Cavil Zevran

قد تكون الصفقة قد انتهت، وما زالت غير مفهومة.

هذه هي السطح العبقري الذي أعود إليه دائماً بعد "حديث التنفيذ العالي". الأوامر المغلقة، بحد ذاتها، ليست مثيرة. لكن بالنسبة للتاجر النشيط في السوق الفوري، فإنها حيث يتم اتخاذ قرار سريع إما بسجل نظيف أو ذاكرة ضبابية.

يقدم Genius المعاملات المكتملة مع سعر التعبئة، ووقت التنفيذ، والحالة النهائية. يبدو الأمر بسيطاً حتى تدرك أن التبادل تم تحت ضغط. بمجرد أن تتحرك الشمعة، لم يعد الاستفسار إذا ما حصل النقر. بل إذا كنت لا أزال أستطيع رؤية ما حدث حقاً دون إعادة بناء التعبئة من لقطات الشاشة، أو آثار المحفظة، أو مستويات الشارت التي تم تذكرها جزئياً.

مسار المراجعة هو الجزء المفيد. يمكن تصفية الأوامر المغلقة حسب التاريخ، أو الرمز، أو نوع المعاملة، ويمكن عرض القيمة بالدولار الأمريكي أو بمصطلحات الرموز. هذا مهم لأن الصفقة قد تُرى بطرق مختلفة اعتماداً على ما أحاول تعلمه منها. هل كانت قيمة الدولارات غير متناسبة في الحجم؟ هل كنت معرضاً بشكل مفرط للرموز؟ هل كانت هناك طريقة واحدة من التداول تسبب معظم التعبئات السلبية؟

لا أود أن أضخم الأمر كجانب رائع. إنها نظافة السجل. لكن نظافة السجل هي ما يمنع محطة التداول من التحول إلى موقع حيث يكرر المتداولون نفس الخطأ بشكل أسرع. يجب أن تعود الصفقة الأخيرة بأكثر من مجرد سطر حالة. يجب أن تترك بنية كافية لجعل القرار التالي أكثر وضوحاً.

شرط إثباتي هو أن التاريخ لا يزال قابلاً للقراءة عندما تصبح النشاطات مزدحمة. يعتقد Genius أن الطلب المكتمل هو جزء من التداول وليس التخزين إذا كنت أرغب في فحص مجموعة من التعبئات وعزل رمز واحد وضبط عدسة القيمة دون مغادرة التدفق.

الصفقة ليست نهائية في الواقع عندما تهبط. عندما تذهب العجلة، يمكن للمتداول أن يتمسك بها، وتصبح نهائية. @GeniusOfficial $GENIUS #genius #GENIUSBinanceHODLer $HEI $ALLO

خطر المطالبة بالـ airdrop ليس دائماً فقدان المطالبة. أحياناً يكون الفعل نفسه وهو النقر على الخيار هو الذي يجعل الطريقة الأفضل غير متاحة.

هذه هي واجهة OpenLedger التي سأبحث عنها من زاوية المطالبين. المطالبون بالـ airdrop الذين تم التحقق منهم لا يحصلون فقط على تخصيص رموز. بل يتم تزويدهم أيضاً بمسار خاص للـ Stake و Claim حيث تدفع OpenLedger أسعار الغاز للتكديس وتقدم عائد سنوي مرتفع APY أكثر من المشاركين العاديين في التكديس. ولكن هناك حاجز صارم في تدفق المطالبة: بمجرد أن يقبل المستخدم القواعد لقناة المطالبة المباشرة، يمكنهم فقط المطالبة بالرموز، ولا يمكنهم تكديسها من خلال ذلك الخيار.

هذا ينتج نوعاً مختلفاً جداً من الأحمال على المستخدم. اعتبر "المطالبة" كالنقرة التالية الواضحة. يمكن أن تكون التخصيص مرئية ويمكن أن يكون الحساب مؤهلاً ويمكن أن يفقد المستخدم ميزة معينة على أي حال. الخطأ ليس في توقيت السوق. الأمر يتعلق بعدم معرفة أي باب يُغلق في تدفق المنتج.

