الانتشار السريع للذكاء الاصطناعي جعل شيء واحد واضحًا للغاية: السيطرة على البيانات مركزة في أيدٍ قليلة جداً. الشركات الضخمة تجمع البيانات العامة، وتدرب نماذج ملكية خلف أبواب مغلقة، وتترك المبدعين الأصليين بدون أي تعويض. هذا الاختناق المركزي هو بالضبط ما تم تصميم @OpenLedger لتحطيمه.
من خلال بناء بنية تحتية مخصصة للبلوكشين متوافقة مع الإيثيريوم ومصممة خصيصًا لنسب بيانات الذكاء الاصطناعي، @OpenLedger تنقل الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن الصوامع الشركات المعزولة وتحوله إلى اقتصاد ذكاء عادل وشفاف وعالي السيولة.
أركان البنية التحتية الثلاثة لـ OpenLedger
على عكس بروتوكولات الطبقة الأولى العامة، @OpenLedger تم بناء Ledger من الصفر لدعم دورة الحياة المعقدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. إنه يربط الفجوة بين الأمان التشفيري والمعالجة المكثفة للبيانات عبر ثلاث ابتكارات رئيسية:
Datanets (شبكات بيانات مملوكة من المجتمع): بدلًا من تزويد نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات عامة مُشفرة ومقتطفة من الإنترنت، يستخدم OpenLedger Datanets متخصصة يقودها المجتمع. يمكن للمستخدمين رفع مجموعات بيانات متخصصة بشكل آمن والتحقق منها وتقطيعها إلى رموز (Tokenize)—بدءًا من أنماط التهديدات الإلكترونية السيبرانية وصولًا إلى ترجمات لغوية دقيقة.
ModelFactory: بيئة ثورية بدون تعليمات برمجية تُمكّن المطورين من ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي للغة الكبيرة (LLMs) بسهولة باستخدام بيانات Datanet المُتحقق منها. إنها تُ демок ر التطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يجعل تخصيص النماذج بديهيًا وقابلًا للتحقق بدون الحاجة إلى برمجة معقدة على مستوى الخادم.
OpenLoRA: محرك النشر الذي يقوم بالأعمال الثقيلة. عبر تحسين موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU)، $OPEN يتيح تشغيل آلاف النماذج المُضبطة على نحو دقيق بكفاءة فوق بنية تحتية واحدة، ما يقلّل بشكل كبير التكاليف المرتفعة عادةً المرتبطة باستضافة الذكاء الاصطناعي اللامركزي. #OpenRank
