OpenLedger 是什麼
OpenLedger 是一個爲 AI 構建的區塊鏈。當人們分享數據、訓練模型或運行 AI 代理時，他們的工作在公開中記錄並得到公平的報酬。它遵循以太坊標準，因此像 MetaMask 和 Hardhat 這樣的工具可以與之配合使用。爲知道你的努力被看到、受到保護並獲得獎勵而感到自豪。
爲什麼 AI 需要一個公共賬本
大多數 AI 是一個封閉的黑箱。你不知道哪個數據訓練了一個模型，誰進行了清理，或者在模型使用時應該支付給誰。公共賬本通過將關鍵步驟記錄在鏈上來解決這個問題：誰做出了貢獻，發生了什麼變化，何時被使用，以及獎勵如何轉移。通過明確的證據和沒有猜測的安心。
用簡單的語言解釋OpenLedger
OpenLedger專注於三種可擁有的AI資產：
數據（燃料）
模型（引擎）
代理（驅動程序）
流動性意味着您可以擁有它們、組合它們、交易訪問權限，並將它們插入應用程序和DeFi。因爲它是EVM兼容的，您現有的錢包和智能合約在這裏也能正常工作。享受您已經熟悉的工具的舒適。
迷你詞彙表
區塊鏈：一個沒有人可以悄悄重寫的共享數據庫。
鏈上：在區塊鏈上記錄。
EVM兼容：與以太坊工具和合約一起工作。
二層：一個更快、更便宜的網絡，結算到以太坊。
承諾：可追溯的工作，公平的報酬
歸屬證明將模型輸出鏈接到塑造它們的數據和工作。當有人使用模型或代理完成任務時，鏈可以看到哪些數據集和貢獻者重要，並自動分配獎勵。在每一步中感受公平。
流程：貢獻 → 訓練 → 部署 → 使用 → 支付
核心組成部分
數據網絡
圍繞一個主題的共享數據池，例如心臟病學筆記、案例法、支持聊天或代碼。每個數據點都有來源和規則。良好的策展保持質量高。更好的數據意味着您可以信任的更好結果。
歸屬證明
驗證貢獻，將歷史鎖定在鏈上，將訓練與後續使用連接，並根據測量的影響支付人們。您的辛勤工作贏得真實的信用。
ModelFactory
一個簡單的微調工作室。選擇一個基礎模型，選擇數據集，設置政策，進行訓練並記錄每一步。適合無代碼和低代碼團隊。自信地構建並快速行動。
OpenLoRA
在單個GPU上爲許多LoRA適配器提供服務。按需加載適配器，保持內存精簡，並讓應用程序快速切換專用變體。在不失去速度的情況下節省成本。
橋樑與以太坊對齊
使用OP-Stack模式進行橋接和結算。L2使用OPEN代幣作爲燃料。您的以太坊工作流程保持熟悉。保持動力而無需從頭學習。
它是如何工作的
第1步：啓動或加入一個數據網絡
設置主題、許可和規則。貢獻者以明確的條款添加數據。所有內容都有記錄。從第一天開始就感到掌控。
第2步：測量影響
在培訓期間和之後，系統估計哪些數據和編輯最重要。聲譽、日誌和評估者幫助設置權重。獲得與您的實際影響相匹配的信用。
第3步：在ModelFactory中微調
選擇一個基礎模型，組合數據集，定義評估，進行訓練。平臺記錄了誰做了什麼，以便稍後共享獎勵。簡單的步驟，強大的結果。
第4步：使用OpenLoRA提供服務
高效地部署多個LoRA適配器。根據請求交換變體，而無需高昂的GPU成本。輕鬆擴展。
第5步：歸屬和獎勵
每次推理或代理操作都會觸發歸屬。鏈將輸出鏈接到訓練和數據，然後根據政策支付。您的工作創造價值的瞬間就獲得報酬。
爲什麼這很重要
爲隱藏工作（如標記、策展和微調）提供公平的報酬。
與鏈上來源和使用日誌的信任和合規性。
互操作性，因爲EVM意味着輕鬆的DeFi和L2連接。
成本和速度，因爲OP風格設計加上OpenLoRA使推理變得可負擔。
以信任構建，以清晰獲利，以信心成長。
您可以構建的內容
法律、健康、銷售或支持的細分助手。
模型市場，在那裏每個API調用與數據所有者和微調者共享收入。
引用來源並支付原始數據提供者的RAG和分析。
具有權限和審計軌跡的企業知識機器人。
將想法轉化爲收入，同時保持完全的問責制。
當前快照
