De la rețelele de date la inteligența artificială plătită: Cum construiește OpenLedger un sistem de colaborare a datelor cu recompense? 】 În timp ce majoritatea proiectelor Web3 AI sunt încă în stadiul de construcție a platformei "model-as-a-service", OpenLedger construiește deja o nouă structură de colaborare on-chain: utilizatorii pot nu numai să apeleze modele, ci și să încarce date, să antreneze modele și să contribuie cu conținut, iar fiecare comportament de participare poate fi înregistrat, atribuit și motivat. Pilonii de bază ai acestui mecanism sunt Datanets și Paid AI. 1. Rețele de date: Lăsați încărcările de date să devină și "active revendicabile" Contribuțiile de date în proiectele tradiționale de IA sunt adesea unice și de neurmărit. Dar modelul Datanets al OpenLedger, care înfășoară seturile de date ca active structurate în lanț, se învârte în jurul a trei puncte: (1) Fiecare set de date încărcat este marcat în mod clar cu identitatea, ora și scopul contribuitorului și înregistrat ca evenimente verificabile în lanț. (2) Setul de date poate fi combinat, fragmentat și autorizat în funcție de nevoile de utilizare pentru a realiza partajarea și controlul utilizării între modele; (3) De fiecare dată când modelul apelează date, sistemul înregistrează automat calea apelului și atribuie stimulentul furnizorului de date inițial. Datele nu mai sunt o "resursă backend", ci o unitate de active on-chain care poate participa la ciclul de stimulare pentru o lungă perioadă de timp. 2. AI plătibil: Apelul este plată, acțiunea este valoare Un alt design de bază al OpenLedger este Payable AI - care traduce comportamentul de apel al modelului în comportamentul de plată în lanț. După încărcarea modelului, dezvoltatorii pot personaliza prețul apelului, mecanismul de stimulare și limita bugetului, iar utilizatorii vor declanșa automat plăți (puncte sau tokenuri) atunci când sunt apelați și vor înregistra acest comportament în traiectoria PoA (Proof of Attribution). Această structură schimbă modelul tradițional de "utilizare gratuită, dar fără atribuire": (1) Dezvoltatorii pot obține venituri stabile prin apeluri; (2) apelantul primește feedback și răspuns transparent în lanț; (3) Contribuitorii la seturi de date și solicitări pot obține, de asemenea, indirect refluxul valorii. Aceasta este o actualizare a mecanismului de muncă on-chain - modelul nu mai este bazat pe platformă, iar apelurile nu mai sunt anonime. 3. Circuitul închis al valorii multirol a rețelelor de stimulente colaborative OpenLedger nu este construit ca un mecanism centralizat pentru "programarea participanților la platformă", ci ca o rețea de colaborare multilaterală. Fiecare identitate are o cale de participare și o modalitate de a câștiga: (1) Contribuitorii de date primesc participarea la profit prin Datanets; (2) Dezvoltatorii de modele primesc stimulente prin apeluri; (3) Apelantul plătește puncte pentru a obține servicii; (4) Participanții la conținut îmbunătățesc calitatea modelului prin Yap, solicitări și feedback și câștigă reputație și stimulente. Acesta este un grafic de rețea cu "contribuția ca unitate de valoare", iar fiecare punct de interacțiune de pe lanț este un comportament care poate fi cuantificat, înregistrat și stimulent participat. Dacă doriți să înțelegeți "care este stratul de jos economic al unui oraș AI on-chain", aceasta poate fi cea mai utilă cale: datele sunt un activ, apelul este plată, iar colaborarea este creștere. #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger动态系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun