OpenLedger sta collaborando con Pundi AI per costruire un'infrastruttura full-stack per AI decentralizzata. Questa collaborazione connette la creazione di dati decentralizzati con l'esecuzione di modelli onchain e il deployment di agenti, creando un pipeline fluida dai dati ai modelli fino ai sistemi AI nel mondo reale.
Dal Dato della Community all'Intelligenza Onchain
I sistemi AI sono forti quanto i dati su cui vengono addestrati. Grazie a questa partnership, i dataset creati e curati sull'infrastruttura decentralizzata di dati di Pundi AI diventano direttamente utilizzabili all'interno dell'ecosistema OpenLedger.
Pundi AI consente alle comunità di creare, etichettare e condividere dataset di alta qualità come beni onchain. Questi dataset sono strutturati, verificabili e di proprietà dei loro contributori, garantendo che i dati utilizzati nei sistemi AI rimangano trasparenti e economicamente significativi.
Integrando questo strato di dati con OpenLedger, i dataset generati dalla comunità vanno oltre il semplice stoccaggio statico e diventano input attivi per l'addestramento dei modelli e degli agenti AI.
Addestramento ed Esecuzione dei Modelli Onchain
OpenLedger fornisce lo strato di esecuzione dove i modelli AI vengono addestrati, distribuiti e operati completamente onchain utilizzando dataset di proprietà della comunità noti come Datanets. Tutte le azioni durante il ciclo di vita dell'AI vengono eseguite onchain, inclusi:
Il Passaggio da Modelli Generali a AI Specializzati
La ricerca sull'AI si sta spostando dalla ricerca di modelli sempre più grandi e generali
allo sviluppo di intelligenza altamente ottimizzata e specifica per il dominio.
Mentre i modelli fondamentali vengono addestrati su ampi dati di internet, spesso mancano di
applicabilità in contesti specializzati. Di conseguenza, l'industria ora dà priorità
adattabilità, efficienza e intelligenza specifica per l'applicazione, che
richiede:
• Ottimizzazione dei modelli per applicazioni specializzate in settori come finanza,
finanza, sanità, legale e cybersecurity.
• Riduzione dei costi computazionali sfruttando modelli più piccoli e ottimizzati
modelli piuttosto che eseguire costosi LLM generali.
• Migliorare l'esplicabilità attraverso modelli specializzati che forniscono
fornire giustificazioni interpretabili e specifiche per il dominio.
L'idea non è sostituire i modelli fondamentali, ma coesistere
e utilizzare i modelli fondamentali esistenti per renderli ancora più intelligenti. Invece di competere con grandi modelli AI su larga scala, Open-
Ledger consente ai modelli AI specializzati e ottimizzati di lavorare in tandem
con AI fondamentale, sbloccando maggiore efficienza, accuratezza e applicabilità nel mondo reale.
applicabilità.
Per supportare questa transizione, OpenLedger fornisce un framework per i modelli
attribuzione, ottimizzazione decentralizzata e governance, assicurando che
I costruttori e i collaboratori di AI ricevono un giusto riconoscimento e compenso
incentivi per migliorare i modelli.
Il cambiamento verso modelli AI specializzati segnala non solo un cambiamento tecnico
ma un'economia più ampia. Man mano che i sistemi AI diventano più autonomi e
capaci, stanno ridefinendo come viene creato e scambiato valore nelle economie digitali.
ambienti. La sezione seguente esplora questa transizione economica e
le sue implicazioni.
1.4 Spostamento Economico da Internet a AI: La Necessità
per Piattaforme Nativo AI
L'AI non è solo un cambiamento tecnologico, è una trasformazione economica.
I modelli di reddito tradizionali basati su internet, come pubblicità, SEO e
la monetizzazione dei dati centralizzati, stanno venendo interrotti dall'automazione guidata da AI.
automazione. Questo cambiamento sta causando trasformazioni fondamentali in come le economie digitali
funzione:
• I motori di ricerca e le attività basate su SEO stanno perdendo valore man mano che
Assistenti guidati da AI sostituiscono le interazioni di ricerca tradizionali.
• La creazione di contenuti è sempre più dominata dall'AI, riducendo la tradizionale
opportunità di monetizzazione tradizionale per i creatori umani.
• L'economia internet tradizionale (pubblicità, dati centralizzati
proprietà) sta collassando, necessitando un nuovo sistema per AI-
transazioni economiche guidate.
OpenLedger introduce un'infrastruttura economica nativa dell'AI, assicurando
che i modelli e gli agenti AI operano all'interno di un ecosistema sostenibile e decentralizzato.
economia in cui i contributori, sviluppatori e fornitori di liquidità sono
direttamente incentivati attraverso modelli AI tokenizzati.
Una solida base economica richiede ruoli e responsabilità chiare.
OpenLedger definisce un insieme di stakeholder chiave che contribuiscono e beneficiano
5 dalla Blockchain AI. La sezione successiva delinea questi ruoli e come essi
interagire all'interno dell'ecosistema.
1.5 Stakeholder Chiave nella Blockchain OpenLedger
La blockchain di OpenLedger è costruita attorno a un modello collaborativo, dove
più partecipanti contribuiscono alla creazione, validazione e adozione dei modelli AI.
azione:
• Sviluppatori di Modelli AI – Costruire, addestrare e ottimizzare i modelli AI per
distribuzione.
• Contributori di Dati – Fornire dati specifici per il dominio con verificabilità
attribuzione, assicurando miglioramenti trasparenti dei modelli.
• Validatori – Sicurezza della rete, validazione delle prestazioni dei modelli AI e
per prevenire abusi o contributi di bassa qualità.
• Applicazioni e Agenti AI – Consuma modelli AI per applicazioni reali
automazione, integrandoli in ecosistemi decentralizzati.
• Governatori del Protocollo – Metti in stake i token OPEN per guadagnare potere di voto e
guidare il futuro dello sviluppo dei modelli AI. Valutano le proposte,
votare sul loro progresso, e garantire che solo modelli di alta qualità
supportati dalla comunità per avanzare attraverso il ciclo di vita.
2 Architettura
L'architettura di OpenLedger[fig 1] è strutturata per fornire un'efficiente, ver-
verificabile, e un'infrastruttura economica sostenibile per AI specializzate
sviluppo del modello. Consiste in due strati principali: lo strato blockchain
e lo strato del modello specializzato. Ciascuno di questi strati svolge un ruolo distinto
nell'assicurare che i modelli specializzati siano sicuri, interpretabili e capaci di
interagendo con ambienti esterni.
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