Tällä hetkellä tiimimme keskittyy #AI ja #RWA, ja luemme päivittäin yli tusina valkoista kirjaa tai liiketoimintasuunnitelmaa. Ollakseni rehellinen, "hot spot" -projekteja on liikaa. "#AI+#Web3" sanotaan olevan villiä, mutta kun kysyt laskeutumislogiikasta, se on luultavasti väärä. Mutta kun luin #OpenLedger valkoisen kirjan, naureskelin sydämessäni: tämä projekti on todella informatiivinen, ei PPT-rahoitusta, vaan #AI alan kipupisteiden tunnistamista ja niiden ratkaisemista maanläheisellä tavalla. #AI Tähän mennessä useat keskeiset kipupisteet ovat itse asiassa erityisen ilmeisiä: 1️⃣ Avustajat eivät tienaa rahaa Tiedontarjoajat, mallien kehittäjät, merkintätyöntekijät ja jopa käyttäjät, jotka antavat mallipalautetta, työskentelevät periaatteessa suurissa tehtaissa. Kovan työn jälkeen alusta on vihdoin ansaittu, eikä ekologia voi toimia ollenkaan. 2️⃣ Malli on musta laatikko Miten käyttämäsi #AI koulutetaan? Kenen tietoja käytettiin? Miksi tämä tulos? Kukaan ei voi sanoa. Tämä on kova haava sairaanhoidon ja rahoituksen aloilla - jos et ole avoin, muut eivät uskalla käyttää sitä. 3️⃣ Universaali malli ei ole ihmelääke GPT-4:n kaltainen suuri malli on varmasti tehokas, mutta kun se kohtaa pystysuoria kenttiä (kuten syöpädiagnoosi ja taloudellisten riskien hallinta), se ei riitä. Tulevaisuuden trendin on oltava pienet ja erikoistuneet omat mallit, mutta tämä edellyttää tarkkoja tietoja ja kannustinmekanismeja. 🎯 #OpenLedger valkoisessa kirjassa käytetty tekninen lähestymistapa on erityisen suoraviivainen: lohkoketjun läpinäkyvyys- ja kannustinmekanismin käyttäminen datakannustimien, arvon attribuution ja #AI luotettavuuden ratkaisemiseen. #OpenLedger useita keskeisiä kohtia, jotka ovat mielestäni erityisen hyviä: ✅ Todiste attribuutiosta Tämä vastaa #AI "kirjanpitojärjestelmää". Kuka toimitti tietoja, koulutti mallin ja tarjosi laskentatehoa, voidaan kaikki tallentaa. Lisäksi, kun mallia käytetään päättelyarvon tuottamiseen, hyödyt jaetaan automaattisesti näille tekijöille suhteellisesti. Nyt se on hyvä, kaikki eivät enää "työskentele alustalle turhaan", vaan "kumppaneita", kuka tahansa osallistuu enemmän, sitä enemmän he ansaitsevat. Tämä mekanismi ratkaisee suoraan tietojen puutteen ja riittämättömien kannustimien ongelman. ✅ #AI Kotimainen talousjärjestelmä Aiemmin Internet-talous perustui mainontaan ja hakukoneoptimointiin, mutta #AI ohjaama aikakausi on erilainen. #OpenLedger tarjoaa täydellisen joukon "tekoälyn taloudellista tausta-ainetta": joka kerta kun mallia kutsutaan ja jokainen päättely, siitä peritään maksu, ja tämä raha jaetaan läpinäkyvästi. Tämä vastaa kestäviä #AI kysynnän ja tarjonnan markkinoita pelkkien tukien tai joutokäynnin sijaan. ✅ Keskity erikoistuneisiin malleihin GPT:n jäykkyyden purkamisen sijaan se rakentaa työkaluketjuja (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA), jotta kehittäjien on helpompi kouluttaa malleja pystykentillä. Sairaanhoidon, rahoituksen ja verkkoturvallisuuden aloilla ammatilliset mallit ovat helpompia toteuttaa ja niillä on enemmän kaupallista arvoa. Miksi olen nousujohteinen #OpenLedger? 1️⃣ Ratkaise todellisia kipupisteitä #AI Eniten puuttuu nyt laskentatehoa, vaan kannustinmekanismeja ja luottamusta. #OpenLedger "attribuutiotodiste" menee ytimeen, ja kun se voi toimia, se on vauhtipyörävaikutus: useammat ihmiset tuottavat dataa, → malli on parempi→ useammat käyttäjät käyttävät → enemmän tulonpalautuksen tekijöitä. 2️⃣ Täydellinen teknologiapino Se ei ole tyhjä iskulause, vaan valkoisella kirjalla on selkeä arkkitehtuuri: EVM-yhteensopivat ketjut, attribuutiotodistukset, työkalupakkit. Se, mitä näen, ei ole fantasiaa, vaan järjestelmä, joka voi toimia ja on laskeutunut. 3️⃣ Token-talous on järkevästi suunniteltu #OpenLedger token $OPEN ei ole vain "kaupankäyntitoken", vaan koko ekosysteemin "veri": •Käytetään mallin päättely- ja koulutusmaksujen maksamiseen • Käytetään datan ja mallin panoksen kannustamiseen • Käytetään sopimusten hallintaan • Käytetään kaasun valmistukseen Tokenit ja käyttöskenaariot ovat tiukasti sidoksissa toisiinsa, ja mitä useammat ihmiset käyttävät niitä, sitä suurempi on tokenien kysyntä. Tämä on terveellisin Tokenomics, jonka olen koskaan nähnyt. Lisäksi tarkastelin myös tokenien allokaatiota: • Kokonaistarjonta: 1 miljardi • Yhteisö + ekosysteemi on yhteensä 61,7 % (airdropien osuus on 5 %, mikä on erittäin antelias), mikä on erittäin korkea, mikä osoittaa, että projektitiimi todella haluaa tehdä ekologiaa sen sijaan, että ansaitsisi rahaa ja jättäisi ihmisiä. • Sijoittajat ja tiimit lukitsevat positioitaan 12 kuukaudeksi + 36 kuukaudeksi lineaariseen julkaisuun, mikä on myös kohtuullinen suunnitelma varhaisten markkinaromahdusten välttämiseksi • TGE-levikki 21,55 %, likviditeetti ja laukaisupalkkiot taataan Siksi kokonaisuutena #OpenLedger TGE tuntuu suhteellisen vakaalta, mikä voi paitsi suojella ekologista kehitystä myös välttää lyhytaikaisia kuplia. Jos ChatGPT on osoittanut kaikille tekoälyn mahdollisuudet, #OpenLedger:n kaltaiset hankkeet luovat perustan #AI taloudelle. Se mahdollistaa datan ja arvon palautumisen osallistujille ja edistää erikoistuneiden mallien kehittämistä, ja kun tämä vaihe on toteutettu, se on tulevaisuudessa väistämätön infrastruktuuri #AI alalla, johon kannattaa kiinnittää huomiota. 🧐