وجهة النظر هذه تعجبني لأنها صغيرة بما يكفي لتكون صحيحة. يمكن لـ OpenLedger الحديث عن البيانات والنماذج والوكلاء طوال اليوم، ولكن بالنسبة للعديد من المستخدمين فإن أول تجربة لهم مع الرمز هي شاشة المطالبة. تلك الشاشة تجعل نقرة واحدة خياراً دائماً للطريق. يجب على المشروع توضيح تكلفة ذلك الخيار قبل أن يقبل المستخدم أي شيء.

سأقوم بقياس التجربة من خلال شيء واحد: هل يستطيع المطالب أن يدرك، في لمحة واحدة، أن المطالبة المباشرة تتطلب التخلي عن مسار التكديس الخاص؟ ليس من خلال القراءة حول ذلك. ليس إذا سألت شخصاً آخر. قبل النقر.

لا ينبغي أبداً لتدفق المكافآت أن يجعل المستخدم يكتشف التبادل الحقيقي فقط بعد أن تذهب الخيار الأفضل.

@OpenLedger $OPEN #OpenLedger

أكثر المحطات سلاسة لا بد أن تمر بتلك اللحظة التي تكون فيها صعبة عمدًا.

تلك اللحظة على Genius ليست مخططًا أو زرًا للشراء. هذه هي اللحظة التي يختار فيها المستخدم فحص أو نسخ مفتاح خاص. توفر Genius لكل حساب عناوين محفظة لشبكات EVM و Solana حتى يمكن استلام الأموال واستخدامها على السلسلة. لكن مع اقتراب المفتاح من مغادرة حماية الواجهة، يتوقف التدفق، مطالبًا المستخدم بالاعتراف بما يعنيه ذلك: ملكية المفتاح تعني السيطرة على الحساب والأموال خلفه.

أعتقد أن ذلك أكثر توضيحًا من أي تأكيد آخر للراحة. المفتاح المستنسخ هو نقيض العمل لشخص يستخدم محطة حيث إنه يقلل من احتكاك السلسلة المعتاد. ليس إعدادًا آخر لتنظيفه لاحقًا. إنها سلطة تغادر الشاشة في شكل لا يمكن استدعاؤه إذا تم إساءة استخدامه.

النتيجة الملحوظة بسيطة. استقبل الأموال عن طريق نسخ عنوان الإيداع. يمكن أن يقوم الشخص غير الصحيح بنسخ مفتاح خاص للسيطرة عليها. يجب ألا تشعر هاتان الفعلتان بالنسخ وكأنهما متغيرات مجاورة لنفس الراحة.

معيار الإثبات الخاص بي لـ Genius هو ما إذا كانت هذه اللحظة لا تزال مستحيلة التجاوز عندما تصبح المحطة أسرع في أماكن أخرى. يجب أن تكون التحذيرات واضحة، والفرق بين العنوان والمفتاح واضحًا، ويجب أن لا يشعر التصدير وكأنه إعداد حساب عادي.

محطة خاصة هي بنفس جدية النقرة التي تصبح فيها الخصوصية ملكية. إذا كان أكثر أزرار النسخ قوة هو أيضًا الأسهل في الضغط بشكل عابر، حينها تكون المحطة قد بسّطت الشيء الخطأ.

$GENIUS @GeniusOfficial #genius

تخبرني عملية إعادة الشراء القليل جداً حتى أعرف لماذا يجب شراء الرموز في المقام الأول.
لذا فإن التحديث الأخير من OpenLedger لمستثمريها أكثر كشفاً من إعلان السيولة العادي. تقول المشروع إن 4.5% من تخصيص الرموز الأصلي الذي كان مخصصاً للسيولة تم توجيهه لمكافأة المساهمين في بيانات المؤسسات. الآن أعلنت عن إعادة شراء تعادل 1.6% من إجمالي العرض، سيتم تنفيذها على مدى 60 يوماً، مع تخصيص جزء من إيرادات المؤسسة للاستمرار في الإصلاح.
بالنسبة للمستثمر، الجزء المثير للاهتمام ليس كلمة إعادة الشراء. بل هو المسار الذي سلكته القيمة قبل أن تصبح إعادة الشراء ضرورية. تم بناء OpenLedger حول تحويل البيانات إلى أصل اقتصادي. هنا، لقد خلق هذا المفهوم بالفعل نتيجة مرئية على جانب الرموز: تم تمويل حوافز المساهمين من مجموعة كانت تهدف لدعم السيولة، والآن يحتاج المشروع إلى إيرادات من نفس المسار المؤسسي لإعادة بناء ما تم تحويله.
أستمر في العودة إلى ذلك لأنه يجعل الادعاء قابلاً للقياس بطريقة أقل راحة. يبدو أن مكافأة البيانات المفيدة سهلة عندما تبقى في شعار. لكن الأمور تصبح جدية عندما تؤثر تلك المكافآت على تخصيص آخر ويجب على المشروع أن يظهر كيف يتم استعادة التوازن.
لن أعتبر إعلان إعادة الشراء دليلاً على أن الحلقة مكتملة. الدليل هو ما إذا كانت المحفظة المعلنة تظهر المشتريات المخطط لها تصل، وما إذا كان تخصيص السيولة قد تم تجديده بالفعل، وما إذا كانت إيرادات المؤسسة تستمر في دعم ذلك التصحيح بعد انتهاء النافذة الأولية.
تصبح اقتصاديات البيانات موثوقة فقط للمستثمرين عندما لا تؤدي مكافأة المساهمين إلى ترك السيولة كتكلفة غير مفسرة في مكان آخر.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger

كنت أقرأ رسوم سبوت جينيوس كقائمة جارية. احتفظ بالنشاط داخل تدفق السبوت، ومر عبر المستويات، وحكم على كل حركة روتينية بناءً على نفس رياضيات العائد. لم أكن أفصل بين التحولات الهادئة في الرصيد من الصفقات التي كنت أخطط حولها فعليًا. في رأسي، كانوا جميعًا جزءًا من نفس مسار الرسوم.

ثم وصلت إلى الممر الذي لا يتبع ذلك.
على جينيوس، تحمل معاملات السبوت الثابت إلى الثابت والثابت/الأصل رسومًا ثابتة بنسبة 0.05% بغض النظر عن المستوى، دون أي عائد للرسوم. كنت أعامل تلك التحركات كجزء من نفس النشاط حول صفقة أكبر. انتقل إلى رصيد ثابت بينما أنتظر. انتقل عبر الأصل الأصلي عندما يكون ذلك هو المسار الذي أريده. كانت المعاملة تبدو عادية بما يكفي بحيث لم أسحبها أبداً من حساب الرسوم.
قراءة الاستثناء جعلتني أسحبها فوراً.

عدت إلى الطريقة التي كنت أقدر بها المسار ورأيت ما أضفته بهدوء. كنت أعطي الساق الثابتة خصمًا صغيرًا في رأسي لأنها كانت بجوار صفقات حيث يمكن أن يكون للمستوى ومسار العائد أهمية. جعل ذلك حركة رصيد روتينية تبدو أرخص قليلاً قبل أن أقرر حتى ما إذا كنت أريدها. لم تتغير الرسوم المعلنة. لقد غيرتها بنفسي من خلال دمج فائدة لا تتلقاها هذه المسار.

بمجرد أن فصلت بين الممر الثابت، كان يجب أن تبرر تلك الساق نفسها عند 0.05% الثابتة دون أي عائد متوقع مرتبط.
عندما أفكر الآن في حركة ثابت إلى ثابت أو ثابت/أصل على جينيوس، لا أضيف عائدًا متوقعًا لجعل المسار يبدو أرخص. أعد التغيير في الرصيد والرسوم بنسبة 0.05%. لا أحتسب استرداد النقود.

