Från datanät till betalbar AI: Hur bygger OpenLedger ett belöningsbart datasamarbetssystem? 】 Medan de flesta Web3 AI-projekt fortfarande befinner sig i plattformskonstruktionsstadiet av "model-as-a-service", bygger OpenLedger redan en ny samarbetsstruktur på kedjan: användare kan inte bara ringa modeller, utan också ladda upp data, träna modeller och bidra med innehåll, och varje deltagandebeteende kan registreras, tillskrivas och motiveras. Grundpelarna i denna mekanism är datanät och betalbar AI. 1. Datanät: Låt även uppladdningar av data bli "anspråksbara tillgångar" Databidrag i traditionella AI-projekt är ofta en engångsföreteelse och går inte att spåra. Men OpenLedgers Datanets-modell, som omsluter datauppsättningar som strukturerade tillgångar i kedjan, kretsar kring tre punkter: (1) Varje uppladdad datauppsättning är tydligt märkt med bidragsgivarens identitet, tid och syfte och registreras som verifierbara händelser i kedjan. (2) Datauppsättningen kan kombineras, fragmenteras och auktoriseras enligt användningsbehoven för att realisera delning och användningskontroll mellan modeller; (3) Varje gång modellen anropar data registrerar systemet automatiskt anropsvägen och tilldelar incitamentet till den ursprungliga dataleverantören. Data är inte längre en "backend-resurs" utan en tillgångsenhet i kedjan som kan delta i incitamentcykeln under lång tid. 2. Betalbar AI: Samtal är betalning, handling är värde En annan kärndesign av OpenLedger är Payable AI - som översätter modellsamtalens beteende till betalningsbeteende i kedjan. Efter att ha laddat upp modellen kan utvecklare anpassa samtalspriset, incitamentsmekanismen och budgetgränsen, och användarna kommer automatiskt att utlösa betalningar (poäng eller tokens) när de anropas och registrera detta beteende i PoA-banan (Proof of Attribution). Den här strukturen ändrar den traditionella modellen "fri användning men ingen tillskrivning": (1) Utvecklare kan få en stabil inkomst genom samtal; (2) Den som ringer får transparent feedback och svar i kedjan; (3) Deltagare till datauppsättningar och prompter kan också indirekt få omformning av värde. Detta är en uppgradering av arbetsmekanismen på kedjan - modellen är inte längre plattformsbaserad och samtalen är inte längre anonyma. 3. Det slutna kretsloppet av multirollvärde av kollaborativa incitamentsnätverk OpenLedger är inte byggt som en centraliserad mekanism för "plattformsschemaläggningsdeltagare", utan som ett multilateralt samarbetsnätverk. Varje identitet har en deltagandeväg och ett sätt att tjäna: (1) Datarapportörer får vinstdelning genom Datanets; (2) Modellutvecklare får incitament genom samtal; (3) Den som ringer betalar poäng för att få tjänster; (4) Innehållsdeltagare förbättrar modellens kvalitet genom Yap, uppmaningar och feedback och får rykte och incitament. Detta är en nätverksgraf med "bidrag som värdeenhet", och varje interaktionspunkt i kedjan är ett beteende som kan kvantifieras, registreras och delta i incitament. Om du vill förstå "vad som är det ekonomiska bottenskiktet i en on-chain AI-stad" kan detta vara den mest värdefulla vägen: data är en tillgång, samtal är betalning och samarbete är tillväxt. #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger动态系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun