Da Datanets à IA a pagamentos: como a OpenLedger cria um sistema de colaboração de dados recompensável? 】 Enquanto a maioria dos projetos de IA da Web3 ainda está no estágio de construção da plataforma de "modelo como serviço", o OpenLedger já está construindo uma nova estrutura de colaboração on-chain: os usuários podem não apenas chamar modelos, mas também fazer upload de dados, treinar modelos e contribuir com conteúdo, e cada comportamento de participação pode ser registrado, atribuído e motivado. Os principais pilares desse mecanismo são Datanets e Payable AI. 1. Datanets: Permita que os uploads de dados também se tornem "ativos reivindicáveis" As contribuições de dados em projetos tradicionais de IA geralmente são únicas e não rastreáveis. Mas o modelo Datanets da OpenLedger, que envolve conjuntos de dados como ativos estruturados on-chain, gira em torno de três pontos: (1) Cada conjunto de dados carregado é claramente marcado com a identidade, hora e finalidade do colaborador e registrado como eventos verificáveis na cadeia. (2) O conjunto de dados pode ser combinado, fragmentado e autorizado de acordo com as necessidades de uso para realizar o compartilhamento entre modelos e o controle de uso; (3) Toda vez que o modelo chama dados, o sistema registra automaticamente o caminho da chamada e atribui o incentivo ao provedor de dados original. Os dados não são mais um "recurso de back-end", mas uma unidade de ativos on-chain que pode participar do ciclo de incentivo por um longo tempo. 2. IA pagável: chamada é pagamento, ação é valor Outro design central do OpenLedger é o Payable AI - que traduz o comportamento de chamada do modelo em comportamento de pagamento on-chain. Depois de carregar o modelo, os desenvolvedores podem personalizar o preço da chamada, o mecanismo de incentivo e o limite de orçamento, e os usuários acionarão automaticamente os pagamentos (pontos ou tokens) quando forem chamados e registrarão esse comportamento na trajetória de PoA (Prova de Atribuição). Essa estrutura muda o modelo tradicional de "uso livre, mas sem atribuição": (1) Os desenvolvedores podem obter renda estável por meio de chamadas; (2) O chamador recebe feedback e resposta on-chain transparentes; (3) Os contribuidores de conjuntos de dados e prompts também podem obter indiretamente o refluxo de valor. Esta é uma atualização do mecanismo de trabalho on-chain - o modelo não é mais baseado em plataforma e as chamadas não são mais anônimas. 3. O ciclo fechado de valor multifuncional das redes colaborativas de incentivo O OpenLedger não é construído como um mecanismo centralizado para "participantes de agendamento de plataforma", mas como uma rede de colaboração multilateral. Cada identidade tem um caminho de participação e uma forma de ganhar: (1) Os contribuintes de dados recebem participação nos lucros por meio da Datanets; (2) Os desenvolvedores de modelos recebem incentivos por meio de chamadas; (3) O chamador paga pontos para obter serviços; (4) Os participantes do conteúdo melhoram a qualidade do modelo por meio do Yap, prompts e feedback, e ganham reputação e incentivos. Este é um gráfico de rede com "contribuição como unidade de valor", e cada ponto de interação na cadeia é um comportamento que pode ser quantificado, registrado e incentivado participado. Se você quiser entender "qual é a camada inferior econômica de uma cidade de IA on-chain", esse pode ser o caminho mais valioso: dados são um ativo, chamada é pagamento e colaboração é crescimento. #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger动态系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun