A OpenLedger está se unindo à Pundi AI para construir uma infraestrutura full-stack para IA descentralizada. Esta colaboração conecta a criação de dados descentralizados com a execução de modelos onchain e o deploy de agentes, criando um pipeline sem costura desde os dados até os modelos e sistemas de IA do mundo real.
Dos Dados da Comunidade à Inteligência Onchain
Os sistemas de IA são tão fortes quanto os dados em que são treinados. Através desta parceria, os conjuntos de dados criados e curados na infraestrutura de dados descentralizada da Pundi AI tornam-se diretamente utilizáveis dentro do ecossistema OpenLedger.
Pundi AI permite que comunidades criem, rotulem e compartilhem conjuntos de dados de alta qualidade como ativos onchain. Esses conjuntos de dados são estruturados, verificáveis e pertencem a seus contribuintes, garantindo que os dados usados em sistemas de IA permaneçam transparentes e economicamente significativos.
Ao integrar esta camada de dados com OpenLedger, conjuntos de dados gerados pela comunidade vão além do armazenamento estático e se tornam entradas ativas para treinamento de modelos e agentes de IA.
Treinamento e Execução de Modelos Onchain
OpenLedger fornece a camada de execução onde modelos de IA são treinados, implantados e operados totalmente onchain usando conjuntos de dados pertencentes à comunidade conhecidos como Datanets. Todas as ações ao longo do ciclo de vida da IA são executadas onchain, incluindo:
A Mudança de Modelos Gerais para IA Especializada
A pesquisa em IA está mudando do desejo de modelos gerais cada vez maiores
o desenvolvimento de inteligência altamente otimizada e específica para o domínio.
Enquanto os modelos fundamentais são treinados com dados amplos da internet, eles muitas vezes carecem de
aplicabilidade em contextos especializados. Como resultado, a indústria agora prioriza
adaptabilidade, eficiência e inteligência específica de aplicação, que
requer:
• Ajustar modelos para aplicações especializadas em setores como finanças,
finanças, saúde, jurídica e cibersegurança.
• Reduzindo custos computacionais ao alavancar modelos menores e otimizados
modelos em vez de executar LLMs de propósito geral caros.
• Melhorar a explicabilidade através de modelos especializados que pro-
fornecer justificativas específicas do domínio que sejam interpretáveis.
A ideia não é substituir modelos fundamentais, mas coexistir
e utiliza os modelos fundamentais existentes para torná-los ainda mais inteligentes. Em vez de competir com modelos de IA de grande escala, Open-
Ledger permite que modelos de IA especializados e ajustados funcionem em conjunto
com IA fundamental, desbloqueando maior eficiência, precisão e real
aplicabilidade.
Para apoiar essa transição, OpenLedger fornece um framework para modelos
atribuição, ajuste descentralizado e governança, garantindo que
Construtores e contribuidores de IA recebem reconhecimento e compensação justos.
incentivos para melhorar modelos.
A mudança em direção a modelos de IA especializados sinaliza não apenas uma mudança técnica
mas sim uma transformação econômica mais ampla. À medida que os sistemas de IA se tornam mais autônomos e
capazes, eles estão redefinindo como o valor é criado e trocado em digital
ambientes. A seção seguinte explora essa transição econômica e
suas implicações.
1.4 Mudança Econômica da Internet para a IA: A Necessidade
para Plataformas Nativas de IA
IA não é apenas uma mudança tecnológica, é uma transformação econômica.
Modelos tradicionais de receita baseados na internet, como publicidade, SEO, e
monetização de dados centralizados, estão sendo desestabilizados pela automação impulsionada por IA.
automação. Essa mudança está causando alterações fundamentais em como as economias digitais
função:
• Motores de busca e negócios baseados em SEO estão perdendo valor à medida que
Assistentes impulsionados por IA substituem interações de busca tradicionais.
• A criação de conteúdo está cada vez mais dominada por IA, reduzindo o tradicional
oportunidades tradicionais de monetização para criadores humanos.
• A economia da internet legada (publicidade, dados centralizados
propriedade) está colapsando, necessitando de um novo sistema para IA-
transações econômicas impulsionadas.
OpenLedger introduz uma infraestrutura econômica nativa de IA, garantindo
que modelos e agentes de IA operem dentro de um ambiente sustentável e descentralizado.
economia onde contribuidores, desenvolvedores e provedores de liquidez estão
diretamente incentivados através de modelos de IA tokenizados.
Uma base econômica robusta requer papéis e responsabilidades claras.
OpenLedger define um conjunto de partes interessadas-chave que contribuem e se beneficiam
5 da Blockchain de IA. A próxima seção delineia esses papéis e como eles
interagir dentro do ecossistema.
1.5 Partes Interessadas Chave na Blockchain OpenLedger
A blockchain OpenLedger é construída em torno de um modelo colaborativo, onde
múltiplos participantes contribuem para a criação, validação e adoção de modelos de IA.
ção:
• Desenvolvedores de Modelos de IA – Criar, treinar e otimizar modelos de IA para
implantação.
• Contribuidores de Dados – Fornecer dados específicos do domínio com verificação
atribuição, garantindo melhorias no modelo de forma transparente.
• Validadores – Garantir a segurança da rede, validar o desempenho do modelo de IA e
impedir o uso indevido ou contribuições de baixa qualidade.
• Aplicações e Agentes de IA – Consumir modelos de IA para aplicações do mundo real
automação, integrando-os em ecossistemas descentralizados.
• Governadores de Protocólo – Stake tokens OPEN para ganhar poder de voto e
guiar o futuro do desenvolvimento de modelos de IA. Eles avaliam propostas,
votar sobre seu progresso e garantir que apenas modelos de alta qualidade
apoiados pela comunidade avançam através do ciclo de vida.
2 Arquitetura
A arquitetura OpenLedger[fig 1] é estruturada para fornecer uma execução eficiente,
verificável, e um framework economicamente sustentável para especializados descentralizados
desenvolvimento de modelos. Consiste em duas camadas principais: a camada de blockchain
e a camada de modelos especializados. Cada uma dessas camadas desempenha um papel distinto
em garantir que modelos especializados sejam seguros, interpretáveis e capazes de
interagindo com ambientes externos.
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