كنت أستعرض ملاحظات هيكلية openledger و وثائق المدققين، وأحاول بشكل أساسي فهم ما إذا كان تصميم الشبكة يخلق تنسيق دائم أو فقط حوافز مؤقتة للمشاركة. يعتقد معظم الناس أن openledger هو مجرد رمز للعملة المشفرة + ذكاء اصطناعي مرتبط بمجموعات البيانات، لكن البروتوكول مبني حقًا حول النسب والتوجيه الاقتصادي.
ما لفت انتباهي هو طبقة المساهمة اللامركزية. يمكن للمساهمين تقديم مجموعات بيانات متخصصة - ربما نصوص الرعاية الصحية الإقليمية أو مستندات الامتثال الخاصة بالصناعة - وتحاول الشبكة تتبع كيفية تأثير تلك المجموعات على أداء النموذج في الأسفل. بدلاً من بيع البيانات مرة واحدة، يمكن للمساهمين نظريًا الاستمرار في الكسب بينما تستمر النماذج في استخدام مدخلاتهم.
بصراحة، هذه فرضية طموحة جدًا. يجب أن تظل آلية النسبة موثوقة عبر دورات إعادة التدريب، والتعديل الدقيق، ومجموعات البيانات المختلطة. وهذه هي النقطة التي أفكر فيها باستمرار: بمجرد أن تمتص النماذج الآلاف من مصادر البيانات المتداخلة، تبدأ النسبة في أن تصبح احتمالية بدلاً من دقيقية. ربما يكون ذلك مقبولًا اقتصاديًا، لكنه يضعف السرد النظيف لـ "دليل المساهمة" الذي يرتبط به الناس غالبًا مع هذه الأنظمة.
ديناميات السوق مثيرة للاهتمام أيضًا لأن openledger يبدو أنه يفترض أن الطلب المستقبلي على الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر وحدوية وقابلية للتكوين. يقوم بناؤو النماذج بجمع البيانات من الشبكات المفتوحة بدلاً من الاعتماد كليًا على خطوط الأنابيب الداخلية المغلقة. ربما تدعم الأسواق المتخصصة هذا النموذج. ربما لا تزال المؤسسات تفضل المكدسات المركزية لأن تكلفة التحقق تصبح باهظة جدًا.
هيكل الحوافز يبدو هشًا أيضًا. يمكن أن تساعد مكافآت الرموز في تحفيز المساهمين في البداية، لكن الحفاظ على مشاركة عالية الجودة بعد انخفاض الانبعاثات يكون أصعب. يبدو أن البيانات الاصطناعية ذات القيمة المنخفضة وسلوك الزراعة أمر لا مفر منه ما لم تصبح طبقات التحقق انتقائية جداً.
المراقبة:
- نسبة الرسوم العضوية إلى الانبعاثات
- الطلب المتكرر من مطوري النماذج الفعليين
- تكاليف التحقق من النسبة على نطاق واسع
$OPEN @OpenLedger #OpenLedger
ما لفت انتباهي هو طبقة المساهمة اللامركزية. يمكن للمساهمين تقديم مجموعات بيانات متخصصة - ربما نصوص الرعاية الصحية الإقليمية أو مستندات الامتثال الخاصة بالصناعة - وتحاول الشبكة تتبع كيفية تأثير تلك المجموعات على أداء النموذج في الأسفل. بدلاً من بيع البيانات مرة واحدة، يمكن للمساهمين نظريًا الاستمرار في الكسب بينما تستمر النماذج في استخدام مدخلاتهم.
بصراحة، هذه فرضية طموحة جدًا. يجب أن تظل آلية النسبة موثوقة عبر دورات إعادة التدريب، والتعديل الدقيق، ومجموعات البيانات المختلطة. وهذه هي النقطة التي أفكر فيها باستمرار: بمجرد أن تمتص النماذج الآلاف من مصادر البيانات المتداخلة، تبدأ النسبة في أن تصبح احتمالية بدلاً من دقيقية. ربما يكون ذلك مقبولًا اقتصاديًا، لكنه يضعف السرد النظيف لـ "دليل المساهمة" الذي يرتبط به الناس غالبًا مع هذه الأنظمة.
ديناميات السوق مثيرة للاهتمام أيضًا لأن openledger يبدو أنه يفترض أن الطلب المستقبلي على الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر وحدوية وقابلية للتكوين. يقوم بناؤو النماذج بجمع البيانات من الشبكات المفتوحة بدلاً من الاعتماد كليًا على خطوط الأنابيب الداخلية المغلقة. ربما تدعم الأسواق المتخصصة هذا النموذج. ربما لا تزال المؤسسات تفضل المكدسات المركزية لأن تكلفة التحقق تصبح باهظة جدًا.
هيكل الحوافز يبدو هشًا أيضًا. يمكن أن تساعد مكافآت الرموز في تحفيز المساهمين في البداية، لكن الحفاظ على مشاركة عالية الجودة بعد انخفاض الانبعاثات يكون أصعب. يبدو أن البيانات الاصطناعية ذات القيمة المنخفضة وسلوك الزراعة أمر لا مفر منه ما لم تصبح طبقات التحقق انتقائية جداً.
المراقبة:
- نسبة الرسوم العضوية إلى الانبعاثات
- الطلب المتكرر من مطوري النماذج الفعليين
- تكاليف التحقق من النسبة على نطاق واسع
$OPEN @OpenLedger #OpenLedger
