#openledger $OPEN Der Schnittpunkt von KI und Web3, @OpenLedger nutzt eine robuste Produktmatrix, um jeden Link in der KI-Kette von Daten bis zur Bereitstellung grundlegend neu zu schreiben. Mit drei Kernkomponenten – Datanets, ModelFactory und OpenLoRA – bringt dieses Projekt KI-Assets on-chain, wobei es sicherstellt, dass Datenbesitz, Modelltraining und effiziente Bereitstellung nicht länger nur Privilegien der großen Player sind.
Komponente Eins: Datanets – Das ursprüngliche Plündern von Daten beenden.
Im dunklen Wald der traditionellen KI werden Daten kostenlos von Riesen abgebaut, und Modelle werden hinter verschlossenen Türen trainiert, wodurch die Mitwirkenden nicht einmal ein Ticket zum Spiel erhalten. Datanet ist ein gemeinschaftlich betriebenes, dediziertes Datennetzwerk, das Daten für spezifische Szenarien co-kreiert und nachvollziehbare sowie überprüfbare Anfragen durch Attribution-Proofs ermöglicht. Die Netzwerksicherheitsmodelle werden mit Bedrohungsmustern von Datanet trainiert, während Sprachmodelle Grammatik- und Übersetzungsressourcen von Datanet nutzen, um eine Genauigkeit zu erreichen, die traditionelle Lösungen übertrifft. Jede Anfrage weist automatisch Belohnungen zu, wodurch Datenanbieter wahres Eigentum an Produktionswerkzeugen und einen kontinuierlichen Einkommensstrom erhalten. Egal, ob deine Daten-Assets auf der BNB-Kette oder früheren PoW-Öffentlichen Ketten wie ETC laufen, Datanet kann durch Cross-Chain-Bridging-Fähigkeiten ein einheitliches Eigentum erreichen.
Komponente Zwei: ModelFactory – No-Code-Modellanpassung.
#bnbguy
Komponente Eins: Datanets – Das ursprüngliche Plündern von Daten beenden.
Im dunklen Wald der traditionellen KI werden Daten kostenlos von Riesen abgebaut, und Modelle werden hinter verschlossenen Türen trainiert, wodurch die Mitwirkenden nicht einmal ein Ticket zum Spiel erhalten. Datanet ist ein gemeinschaftlich betriebenes, dediziertes Datennetzwerk, das Daten für spezifische Szenarien co-kreiert und nachvollziehbare sowie überprüfbare Anfragen durch Attribution-Proofs ermöglicht. Die Netzwerksicherheitsmodelle werden mit Bedrohungsmustern von Datanet trainiert, während Sprachmodelle Grammatik- und Übersetzungsressourcen von Datanet nutzen, um eine Genauigkeit zu erreichen, die traditionelle Lösungen übertrifft. Jede Anfrage weist automatisch Belohnungen zu, wodurch Datenanbieter wahres Eigentum an Produktionswerkzeugen und einen kontinuierlichen Einkommensstrom erhalten. Egal, ob deine Daten-Assets auf der BNB-Kette oder früheren PoW-Öffentlichen Ketten wie ETC laufen, Datanet kann durch Cross-Chain-Bridging-Fähigkeiten ein einheitliches Eigentum erreichen.
Komponente Zwei: ModelFactory – No-Code-Modellanpassung.
#bnbguy