@GeniusOfficial $GENIUS #genius $RIF $XLM

توقفت عند "المطالبات والمتابعات."
تصف صفحة Astro AI الخاصة بـ OpenLedger تجربة توقع مبنية على وكلاء OpenLedger AI حيث يستمر التبادل بدلاً من أن ينتهي بعد إخراج واحد.

كانت ردة فعلي الأولى أن هذا يبدو سهل الاستخدام. يمكنني الحصول على قراءة واحدة، وأسأل عن السطر الذي لفت انتباهي، وأضيف تفصيلًا، وأستمر دون الحاجة للبدء من جديد.
ثم تخيلت نفسي بعد ثلاث ردود.

يجب أن يعتمد الجواب الأول على ما قدمته في البداية. سيكون لدى الجواب اللاحق المزيد من المعلومات للعمل بها. قد أشير إلى السطر الذي أزعجني، أضيف التفصيل الذي أعتقد أنه مهم سرًا، أو أضع السؤال التالي حول الجواب الذي آمل أن يكون موجودًا. إذا شعرت أن الرد قريب فجأة، قد أنسى أنني ساعدت في توجيهه إلى هناك.

هنا كانت Astro AI قد لفتت انتباهي. إن استمرار التبادل ليس المشكلة بمفرده. المشكلة هي مدى سرعة جعل الرد المناسب بشكل أفضل الجواب الأول يبدو صحيحًا بعد أن قدمت بالفعل المزيد من الشكل.

إذا كان الرد الثاني أقوى من الرد الأول، سأرغب في أن يكون الأول لا يزال أمامي قبل أن أثق في الشعور. هل قالت بالفعل الشيء المقنع، أم أن ذلك ظهر فقط بعد أن ضيقت المحادثة من أجله؟

لن أحتاج إلى أي شيء ليكون مخفيًا لكي أفقد تلك المقارنة. يمكنني دفن القراءة الأصلية بنفسي من خلال الحفاظ على حركة المحادثة حتى يشعر الجواب التالي بالشخصية الكافية.
الجواب الأول هو الذي سأبقيه مفتوحًا بينما أكتب السؤال التالي.

@OpenLedger $OPEN #OpenLedger $RIF $POND

توقفت عند "22.5% من بركة المجتمع يتم نقلها عبر الأوصياء."

ليس عند "تبقى مغلقة." وليس عند "لا تأثير على العرض المتداول." تلك الجمل جاءت بعد أن تشكلت ردة فعلي الأولى بالفعل. كلمة الأمانة لم تكن لها صدى قوي مثل النسبة المئوية.

رأيت بركة المجتمع و22.5% في نفس الجملة وقرأت الحركة كأنها توافر. ذهبت ذهني مباشرة إلى OPEN السائلة قبل أن يكون لدي أي سبب لقراءتها بهذه الطريقة. كانت الرموز قد انتقلت في الأمانة. كنت قد نقلتهم نحو السوق في رأسي.
ثم أجبرتني تفاصيل القفل على العودة. تقول OpenLedger إن التخصيصات تبقى مغلقة، دون تأثير على العرض المتداول أو جداول الفتح. تلك الجملة الواحدة غيرت الكائن بأكمله الذي كنت أنظر إليه. لم يكن تخصيص المجتمع يصبح قابلاً للتداول. بل كان تخصيصاً مغلقاً يغير مكان احتجازه.

عدت إلى الجملة الافتتاحية مرة أخرى. كانت النسبة لا تزال تبدو كبيرة. لا زلت أرغب في معرفة لماذا يتم نقل هذا القدر وأين يتم الاحتفاظ به. لكنني لم أعد أعامل حجم النقل كدليل على أن المزيد من OPEN أصبح متاحاً.

