Від мереж даних до платного штучного інтелекту: як OpenLedger створює вигідну систему спільної роботи над даними? 】 У той час як більшість проєктів Web3 зі штучним інтелектом все ще перебувають на стадії побудови платформи «модель як послуга», OpenLedger вже будує нову структуру співпраці в ланцюжку: користувачі можуть не тільки викликати моделі, але й завантажувати дані, навчати моделей і вносити контент, а кожна поведінка участі може бути записана, приписана та мотивована. Основними стовпами цього механізму є мережі даних та платний штучний інтелект. 1. Мережі даних: дозвольте завантаженню даних також стати «активами, які можна вимагати» Внесок даних у традиційні проєкти штучного інтелекту часто є одноразовим і не піддається відстеженню. Але модель Datanets від OpenLedger, яка обгортає набори даних як структуровані активи в ланцюжку, обертається навколо трьох пунктів: (1) Кожен завантажений набір даних має чітке маркування із зазначенням особи, часу та мети учасника та записується як події, які можна перевірити в мережі. (2) Набір даних можна об'єднувати, розділяти та авторизувати відповідно до потреб використання для реалізації спільного використання між моделями та контролю використання; (3) Щоразу, коли модель отримує дані, система автоматично записує шлях виклику та приписує заохочення постачальнику вихідних даних. Дані більше не є «внутрішнім ресурсом», а одиницею активів у мережі, яка може брати участь у циклі стимулювання протягом тривалого часу. 2. Платний штучний інтелект: дзвінок — це оплата, дія — цінність Ще одним основним дизайном OpenLedger є Payable AI, який перетворює поведінку дзвінків моделі на поведінку платежів у мережі. Після завантаження моделі розробники можуть налаштувати ціну дзвінка, механізм заохочення та ліміт бюджету, а користувачі автоматично ініціюватимуть платежі (бали або токени) під час дзвінка та фіксуватимуть цю поведінку в траєкторії PoA (Proof of Attribution). Ця структура змінює традиційну модель «безкоштовне використання, але без атрибуції»: (1) Розробники можуть отримувати стабільний дохід за допомогою дзвінків; (2) Абонент отримує прозорий зворотний зв'язок і відповідь у мережі; (3) Учасники наборів даних і підказок також можуть опосередковано отримувати перерозподіл значень. Це оновлення механізму праці в ланцюжку - модель більше не заснована на платформі, а дзвінки більше не є анонімними. 3. Замкнутий цикл багаторольової цінності спільних мереж стимулювання OpenLedger побудований не як централізований механізм для «учасників планування на платформі», а як багатостороння мережа співпраці. Кожна ідентичність має свій шлях участі та спосіб заробітку: (1) Постачальники даних отримують частку прибутку через Datanets; (2) розробники моделей отримують заохочення через дзвінки; (3) Абонент оплачує бали за отримання послуг; (4) Учасники контенту покращують якість моделі за допомогою Yap, підказок та зворотного зв'язку, а також отримують репутацію та стимули. Це мережевий графік з «внеском як одиницею вартості», і кожна точка взаємодії в ланцюжку є поведінкою, яку можна кількісно оцінити, зафіксувати та заохотити до участі. Якщо ви хочете зрозуміти, «що таке економічний нижній шар ончейн-міста зі штучним інтелектом», це може бути найбільш вигідним шляхом: дані — це актив, дзвінок — це оплата, а співпраця — це зростання. #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger动态系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun