OpenLedger AI-pirmais dizains varētu pārrakstīt Web3 infrastruktūru $OPEN #OpenLedger @OpenLedger
Web3 lielākoties tika veidots ap naudu vispirms. Tokeni, DeFi, NFT, biržas. Tas bija saprotams pirmajā nodaļā.
Bet AI ievieš citu veida spiedienu.
Tam nepieciešama datu vēsture. Modeļa īpašumtiesības. Skaidra atribūcija. Aģenti, kas var rīkoties, neļaujot visam kļūt slēptam vienā privātā sistēmā.
Šeit OpenLedger AI-pirmais dizains kļūst interesants. Tas necenšas tikai uzlikt AI virs blokķēdes. Struktūra ir veidota ap AI aktivitāti pati par sevi — datu ieguldījums, modeļa apmācība, aģentu izvietošana un atlīdzības izsekošana.
Mazs sīkums, bet svarīgs.
Ja AI aģenti kļūst par parastiem interneta lietotājiem, infrastruktūrai var būt nepieciešams pierādīt vairāk nekā tikai transakcijas. Tai var būt nepieciešams pierādīt, kas ieguldīja, kas tika izmantots un kur vērtība vajadzētu plūst.
OpenLedger: Atgriežot caurredzamību un atbildību AI
#OpenLedger @OpenLedger $OPEN AI ir kļuvis ļoti labs, sniedzot atbildes. Varbūt pārāk labi, dažreiz. Mēs uzdodam jautājumu, saņemam izstrādātu atbildi un turpinām. Bet aiz šī brīža ir klusa plaisa. No kurienes nāk zināšanas? Kuri dati veidoja modeli? Kurš pievienoja noderīgos piemērus, sakārtoja nekārtīgo informāciju vai apmācīja sistēmu par kaut ko labāku? Lielākā daļa lietotāju šo daļu nekad neredz. Un godīgi sakot, tas ir viens no neērtajiem mūsdienu AI aspektiem. Izvade šķiet tūlītēja, bet ceļš aiz tās bieži ir paslēpts. Modelis var izklausīties pārliecināts, neparādot savus avotus. Platforma var gūt labumu no kopienas zināšanām, nepadarot ieguldījumu ceļu redzamu. Radītājs, pētnieks, izstrādātājs vai datu devējs var palīdzēt uzlabot sistēmu, tomēr pazust, kad modelis kļūst noderīgs.
JAUNUMS: Dienvidkoreja ir pieaugusi par vairāk nekā 8%, padarot to par vienu no lielākajiem rallijiem indeksā līdz šim.
KOSPI pievienoja gandrīz ₩570,000,000,000,000 ($410+B) tirgus vērtībā pēc 8% pieauguma līdz 7,787.
Pieaugums galvenokārt saistīts ar SAMSUNG, kas kontrolē 30% no indeksa un ziņots, ka ir panākta provizoriska vienošanās ar tās darba arodbiedrību. $EDEN $BSB $USELESS
OpenLedger centieni pēc verificējama AI var pārveidot modeļa īpašumtiesības
#OpenLedger @OpenLedger $OPEN Es visu laiku domāju, cik dīvaini tagad jūtas AI īpašumtiesības. Nav likumīgas īpašumtiesības tīrā, dokumentu izpratnē. Es domāju par klusāko veidu. Veidu, kurā datu kopums veido modeli, modelis veido atbildi, atbilde rada vērtību, un kaut kur aiz šīs ķēdes ir cilvēki, kuru darbs ir kļuvis noderīgs, paliekot nemanāms. Tas ir diskomforts, pret kuru šķiet, ka OpenLedger cīnās. Tās ideja par verificējamu AI nav tikai par to, lai pierādītu, ka modelis strādā. Tas būtu pārāk maziņš. Interesantāks jautājums ir, vai modelis var saglabāt atmiņu par to, no kurienes nāk tā vērtība. OpenLedger apraksta savu infrastruktūru ap specializētiem modeļiem, kopienai piederošiem datu kopumiem, ko sauc par Datanets, un uz ķēdes ierakstiem par darbībām, piemēram, datu kopumu augšupielāde, modeļa apmācība, atlīdzības un pārvaldība. Tas sākumā izklausās tehniski, bet zem tā slēpjas ļoti cilvēciska sūdzība: kāpēc ieguldījums jāiznīkst brīdī, kad inteliģence kļūst mērogojama?
