بالأمس قمت بعمل شورت على البيتكوين عند 74120 بمضاعف 3. بمجرد أن فتحت صفقة الإيثريوم، رجعت الأسعار بشكل قوي. البيتكوين ارتد أيضًا إلى 76200. قمت بإيقاف الخسارة يدويًا وقطعت 15%، كانت صفقة مؤلمة.
بعدها، راجعت مهمة قمت بها على منصة لتعليم البيانات. كانت المنصة تطلب مني تصنيف ثلاثة آلاف صورة، وأعطوني 200 دولار. لكن بعد ستة أشهر اكتشفت أنهم باعوا هذه الدفعة لثلاث شركات ذكاء اصطناعي، وكل واحدة تستخدمها. وللأسف، لم أحصل على أي شيء بعد ذلك. شعور الاستغلال هذا أسوأ من تصفية حساب.
هذا الأمر جعلني أراجع تصميم Datanets في OpenLedger. يتطلب تقديم كل مجموعة بيانات بوجود هاش كامل ووقت تسجيل، وكل مرة تُستخدم فيها لتعديل دقيق أو استنتاج، يتم إنشاء سجل جديد على السلسلة. ببساطة، يمكنك تتبع من استخدم بياناتك، وكم مرة، وكم كانت رسوم الاستنتاج لكل مرة، كل هذا يمكن التحقق منه $OPEN .
ذهبت خصيصًا للتحقق من تنفيذ إثبات النسبة لديهم. كل مرة يخرج فيها نموذج، يتم حساب أي نقاط بيانات ساهمت بأكبر قدر، وتاريخ مساهمات هذه النقاط غير قابل للتغيير. لا يمكنك أن تقول مثل منصات Web2، "البيانات تم إخفائها" ثم تتخلص من مسؤولية المشاركة. السجلات على السلسلة واضحة، وما يجب تقسيمه هو ما سيتم تقسيمه.
بالمقارنة مع نموذج UTXO للبيتكوين، يمكن تتبع كل نقود إلى مصدرها. OpenLedger يطبق نفس المنطق على تدفق البيانات. بياناتك مثل UTXO، يمكن تتبعها أينما ذهبت. سجلات تحويل ERC20 للإيثريوم أيضًا شفافة، ولكنها تتعلق بتدفق المال، بينما هذا يتعلق بتدفق قيمة البيانات، وهو أصعب في القياس، لكن OpenLedger نجح في حسابه باستخدام نقاط التأثير.
بالطبع، لدي مخاوف. تتطلب هذه المتابعة الكاملة تخزينًا عاليًا على السلسلة. كل استنتاج يسجل نقاط البيانات المساهمة، مما يؤدي إلى انفجار حجم البيانات. ذكرت الورقة البيضاء استخدام خوارزميات تقريبية لضغط التخزين، لكن هل سيكون هناك فقدان للدقة؟ لم أرَ بيانات اختبار بعد @OpenLedger .
إذا لم تُحافظ على الدقة، فقد تظهر نزاعات في التقسيم. سأنتظر حتى يتم إطلاقه لأتحقق من بعض سجلات الاستنتاج الحقيقية قبل أن أقرر الاستثمار.
اليوم، لدي سؤالين، اختاروا واحدًا: #OpenLedger