gOcto,
Merkezi olmayan yapay zekayı ne kadar çok incelersem, bir boşluk beni o kadar çok rahatsız etmeye devam ediyor:
"Herkes bilgi işlemden, model erişiminden ve çıkarım hızından bahsediyor... Ancak kimse verilerin nereden geldiğinden bahsetmiyor. Ya da kimin küratörlüğünü yaptığını."
Makine öğreniminde, çöp girişi = çöp dışarı.
Ancak çoğu kripto-AI mimarisi, verileri hala bu görünmez girdi olarak ele alıyor.
Hesap verebilirlik yok, köken yok, ödül yok.
Datanets by @OpenledgerHQ'yi uzaydaki en önemli ilkellerden biri yapan da budur.
#Datanets, katkıda bulunanların #AI modellerini eğitmek için yapılandırılmış veri kümelerini düzenlediği, alana özgü, merkezi olmayan ağlardır.
Her veri noktası:
▸ Doğrulandı
▸ Atfedilen
▸ Zincir üzerinde oturum açıldı
▸ Nitelik Kanıtı (#POA) aracılığıyla gelecekteki model çıktılarına bağlı
Eksik koordinasyon katmanı:
→ Modeller için yeterince yapılandırılmış
→ Güven için yeterince şeffaf
→ Gerçek katkıda bulunanlar için yeterince teşvik edildi
İnterneti yiyen #LLMs bir dünyada, Datanet'ler doğru soruyu soruyor:
"Eğitim verileri topluluğa ait olsaydı ne olurdu?"

AI x Crypto'ya ne kadar derine dalarsam, o kadar çok soru yeniden ortaya çıkmaya devam ediyor:
"Bilgi işlemin ücretli olduğu bir dünya inşa ettik... Ama beyni eğitenleri kim ödüllendiriyor?"
@OpenledgerHQ güçlü bir cevap sunuyor.
Bu sadece başka bir AI altyapı oyunu değil.
OP Stack + #EigenDA üzerine inşa edilmiş, yutturmaca için değil, veriler, modeller ve aracılar arasındaki ekonomik koordinasyon için optimize edilmiş tam bir Katman-2 zinciridir.
İşte onu benzersiz 👇 kılan şey
1/ Verilerle başlar.
@OpenledgerHQ, kullanıcılar tarafından katkıda bulunulan alana özgü veri kümelerinden oluşan merkezi olmayan #Datanets ağları sunar.
Her veri noktası:
▸ Zincir üzerinde atfedilen
▸ Zenginleştirilmiş, kategorize edilmiş
▸ Etkilediği model çıktılarına bağlı
▸ Etkiye göre ödüllendirilir
Bu, HuggingFace veri kümelerini doğrulanabilir geçmişe sahip tokenize edilmiş kamu mallarına dönüştürmek gibidir.
2/ Sonra model katmanı gelir.
@OpenledgerHQ, GUI tabanlı bir ince ayar platformu olan #ModelFactory'yi geliştirdi:
▸ Herkes LLaMA, Mistral, DeepSeek gibi LLM'lere ince ayar yapabilir
▸ Kod veya API gerekmez
▸ Modeller izinli, doğrulanmış veriler kullanılarak eğitilir
▸ İnce ayar sırasında ilişkilendirme bozulmadan kalır
▸ RAG Attribution aracılığıyla modelle sohbet edebilir ve veri alıntılarını görüntüleyebilirsiniz.
Bu, yapay zeka modelleri oluşturmayı ve bunlara güvenmeyi daha kolay, daha güvenli ve şeffaf hale getirir.
3/ Sonra ölçekte servis yapın.
#OpenLoRA ile, hizmet verebilirsin 1000'lerce LoRA tabanlı model tek bir GPU'da.
Bağdaştırıcıları dinamik olarak yükler, gerçek zamanlı olarak birleştirir ve niceleme + belirteç akışı ile çıkarım çalıştırır.
Şunlar için mükemmel:
▸ Özelleştirilmiş aracılar
▸ Hızlı, düşük maliyetli servis
▸ Kurumsal ölçekli dağıtımlar
Uygun maliyetli, modüler ve gerçekten işe yarıyor.
4/ Peki OpenLedger neden önemli?
Çünkü yapay zeka modüler, ajan ve merkezi olmayan hale geliyor.
Ancak kimin ödeme alacağı konusunda hala hesap verebilirlik ve adaletten yoksunuz.
OpenLedger bunu düzeltir.
▸ Bir düğüm mü çalıştırıyorsunuz? Temiz veriler için ödeme alırsınız
▸ Bir modele ince ayar mı yapıyorsunuz? Alıntı yapılırsınız + ödüllendirilirsiniz
▸ Temsilciniz kullanıcılara yardımcı oluyor mu? Siz yatırırsınız + kazanırsınız
▸ Çıktınız yanlış mı? İtibar kaybedersiniz
Yapı yoluyla güvendir, titreşimler değil.
✅ Ve evet, canlı.
Testnet yayında:
– Sosyal ile giriş yapın
– Günlük ödülleri talep edin
– Datanet'leri, ModelFactory'yi, RAG'ı keşfedin
– Muhtemelen puan kazanın veya gelecekteki airdrop'lara hak kazanın
@KaitoAI'ın Liderlik Tablosunda + @cookiedotfun'ın #SNAP'unda zaten listelenmiştir.
Sadece spekülatif gürültü değil, gerçek #AI değer yakalama ile ilgileniyorsanız, OpenLedger daha yakından bakmaya değer.


11,58 B
101
Bu sayfadaki içerik üçüncü taraflarca sağlanmaktadır. Aksi belirtilmediği sürece, atıfta bulunulan makaleler OKX TR tarafından kaleme alınmamıştır ve OKX TR, bu materyaller üzerinde herhangi bir telif hakkı talebinde bulunmaz. İçerik, yalnızca bilgilendirme amaçlı sağlanmıştır ve OKX TR’nin görüşlerini yansıtmaz. Ayrıca, sunulan içerikler herhangi bir konuya ilişkin onay niteliği taşımaz ve yatırım tavsiyesi veya herhangi bir dijital varlığın alınıp satılmasına yönelik davet olarak değerlendirilmemelidir. Özetler ya da diğer bilgileri sağlamak için üretken yapay zekânın kullanıldığı durumlarda, bu tür yapay zekâ tarafından oluşturulan içerik yanlış veya tutarsız olabilir. Daha fazla ayrıntı ve bilgi için lütfen bağlantıda sunulan makaleyi okuyun. OKX TR, üçüncü taraf sitelerde barındırılan içeriklerden sorumlu değildir. Sabit coinler ve NFT’ler dâhil olmak üzere dijital varlıkları tutmak, yüksek derecede risk içerir ve bu tür varlık fiyatlarında büyük ölçüde dalgalanma yaşanabilir. Dijital varlıkları alıp satmanın veya tutmanın sizin için uygun olup olmadığını finansal durumunuz ışığında dikkatlice değerlendirmelisiniz.