@OpenLedger #OpenLedgr $OPEN balstoties uz OpenLedger (AI blokķēdes platforma, kurā dati, modeļi un inteliģentie aģenti var attīstīties ķēdē), mērķis ir izveidot AI, kas ir izskaidrojams un ļauj datu devējiem maksāt par ieguldījumu.
Pamatmērķis: risināt AI jomas datu devēju nepietiekamu atzīšanu un atlīdzību, izveidot pārbaudāmu saikni starp modeļa uzvedību un to apmācības datiem, pārvērst apmācības datus par pirmās klases ķēdes aktīviem, piedalīties mašīnmācīšanās vērtības radīšanas procesā, izveidot caurredzamu, uz motivāciju balstītu AI ekosistēmu.
Tehnoloģiju ietvars: izmantojot divu metožu sistēmu. Mazajiem modeļiem izmanto gradientu balstītu ietekmes funkciju tuvināšanas metodi, lai aprēķinātu datu punkta noņemšanas ietekmi uz prognožu zaudējumiem; lieliem valodas modeļiem, salīdzinot izejas marķējumu ar apmācību korpusa saspiestu attēlojumu, nosaka cēloņsakarību. Tajā pašā laikā tiek izveidoti ķēdes primitīvi DataNets, katrs DataNet ir strukturēts datu kopums, ko ieguldījuši viens vai vairāki lietotāji, ar metadatiem un laika zīmogu, modelis ieraksta apmācības izcelsmi caur DataNets, nodrošinot noteiktu datu kopas ieguldījumu izsekojamību.
Nozīmes vērtība: veicina jauna veida decentralizētu AI infrastruktūru, kas nodrošina dalībnieku ekonomisko saskaņošanu ar modeļa veiktspēju un garantē cēloņsakarību protokola līmenī. Pārvēršot motivāciju uz datu kvalitāti, izsekojamību un atkārtotu izmantojamību, tiek ielikti pamati taisnīgākai, caurspīdīgākai, kombinējamai AI ekosistēmai.