归属证明不仅仅是一个标签，它是一个数学公式。一个新的系统正在使用梯度归属来衡量和奖励影响。
你如何证明哪个数据点帮助 #Aİ 达到特定答案？ @OpenLedger 的归属证明 (PoA) 是一个先进的协议，它使用可解释性方法（如影响函数）来数学量化每个数据集或模型对推理输出的确切贡献。
- 可量化的影响：衡量数据对模型最终决策或输出的影响。
- 可验证的支付：该测量决定了 $OPEN 对贡献者的奖励分配。
- 责任：为监管者提供了清晰的审计轨迹，以检查偏见或误用。
这将模糊的“信用”概念转变为可验证的链上经济学。它确保了单个最有价值的数据片段的贡献者因其影响而获得报酬。
猜测和希望的奖励时代已经结束。未来是精确的、可验证的补偿。这个未来是由 @OpenLedger 构建的。
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