D'abord, je vais te raconter une expérience réelle. J'avais environ mille deux cents lignes de données qui prenaient juste de la place sur mon disque dur jusqu'à ce que j'essaie le proof of attribution de #OpenLedger . Les données étant appelées par le modèle une fois, ça me permettait de faire de la comptabilité automatique. J'ai uploadé trois cents lignes pour exécuter une tâche d'inférence, et la chaîne m'a vraiment calculé des valeurs de contribution. Même si ce n'est pas beaucoup d'argent, la sensation est différente : tu vois que tes données sont utilisées et tu peux voir les enregistrements. J'ai des Bitcoin et Ethereum depuis des années, mais ces deux-là gèrent uniquement les transferts de portefeuille, c'est pas du tout la même chose que la distribution des revenus de données AI.
Aujourd'hui, Octoclaw, j'ai encore passé deux heures à bidouiller. La configuration cloud cette fois-ci était beaucoup plus fluide que la dernière fois, avec plusieurs ensembles de paramètres préétablis. J'ai choisi un modèle léger et j'ai directement uploadé les données. J'ai effectué un transfert via une passerelle inter-chaînes de $OPEN du testnet vers le mainnet, et j'ai fini en moins de trois minutes. Avant, avec d'autres passerelles, ça me bloquait souvent pendant une demi-heure. Cette fois-ci, c'était vraiment stable. J'ai même pris le temps de vérifier les enregistrements d'attribution. Parmi les données que j'ai uploadées, une dizaine ont été appelées, et chaque appel était accompagné de mon étiquette on-chain et d'un timestamp. Le coût de falsification de ces données est vraiment trop élevé.
Il faut aussi que je mentionne un point négatif : la section sur l'algorithme d'attribution dans la documentation était trop académique. J'ai dû le lire deux fois pour à peu près comprendre comment les poids étaient calculés. Les débutants vont sûrement être perdus. Mais en gros, je suis d'accord avec la direction de @OpenLedger . Je suis prêt à rendre chaque attribution visible sur la chaîne, c'est beaucoup plus concret que ceux qui se contentent de crier des slogans. La prochaine étape, c'est de balancer encore cinq cents lignes de données pour voir les rendements à long terme pendant un mois. S'il y a des problèmes, je te préviens en premier. Et s'il y a de bonnes nouvelles, je les partagerai aussi.
Aujourd'hui, Octoclaw, j'ai encore passé deux heures à bidouiller. La configuration cloud cette fois-ci était beaucoup plus fluide que la dernière fois, avec plusieurs ensembles de paramètres préétablis. J'ai choisi un modèle léger et j'ai directement uploadé les données. J'ai effectué un transfert via une passerelle inter-chaînes de $OPEN du testnet vers le mainnet, et j'ai fini en moins de trois minutes. Avant, avec d'autres passerelles, ça me bloquait souvent pendant une demi-heure. Cette fois-ci, c'était vraiment stable. J'ai même pris le temps de vérifier les enregistrements d'attribution. Parmi les données que j'ai uploadées, une dizaine ont été appelées, et chaque appel était accompagné de mon étiquette on-chain et d'un timestamp. Le coût de falsification de ces données est vraiment trop élevé.
Il faut aussi que je mentionne un point négatif : la section sur l'algorithme d'attribution dans la documentation était trop académique. J'ai dû le lire deux fois pour à peu près comprendre comment les poids étaient calculés. Les débutants vont sûrement être perdus. Mais en gros, je suis d'accord avec la direction de @OpenLedger . Je suis prêt à rendre chaque attribution visible sur la chaîne, c'est beaucoup plus concret que ceux qui se contentent de crier des slogans. La prochaine étape, c'est de balancer encore cinq cents lignes de données pour voir les rendements à long terme pendant un mois. S'il y a des problèmes, je te préviens en premier. Et s'il y a de bonnes nouvelles, je les partagerai aussi.
