OpenLedger正在通过在一个信任最小化的链上框架内，使人工智能成为一流的、可组合的和经济流动的，从而彻底改变区块链。这个框架奖励贡献者，监管来源，并大幅降低构建和部署专业人工智能的成本。以下是OpenLedger如何实现这一转型以及为什么这很重要的简明但详细的向下破位。OpenLedger 通过在链上运行本地 AI 基础设施，重塑了 AI 和区块链。该平台运行在与以太坊兼容的 Layer 2 (OP Stack + EigenDA) 上，配备了预编译的、专门针对 AI 的智能合约和链上数据集、模型、适配器和代理的注册表，使开发人员能够直接在链上注册、变现和验证 AI 资产。其标志性创新，归属证明 (PoA) 和可支付 AI，追踪哪些数据点实质性地影响模型的输出，并在其数据用于推理或训练时自动向贡献者分配 OPEN 代币奖励，使数据成为流动的、可变现的资产，而非沉没成本。领域特定的数据网络策划 "黄金 "数据集，这些数据集提供紧凑的、高质量的专业语言模型 (SLMs)，针对如金融、医疗和知识产权等垂直应用场景进行优化，相比于通用模型，提高了准确性并降低了计算需求。OpenLedger 还提供无代码工具，如模型工厂和基于 LoRA 的微调工具 OpenLoRA，使得许多小模型能够以低成本进行训练和部署。数千个适配器可以在共享 GPU 基础设施上运行，显著降低推理成本和延迟。该平台使用基于梯度和后缀数组归因方法实现了链上归因引擎，以支持不同模型规模和推理类型的归因，生成可审计的证明，这些证明可以在链上验证。此外，OpenLedger的AI流动性层将数据、模型、适配器和代理进行代币化，创建可组合的金融原语，如数据作为资产、模型作为服务和代理作为产品，这些原语可以接入DeFi工具，用于借贷、质押和市场经济。与去中心化GPU云和OpenLoRA等项目的合作降低了训练和推理的边际成本，使得链上或近链的AI服务得以实现，而无需依赖中心化云垄断。治理和经济由OPEN代币驱动，该代币促进燃料费、质押、治理和激励分配。贡献者、验证者和开发者的这种对齐推动了高质量数据网络和模型生态系统的增长。不可变登记册和归属证明为模型血统和数据来源提供可验证的审计记录，从而简化了企业采用的合规性、许可和知识产权管理。OpenLedger 的重要性在于它能够使人工智能价值民主化，允许贡献者——研究人员、数据拥有者和创作者——从他们的数据和模型中获得持续收入，逆转集中式人工智能平台的提取价值流。紧凑型 SLMs、OpenLoRA 和 Model Factory 降低了进入门槛，使得小团队和初创公司能够负担得起专业的人工智能，推动创新超越大型科技公司。代币化的人工智能资产开启了新的去中心化金融市场，例如抵押模型贷款、推理流的收益和当前不存在的数据支持衍生品。链上来源和归属增强了信任和合规性，提供可审计和法律可追溯的模型，这对受监管的行业至关重要。然而，挑战仍然存在。链上计算限制意味着重模型训练仍然资源密集；OpenLedger通过LoRA适配器和去中心化GPU池来缓解这个问题，但对于非常大的模型，完全的链上训练受到限制。质量控制和防止归属游戏需要强有力的验证者激励和治理——OpenLedger的PoA有所帮助，但现实世界的激励将是最终的考验。采用障碍包括企业和研究信任、工具成熟度以及法律明确性；链上可审计性支持采用，但市场教育仍然是必要的。总之，OpenLedger不仅仅是另一个区块链项目；它是一个人工智能原生经济层，能够对整个人工智能生命周期——数据、模型和代理进行代币化，同时通过归属证明和可支付AI公平透明地补偿贡献者。通过调整经济激励、降低成本障碍以及提供可审计的来源，OpenLedger有可能根本性地改变人工智能价值的积累方式，将其从集中式云垄断转移到一个开放的去中心化市场。@Openledger $OPEN #OpenLedger
OpenLedger：在区块链上实现可组合、流动和公正的人工智能