ما لفت انتباهي هو مدى قلة المعلومات التي استخدمتها قراءتي الأولى. لم أكن بحاجة إلى تاريخ فتح أو مطالبة بالسيولة. رأيت بركة، نسبة كبيرة، وحركة. زودني عقلي بالتداول قبل أن تزودني التحديثات بالتصحيح.

لقد أسأت فهم حركة الأمانة لأن النقل كان أسهل في الملاحظة من الحالة غير المتغيرة.
"22.5% تتحرك" وصلت إلى رأسي أولاً. "لا تزال مغلقة" كان يجب أن تسحبها للخلف.

@OpenLedger $OPEN #OpenLedger $SOL $BNB

كنت أتحرك بسعر هدف في جينيوس والرقم الذي أوقفني لم يكن سعر التوكن.

كان هو القيمة السوقية الضمنية تتغير بجانبه.

كنت أتأمل في سعر العشري وأتعامل مع التعديل وكأنه لا شيء تقريبًا. على أصل أصغر، يمكن أن يبدو الهدف صغيرًا حتى بعد أن دفعت به أبعد مما كنت أنوي في البداية. كتبت مستوى اعتقدت أنني سأكون بخير معه، توقفت لثانية، وكنت بالفعل قريبًا من إرساله.

ثم لاحظت التقييم بجانبه. هناك كان شعوري بالراحة قد انكسر. لا يزال الهدف يبدو منخفضًا من حيث سعر التوكن. لم تكن القيمة السوقية الضمنية مثل الرهان الذي كنت أقصد الدخول فيه.

سحبت الهدف قليلاً أعلى فقط للتحقق مما كنت أراه. ارتفعت القيمة السوقية معها. أعدته إلى الأسفل وشاهدت الرقم ينخفض مرة أخرى. كانت حركة صغيرة في حقل السعر، لكنها لم تكن حركة صغيرة فيما سأقوم بشرائه إذا تم تنفيذ ذلك الطلب.

أبقيت اللوحة مفتوحة لفترة أطول مما كنت أتوقع. كان هناك مستوى يبدو قريبًا بما فيه الكفاية من العشري، نوع العطاء الذي قد أرسله عادة لأنه يزيد من فرصة ملء الطلب. هذه المرة لم أستطع تجاهل القيمة السوقية بجانبه. لم أكن أقرر ما إذا كان التوكن يبدو رخيصًا بعد الآن. كنت أقرر ما إذا كنت أرغب حقًا في ذلك التقييم.

لذا خفضت الهدف. انخفضت القيمة السوقية معه. جربت مستوى أقل مرة أخرى، رأيت رقمًا يمكنني قبوله فعلاً، وتوقفت هناك.

@GeniusOfficial $GENIUS #genius $SOL $BNB

يمكن أن تكون الطلبية جيدة، والسعر عادل، ولكن المعاملة قد تتوقف عند أدنى تفاصيل على الشاشة: لا يوجد رصيد غاز محلي على السلسلة التي أحتاج للعمل عليها

سطح Genius الرفيع هذا يعود إليّ باستمرار لأنه يتحدث أكثر عن محطة قابلة للاستخدام من إعلان ميزة ضخمة أخرى. على معظم الشبكات المدعومة، يقوم Genius برعاية معاملات المستخدمين عندما لا يتبقى في الحساب رمز محلي لدفع تكاليف الغاز. مسار إنقاذ حقيقي لتاجر متعدد السلاسل. يمكن أن أكون على السلسلة المناسبة، والسوق يمكن أن يتحرك، ولا أحتاج لتعطيل العملية للحصول على رصيد غاز بسيط أولاً.

لكن النقطة هي أن الإنقاذ ليس سحريًا. لا يزال التاجر بحاجة إلى غاز محلي للتعامل على Avalanche و HyperEVM. يستخدم Genius EIP-7702 ويتقاضى 10% كرسوم إضافية على رعاية EVM. لذلك، فإن هذه النشاطات السلسة لها حدود وسعر.