來自知名支持者的資金和動力。
文檔、測試網、瀏覽器和示例供嘗試。
OPEN作爲在L2和遵循以太坊標準的橋樑上的燃料。
檢查官方來源以獲取最新細節。以真實信息而非炒作爲前進的動力。
特徵圖
領域數據的數據網絡
歸屬證明以獲得獎勵
ModelFactory用於無代碼微調
OpenLoRA用於多適配器服務
與OPEN燃料的OP對齊橋樑
完全以太坊工具兼容性
您迅速感受到的好處
通往價值的短路徑：收集數據 → 微調 → 部署 → 收到付款。
明確的權利和條款。
可組合性，使模型、數據訪問和代理技能像積木一樣完美契合。
在一個GPU上精簡基礎設施，支持多個LoRA。
感受速度，看到結果，享受回報。
誠實的障礙
歸屬感很難，仍在改進中。
您需要策展、激勵和聲譽來阻止垃圾郵件。
數據權利和AI規則因地區而異。
習慣於封閉堆棧的團隊需要時間和證明來切換。
保持耐心，通過穩定的進展取勝。
它的比較
Bittensor專注於模型輸出的市場。OpenLedger傾向於數據來源和EVM可組合性。
Ocean Protocol對數據進行代幣化。OpenLedger通過訓練和使用跟蹤歸屬。
SingularityNET是AI服務的市場。OpenLedger是一個具有所有權和支付原語的基礎鏈。
Gensyn驗證去中心化的機器學習計算。OpenLedger處理所有權、來源和獎勵路由。
選擇適合您目標和社區的路徑。
迷你案例研究
醫療保健筆記數據網絡
醫院聚集去標識化的筆記，微調心臟病助手，並與最具影響力的筆記和策展者分享收入。患者感到更安全，團隊感到被重視。
法律研究助手
公司聚集公共案例摘要，微調、部署、在鏈上記錄使用情況，並自動支付貢獻者。律師們在清晰引用的情況下更快地行動。
支持代理羣體
一個SaaS團隊在一個GPU上運行多個LoRA變體。當計費EU適配器響應時，EU發票數據網絡獲得獎勵。客戶獲得更快的幫助，合適的人獲得報酬。
啓動計劃
閱讀關於數據網絡、歸屬證明、ModelFactory和OpenLoRA的文檔。
加入或啓動一個數據網絡，並設置規則、許可和策展。
微調一個小模型並進行基本評估。
使用OpenLoRA部署並嘗試在LoRA變體之間切換。
設置支付規則並讓歸屬感分配獎勵。
從小開始，證明價值，感受到動力，然後擴展。
接下來是什麼
液態AI資產，如數據集、適配器和代理技能，像您可以組合和融資的代幣一樣運作。
更智能的歸屬感和更強的反垃圾郵件工具。
與新AI規則相匹配的來源和使用軌跡。
生態系統飛輪：更多的數據網絡，更好的細分模型，更多的需求，更多的獎勵。
今天構建，明天引領。
優缺點
優點
數據和微調的自動公平獎勵
無代碼生產路徑
熟悉的EVM工具和OP風格的擴展
爲整個AI生命週期而建
缺點
歸屬感仍在成熟中
法律和許可需要謹慎
其他網絡有動力
封閉堆棧的文化變革
迷你詞彙表
數據網絡：具有規則和來源的共享數據池。
歸屬證明：將輸出鏈接到貢獻並分配獎勵。
ModelFactory：用於微調和跟蹤訓練的工作室。
OpenLoRA：在一個GPU上高效地服務許多LoRA適配器。
OP Stack橋：標準L1到L2的管道。
結束語
OpenLedger使AI的工作變得可見、可擁有和有回報。數據、模型和代理成爲具有歷史和權利的真實鏈上資產。構建者保持他們的以太坊工作流程。貢獻者在他們的工作推動結果時獲得報酬。從明確的開始，隨着信任的增長而發展，以公平取勝。
行動要點
用於AI擁有權和支付的EVM兼容鏈
數據網絡加上歸屬感讓來源和收入共享變得真實
ModelFactory和OpenLoRA縮短了生產時間和基礎設施成本
OPEN燃料和橋樑保持順暢
良好的治理和許可使採納保持穩定
一句話總結
OpenLedger是區塊鏈上AI的家。提供數據，微調模型並運行代理。鏈追蹤誰提供了幫助，並在他們的工作被使用時支付他們。從小開始，展示價值，然後成長爲一個公平的AI經濟。