OpenLedger正在通过在一个信任最小化的链上框架内，使人工智能成为一流的、可组合的和经济流动的，从而彻底改变区块链。这个框架奖励贡献者，监管来源，并大幅降低构建和部署专业人工智能的成本。以下是OpenLedger如何实现这一转型以及为什么这很重要的简明但详细的向下破位。 OpenLedger 通过在链上运行本地 AI 基础设施，重塑了 AI 和区块链。该平台运行在与以太坊兼容的 Layer 2 (OP Stack + EigenDA) 上，配备了预编译的、专门针对 AI 的智能合约和链上数据集、模型、适配器和代理的注册表，使开发人员能够直接在链上注册、变现和验证 AI 资产。其标志性创新，归属证明 (PoA) 和可支付 AI，追踪哪些数据点实质性地影响模型的输出，并在其数据用于推理或训练时自动向贡献者分配 OPEN 代币奖励，使数据成为流动的、可变现的资产，而非沉没成本。 领域特定的数据网络策划 "黄金 "数据集，这些数据集提供紧凑的、高质量的专业语言模型 (SLMs)，针对如金融、医疗和知识产权等垂直应用场景进行优化，相比于通用模型，提高了准确性并降低了计算需求。OpenLedger 还提供无代码工具，如模型工厂和基于 LoRA 的微调工具 OpenLoRA，使得许多小模型能够以低成本进行训练和部署。数千个适配器可以在共享 GPU 基础设施上运行，显著降低推理成本和延迟。
该平台使用基于梯度和后缀数组归因方法实现了链上归因引擎，以支持不同模型规模和推理类型的归因，生成可审计的证明，这些证明可以在链上验证。此外，OpenLedger的AI流动性层将数据、模型、适配器和代理进行代币化，创建可组合的金融原语，如数据作为资产、模型作为服务和代理作为产品，这些原语可以接入DeFi工具，用于借贷、质押和市场经济。与去中心化GPU云和OpenLoRA等项目的合作降低了训练和推理的边际成本，使得链上或近链的AI服务得以实现，而无需依赖中心化云垄断。
治理和经济由OPEN代币驱动，该代币促进燃料费、质押、治理和激励分配。贡献者、验证者和开发者的这种对齐推动了高质量数据网络和模型生态系统的增长。不可变登记册和归属证明为模型血统和数据来源提供可验证的审计记录，从而简化了企业采用的合规性、许可和知识产权管理。
OpenLedger 的重要性在于它能够使人工智能价值民主化，允许贡献者——研究人员、数据拥有者和创作者——从他们的数据和模型中获得持续收入，逆转集中式人工智能平台的提取价值流。紧凑型 SLMs、OpenLoRA 和 Model Factory 降低了进入门槛，使得小团队和初创公司能够负担得起专业的人工智能，推动创新超越大型科技公司。代币化的人工智能资产开启了新的去中心化金融市场，例如抵押模型贷款、推理流的收益和当前不存在的数据支持衍生品。链上来源和归属增强了信任和合规性，提供可审计和法律可追溯的模型，这对受监管的行业至关重要。 然而，挑战仍然存在。链上计算限制意味着重模型训练仍然资源密集；OpenLedger通过LoRA适配器和去中心化GPU池来缓解这个问题，但对于非常大的模型，完全的链上训练受到限制。质量控制和防止归属游戏需要强有力的验证者激励和治理——OpenLedger的PoA有所帮助，但现实世界的激励将是最终的考验。采用障碍包括企业和研究信任、工具成熟度以及法律明确性；链上可审计性支持采用，但市场教育仍然是必要的。 总之，OpenLedger不仅仅是另一个区块链项目；它是一个人工智能原生经济层，能够对整个人工智能生命周期——数据、模型和代理进行代币化，同时通过归属证明和可支付AI公平透明地补偿贡献者。通过调整经济激励、降低成本障碍以及提供可审计的来源，OpenLedger有可能根本性地改变人工智能价值的积累方式，将其从集中式云垄断转移到一个开放的去中心化市场。 @Openledger $OPEN #OpenLedger