI: jak OpenLedger buduje system współpracy danych z nagrodami?】 Podczas gdy większość projektów Web3 AI wciąż znajduje się na etapie budowy platformy „model jako usługa”, OpenLedger już buduje nową strukturę współpracy na łańcuchu: użytkownicy mogą nie tylko korzystać z modeli, ale także przesyłać dane, trenować modele, wnosić treści, a każde uczestnictwo jest rejestrowane, przypisywane i nagradzane. Kluczowym filarem tego mechanizmu są Datanets i Payable AI. 1. Datanets: spraw, aby przesyłanie danych stało się „możliwym do dochodzenia aktywem” W tradycyjnych projektach AI wkład danych często jest jednorazowy i nie do śledzenia. Jednak model Datanets wprowadzony przez OpenLedger pakuje zbiory danych jako strukturalne aktywa na łańcuchu i opiera się na trzech punktach: (1) każdy przesłany zbiór danych jest wyraźnie oznaczony tożsamością, czasem i przeznaczeniem wkładcy, a także rejestrowany jako weryfikowalne zdarzenie na łańcuchu; (2) zbiory danych mogą być łączone, dzielone i autoryzowane w zależności od potrzeb użytkowania, co umożliwia współdzielenie i kontrolę użycia między modelami; (3) za każdym razem, gdy model korzysta z danych, system automatycznie rejestruje ścieżkę wywołania i przypisuje nagrodę do pierwotnego dostawcy danych. Dane przestają być „zasobem w tle”, a stają się aktywem na łańcuchu, które może uczestniczyć w cyklu nagród przez długi czas. 2. Payable AI: wywołanie to płatność, działanie to wartość Kolejnym kluczowym projektem OpenLedger jest Payable AI — przekształcenie działania wywołania modelu w działanie płatności na łańcuchu. Po przesłaniu modelu, deweloperzy mogą dostosować cenę wywołania, mechanizm nagród i limit budżetowy, a użytkownicy automatycznie uruchamiają płatność (punkty lub tokeny) podczas wywołania, a to działanie jest rejestrowane w śladzie PoA (Proof of Attribution). Ta struktura zmienia tradycyjny model „używania za darmo, ale bez praw własności”: (1) deweloperzy mogą uzyskiwać stabilny dochód z wywołań; (2) wywołujący otrzymują przejrzystą informację zwrotną i odpowiedź na łańcuchu; (3) wkładcy zbiorów danych i podpowiedzi mogą również pośrednio uzyskiwać wartość zwrotną. To jest aktualizacja mechanizmu pracy na łańcuchu — model nie jest już własnością platformy, a wywołanie nie jest już anonimowe. 3. Współpracy sieciowa wartość zamknięta z wieloma rolami OpenLedger nie buduje zcentralizowanego mechanizmu „platformy zarządzającej uczestnikami”, ale wielostronną sieć współpracy. Każda tożsamość ma swoją ścieżkę uczestnictwa i sposób uzyskiwania korzyści: (1) wkładcy danych uzyskują zyski dzięki Datanets; (2) deweloperzy modeli uzyskują nagrody za wywołania; (3) wywołujący wydają punkty, aby uzyskać usługi; (4) uczestnicy treści poprawiają jakość modelu poprzez Yap, podpowiedzi i opinie, zdobywając reputację i nagrody. To jest sieć, w której „wkład jest jednostką wartości”, a każdy punkt interakcji na łańcuchu to działanie, które można zmierzyć, zarejestrować i wziąć udział w nagrodach. Jeśli chcesz zrozumieć „czym jest ekonomiczna podstawa miasta AI na łańcuchu”, to może być jedna z najcenniejszych ścieżek do rozważenia: dane to aktywa, wywołanie to płatność, współpraca to wzrost. #OpenLedger #COOKIE #Seria dynamiczna OpenLedger @OpenledgerHQ @cookiedotfun