وهذه الحدود مهمة. يجب أن تقلل من عدد المشاكل التشغيلية البسيطة التي تسبب تأخير قرار على السلسلة. إذا كانت رعاية الغاز مجرد سهولة عدم الظهور، فلا يمكنني أن أعرف متى أكون محميًا، ومتى أدفع ثمن الحماية، ومتى لا تزال طلبيتي عرضة لعدم وجود رصيد.

سأقوم بقياس Genius هنا من خلال اختبار بسيط جدًا: قبل تقديم الطلب، هل يرى التاجر إذا كانت هذه المعاملة مدعومة، وما تكلفة الرعاية، أو إذا كان الغاز المحلي لا يزال ضروريًا على تلك الشبكة؟ إذا كانت الإجابة تأتي قبل النقر الفاشل، فإن المحطة قد خففت من عبء حقيقي، وليس مجرد تزيين لقطة الشاشة.

لكن الطلبية النهائية ليست تلك التي تبدو جاهزة لتاجر يتنقل بين السلاسل. إنها تلك التي لا تسمح لرصيد الغاز المفقود بالكشف عن المسار إلا عندما تكون الفرصة قد فاتت. @GeniusOfficial $GENIUS #genius $SOL $NEAR

يمكن تنفيذ التبادل تمامًا كما هو موقّع، ومع ذلك يترك المتداول مع العنصر الذي يصعب تقبله: تكلفة تغيرت بسبب وجود درجة الذكاء الاصطناعي، لكن الشرح لهذه الرقم يقع خارج لحظة التنفيذ.

هذه هي السطح الخاص بـ OpenLedger الذي أعود إليه باستمرار في عمله مع الجبر. يعمل OpenLedger على مُتحكم ديناميكي في الرسوم لتبادلاته، بناءً على FeeScore. سيقوم وكيل تسجيل نقاط خارجي بإنشاء FeeScore لكل تبادل. قد تتضمن تلك الحسابات إشارات مشاركة اختيارية، والمستخدم الذي لا يقدمها يدفع الرسوم الافتراضية. يتم تعيين المبلغ المفروض ليظل تحت القيود المحددة مسبقًا على السلسلة بغض النظر عن الدرجة المقدمة.

هذا يحوّل المسؤولية إلى المتداول. قد تكون مكلفة، لكنها واضحة قبل النقر. أكثر من مجرد إخراج رقم ذكي هو ما تحتاجه الرسوم التكيفية المبنية على الإشارات لتفعله. يجب أن يتم التبادل. ثم يجب أن يكون النتيجة المفروضة مبررة.

درجة الذكاء الاصطناعي أقل أهمية من التفاصيل الاختيارية التي أكتشفها. عندما يمكن أن تؤثر المشاركة على FeeScore، لا يمكن أن يشعر عدم المشاركة كأنه يدخل صندوقًا مظلمًا. يجب أن يلاحظ المستخدم أنه تم اتباع المسار الافتراضي، وأن الدرجة المقدمة بقيت ضمن الحدود المحددة، وأن السعر تم تطبيقه كما هو مقصود، بدلاً من أن يصبح بشكل صامت تكلفة غامضة.

لا يزال هذا عملًا قيد التقدم، لذلك لن أصف الفكرة بأنها انتصار حتى تجعل التبادلات الحقيقية ذلك الفحص ممكنًا. التسعير التكيفي مفيد فقط هنا إذا كان الشخص الذي يدفع يمكنه فهم لماذا يتم تطبيق ذلك السعر، وليس الاعتماد على درجة غير مرئية.

إذا كانت الرسوم المدفوعة بواسطة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تغير الفاتورة ولكن لا يمكن أن تجعل السبب واضحًا عندما يتم التبادل، فإن الذكاء لا يزال في النظام وعدم اليقين لا يزال مع المتداول. @OpenLedger $OPEN #OpenLedger $NEAR $SOL

بالضبط عندما يبدو أن إجابة الذكاء الاصطناعي ذات قيمة كافية للمشاركة، تصبح ضارة.

