Deixa eu contar uma experiência real. Eu tinha um conjunto de dados rotulados com cerca de mil duzentas entradas, que antes ocupavam espaço no HD. Até que testei a prova de participação do #OpenLedger ; os dados foram chamados pelo modelo e conseguiram fazer contabilidade automática. Eu subi trezentas entradas para rodar uma tarefa de inferência e, na blockchain, realmente me calcularam um valor de contribuição. Embora o valor não fosse muito, a sensação foi diferente: seu trabalho foi utilizado e você consegue ver o registro. Tenho Bitcoin e Ethereum há vários anos, mas aquelas duas só lidam com transferências de carteira, que não têm nada a ver com a distribuição de lucros de dados de IA.
Hoje, com a Octoclaw, passei mais duas horas mexendo. A configuração em nuvem dessa vez foi bem mais tranquila do que da última vez, com várias pré-definições de parâmetros. Escolhi um template leve e subi os dados direto. Fiz uma transação pela ponte cross-chain de $OPEN do testnet para o mainnet e em menos de três minutos estava feito. Antes, usando outras pontes, eu ficava travado por meia hora. Desta vez foi realmente estável. Eu ainda fui conferir o registro de atribuições e vi que várias das entradas que subi foram chamadas. Cada chamada trazia minha tag na blockchain e o timestamp. O custo de falsificação disso é muito alto.
Mas, falando das críticas, a seção sobre o algoritmo de atribuição no documento estava muito acadêmica. Eu li duas vezes para entender como calcular o peso. Um iniciante ficaria confuso. Mas, no geral, eu apoio o @OpenLedger nessa direção; estou disposto a deixar cada atribuição visível na blockchain, o que é muito mais sólido do que aqueles que só ficam fazendo barulho. A seguir, planejo adicionar mais quinhentas entradas e rodar por um mês para ver como fica o rendimento a longo prazo. Se houver algum problema, te aviso na hora. Se tiver boas notícias, também compartilho.