Mientras trabajaba en CreatorPad, una cosa se volvió imposible de ignorar: la atribución se vuelve mucho más complicada en cuanto aumenta la complejidad.
OpenLedger busca hacer que cada contribución sea medible, pero el desafío no es rastrear la influencia, sino decidir cuánta influencia realmente importa. Cuanto más profunda es la cadena de entradas, más fácil se vuelve que los contribuyentes significativos desaparezcan detrás de modelos de puntuación simplificados.
La verdadera prueba para la atribución de IA no es la transparencia. Es si los contribuyentes de larga cola pueden retener su parte del valor a medida que las redes escalan.
@OpenLedger | #OpenLedger
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OpenLedger busca hacer que cada contribución sea medible, pero el desafío no es rastrear la influencia, sino decidir cuánta influencia realmente importa. Cuanto más profunda es la cadena de entradas, más fácil se vuelve que los contribuyentes significativos desaparezcan detrás de modelos de puntuación simplificados.
La verdadera prueba para la atribución de IA no es la transparencia. Es si los contribuyentes de larga cola pueden retener su parte del valor a medida que las redes escalan.
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