更智能、更公平的数字世界的开始

人工智能已经改变了我们的生活、工作和思维方式。然而，最大的疑问仍然是：谁真正拥有驱动这些系统的智能？OpenLedger的创建就是为了解答这个问题。它是一个以AI为基础的区块链，旨在使数据、模型和AI代理透明、可追溯，并且最重要的是，为其创作者带来回报。

OpenLedger不仅仅是一个区块链网络。它是一个智能的生动经济，在这里，每一条数据、每一个AI模型和每一个人类贡献都可以被识别、验证和货币化。

愿景：在人工智能时代建立信任

今天的人工智能依赖于全球数百万人的数据贡献，通常没有得到认可或奖励。OpenLedger 通过将区块链的透明度与 AI 的智能联系起来，改变了这一现实。其使命是创造一个每个贡献都重要，每个参与者都能获益的系统。

凭借其开创性的证明归属模型，OpenLedger 跟踪数据和模型如何影响 AI 输出。这意味着每当 AI 系统生成结果时，该平台可以验证哪一个数据集、模型或贡献者发挥了作用——并相应地分配奖励。

OpenLedger 背后的核心技术

Datanets：数据力量的社区

Datanets 是去中心化的存储库，社区在这里聚集并共享特定领域的数据。每个数据集都在链上记录和归属，确保每个贡献者都得到认可。从医疗研究到气候分析，Datanets 将集体智能转化为可验证的、产生收入的资源。

证明归属：透明度与奖励的结合

该机制计算每个贡献者的数据或模型对 AI 输出的实际影响。一旦生成输出，区块链会确认谁应获得信用，并自动以 OPEN 代币向他们发送奖励。这是内置于代码中的公平。

ModelFactory：简单的 AI

ModelFactory 允许用户通过可视化界面直接微调 AI 模型。它消除了编码的复杂性，同时保持完全透明。开发者可以选择可信的 Datanets，构建并部署自动链接到其数据来源的模型。

OpenLoRA：可扩展和高效的模型服务

OpenLoRA 让开发者能够以最低的成本在单个 GPU 上运行多个专业的 AI 适配器。它快速、高效，并且设计为可扩展——非常适合希望在没有重型基础设施的情况下运行数千个定制 AI 代理的企业。

完成 API：熟悉且开发者友好

开发者可以通过类似于领先 AI 系统的 API 接口与 OpenLedger 进行交互。这使得集成简单且熟悉，同时保持每个动作可追溯、可审计，并通过区块链验证获得奖励。

OpenLedger 基础设施

OpenLedger 基于 OP Stack 运行，直接与以太坊生态系统对齐，以确保兼容性和安全性。它使用 EigenDA 来确保数据可用性，允许大规模操作而不对主区块链造成负担。

系统的本地代币 OPEN 是一切的动力。它用于交易费用、质押和奖励分配。对于图表和交易，Binance 交易所支持相关配对，确保用户在需要时能够轻松访问流动性。

OpenLedger 的重要性

数据创造者的公平补偿

首次，贡献数据或知识的人可以直接从他们对 AI 的影响中获利。

经过验证的 AI 输出

每个来自基于 OpenLedger 的模型的答案、预测或见解都可以追溯到其来源，消除了黑箱的不确定性。

可扩展和可访问的 AI 基础设施

从小型初创公司到大型企业，任何人都可以以完全透明和低成本的方式微调和部署可信的 AI 系统。

互联智能

Datanets 和模型可以跨行业共同工作，创建一个创新自然积累的共享生态系统。

真实世界的应用案例

医疗保健：研究人员和医生可以安全地贡献匿名数据，以训练医疗 AI 系统，每个贡献都会被追踪并获得奖励。

金融：合规团队和分析师可以构建基于经过验证的金融数据训练的特定领域副驾驶。每个推理都是可追溯的，确保问责制。

教育：教师和作者可以上传有许可的内容，每当 AI 使用这些知识时，他们会自动收到微奖。

客户服务：企业可以运行多个基于 LoRA 的 AI 助手，针对每个产品或地区量身定制——每个助手都建立在经过验证的数据集上。

OPEN 代币：为智能经济提供动力

OPEN 代币是 OpenLedger 经济的基石。它驱动交易，促进质押，并充当分配贡献者奖励的媒介。代币持有者还有治理权，使社区能够控制网络的演变。

一个伦理和透明的 AI 未来

OpenLedger 不仅构建更智能的技术。它构建更公平的技术。这是一个未来，AI 系统尊重其来源，为其数据付费，并对其输出保持问责。每个用户、创作者和贡献者都成为一个重视真相、透明度和公平的活网络的一部分。

最后的思考

OpenLedger 正在重新定义参与 AI 革命的意义。它是一个不仅储存价值的区块链——它通过智能创造价值。每个数据集都是数字资产。每个模型都是可验证的创作。每个代理都是共享思想经济中的贡献者。

这不仅仅是关于技术。它关乎信任、公平和在新人工智能时代的所有权。

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