$OPEN @OpenLedger #OpenLedger Ne katrs datu kopums pelna vienādu uzmanību. Tas varētu izklausīties mazliet skarbi, bet AI tas kļūst arvien acīmredzamāks katru mēnesi.
Daži apmācību dati paliek neizmantoti, jo neviens nezina, kā tos novērtēt. Citi tiek kopēti bez konteksta. Daži ir patiesi vērtīgi, bet tikai ļoti specifiskiem modeļiem, nozarēm vai kopienām. OpenLedger ieviešot likviditātes stimulus augstas pieprasījuma apmācību datu kopumiem, tieši norāda uz šo haotisko atstarpi.
Ideja ir vienkārša: ja noteikti datu kopumi ir pietiekami noderīgi, lai uzlabotu modeļu apmācību, cilvēkiem, kas tos izveidojuši, nevajadzētu palikt neredzamiem. Pieprasījumam jābūt redzamam. Ieguldījumam jābūt skaidrākam ceļam uz atlīdzību. Un datu kopumi nedrīkst vienkārši sēdēt kā klusa neapstrādāta materiāla fons.
Tas varētu arī mainīt to, kā kopienas domā par datiem. Tā vietā, lai augšupielādētu informāciju melnā kastē un cerētu, ka tā ir nozīmīga, līdzdalībnieki var sākt skatīt datu kopumus kā aktīvus AI aktīvus, ko veido izmantošana, kvalitāte un reāls modeļa pieprasījums.
Protams, stimuli var piesaistīt arī troksni. Tātad īstais tests nav tikai likviditāte. Tas ir, vai OpenLedger var atlīdzināt noderīgus datus, nepārvēršot visu par lauksaimniecības spēli.
Šī līdzsvarošana ir tas, kas padara to interesantu. $PLAY $FIDA
$FIDA 🇺🇸 LUMMIS: “Ja tu domā, ka esošais stāvoklis aizsargā amerikāņu patērētājus, paskaidro FTX. Es pavadīju gadus, strādājot pie CLARITY likuma, jo skaidri noteikumi aizsargā investorus; nenoteiktība nē.” $FIGHT $PLAY #Clarity #Fed #Lummis #US
$ZEC LONG ⚡ Tirdzniecības plāns: Ieeja: 560.00 – 580.16 🎯 SL: 522.00 🛑 TP: 630.00 / 690.00 / 770.00 💰 Kāpēc šis iestatījums? ZEC pieaug par +3.00% ar 1.06B USDT apjomu otro reizi pēc kārtas, demonstrējot izcilu sniegumu — privātuma monēta, kas parāda konsekventu relatīvo spēku, kamēr tirgus virzās sānos, signalizējot par viedā kapitāla pozicionēšanos pirms lielākas kustības 📈 $PLAY $PROMPT
$LIT LONG ⚡ Tirdzniecības plāns: Ieeja: 1.1650 – 1.2139 🎯 SL: 1.0600 🛑 TP: 1.3800 / 1.5500 / 1.7500 💰 Kāpēc šis setups? LIT strauji pieaug par +21.93% ar 121.45M USDT apjomu — tīri pārkāpjot $1.00 psiholoģisko līmeni, uz kuru mērķēja vakar, un tagad virzās uz $1.40 pretestību ar spēcīgu institucionālo atbalstu 📈 $PLAY $BROCCOLIF3B