$OPEN におけるアトリビューションの証明（PoA）メカニズムは、各データソースがモデルの出力に暗号的にリンクされており、貢献の不変で分散型の記録を提供します。

データの提供者は、AIモデルのトレーニングのために構造化されたドメイン特有のデータセットを提出します。各データセットはオンチェーンでアトリビュートされ、透明性と検証可能性が確保されます。

提供者は、意図された使用法を定義するメタデータを含むトレーニングデータを提出します。各データの貢献の影響は、特徴レベルの影響と提供者の評判に基づいて測定されます。

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