لدي العديد من الملخصات المصقولة أمامي. الحيلة هي معرفة أي جملة تأتي من مادة موثوقة وأيها يأتي من نموذج يملأ شكل الإجابة. في البحث أو العمل التحليلي، الفرق هو إذا كان الشخص التالي يمكنه الوثوق بالنتيجة أو يحتاج إلى فتح كل شيء من الصفر.

هذا يوفر لـ OpenLedger قناة لم أتعامل معها بجدية كافية: اللحظة بعد أن يستجيب النموذج، عندما لا يزال يتعين على شخص ما تقييم ما إذا كان النص مقبولًا. في OpenChat، إذا تم العثور على تطابق في الاقتباس، يمكن تسليط الضوء على جملة مع مجموعة بيانات المصدر، بالإضافة إلى البيانات الوصفية ودرجة الثقة. تحدث المحادثة أيضًا ضمن خط أنابيب استدلال مقابل أجر، بدلاً من استجابة دردشة مجانية.

الفرق واضح. هناك اقتباس يتم إدخاله بعد إجابة تطلب مني أن أؤمن بعادة مصدر النموذج. الربط المرتبط بالنص المتطابق سيمكنني من التحقق من الادعاء قبل أن أنقله.

هناك حد لذلك. التطابق البصري لا يثبت أن الاستجابة صحيحة أو كاملة. المسار يحسن فقط الاختيار إذا كان المستخدمون قادرين على تحدي الأدلة الضعيفة.

لكن لا يزال، إنتاج النموذج يصبح أرخص كل شهر. لا يحدث ذلك. المساءلة التي تعمل إذا كانت الاستدلال المدفوع تتنافس حول القابلية للتفتيش، يصبح ذلك مسارًا أكثر مصداقية للقيمة لـ @OpenLedger $OPEN #OpenLedger

ما أعتقد أن بناة الذكاء الاصطناعي يعانون من نقص في ملفات التدريب العامة. ما عندهم مجموعة بيانات محصورة ما يقدر الخبير يتخلى عنها بسهولة.

هذا اختناق أسوأ من اختيار النموذج. مجموعة بيانات قد تكون مفيدة بما يكفي لمساعدة نموذج معين، لكن قيمتها كبيرة جدًا على مالكها لدرجة أنه ما رح يطلقها على الثقة. إذا كانت الخيار الوحيد لتحقيق الربح هو أنك تعطى الشيء اللي تبي تبيعه، مالكين جادين ما رح يصبحون مزودين. هم أبداً ما يدخلون.

السطح في OpenLedger اللي أشوفه يستحق المتابعة هو ModelFactory. تدفقه مفصل مما يسمح بتحسين دقيق على Datanets المصرح بها والمقبولة باستخدام OpenLedger. النموذج يكون خاص لما يتم بناؤه، ويُطلق للجمهور فقط بعد مرحلة نشر منفصلة. التدريب أيضاً يتم تسعيره بالعملة المشفرة الأصلية للشبكة.

هذا التسلسل يعني لي أكثر من أي كشف آخر عن نموذج ذكاء اصطناعي. هو يفصل بين متطلبات المواد التدريبية المحدودة وقرار إصدار نموذج قابل للاستخدام. قد يكون هناك سبب لمالك البيانات للمشاركة. المُنشئ لديه طريق لشيء أفضل من القصاصات المجمعة.

ما شفت ما يكفي لأفترض أن الحدود مثالية. الإذن قبل التدريب مهم فقط إذا كان النموذج المُنشر ما يحول مجموعة البيانات الأصلية بهدوء مرة أخرى إلى مواد مجانية.

عرض نماذج الذكاء الاصطناعي سهل الزيادة. البيانات المتخصصة اللي تقدر تثق بها مو سهلة. هذا المسار المصرح به هو إشارة الاستخدام اللي بعرفها ل @OpenLedger $OPEN #OpenLedger