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OpenLedger 基本上是這個 AI-區塊鏈混合體，試圖通過使數據、模型和代理更容易買賣來提升它們的價值。它跟蹤每一個小細節：模型訓練、推理調用、模塊部署——一切在鏈上留下痕跡，不知怎麼的。它通過兩個主要的技巧來實現這一點：首先，有一個網絡可以處理所有的重型數字運算（想象一個 GPU 和推理機器的網絡），其次，它有這個加密證明的機制，所以沒有人可以隨便僞造他們的結果然後就算了。一切都是可證明的、可審計的和可追蹤的——說實話，這有點瘋狂，但你必須合理規劃，否則它會變得一團糟。
AI 工作，順便說一下，是重型的。我們談論的是巨型數學、狂野的反向傳播，以及那些會完全摧毀大多數區塊鏈的巨大矩陣運算。OpenLedger 的答案？將重型工作推到它自己的計算網絡上——一群 GPU 節點和推理機器，隨時等待工作。當你想訓練模型或調整它時，工作分成小塊，並發送到這些節點。但是這裡有個關鍵：節點不僅僅是被放任不管。它們必須證明它們做對了。
這就是“信任錨定”介入的地方。每次節點完成任務時，它會輸出一個加密的“收據”，顯示它遵循了規則——使用了正確的數據，運行了正確的算法，沒有試圖跳過步驟。該證明直接回到鏈上，因此你不僅僅是在祈禱一切運作正常。你可以字面上檢查收據。模型的輸出及其背後的所有理由都被鎖定在無法被篡改的記錄中。
所以，這兩個系統——卸載和錨定——就像花生醬和果醬。缺一不可？毫無用處。沒有證明的卸載只是邀請作弊者。沒有卸載的證明？祝你好運在鏈上運行繁重的 AI。OpenLedger 將它們結合在一起，讓你一次性獲得透明度和擴展性。
想像這樣的情境：你在 OpenLedger 上訓練模型。你選擇你的數據集，設置學習計劃，添加一些插件模組。網絡啟動，將批次發送到節點。每個節點都做出自己的貢獻，並在工作時構建一個小證明，表明它做對了。當所有部分都到位時，這些證明會被拼接成一個大證明，涵蓋整個工作。更新的模型檢查點僅在所有這些完成後上鏈。因此，區塊鏈不僅僅是一個愚蠢的存儲箱。它以一種你可以實際驗證的方式跟踪每一個變更。
推理時也會發生同樣的事情。當有人提出問題時，正確的模組啟動，計算被推送到網絡，證明片段被製作和組合，然後——砰——解決方案加證明回來。因此，你不僅獲得答案，還獲得整個信任軌跡：哪些模組被啟動，哪些數據重要，哪些節點完成了工作。每個結果都有一個“紙質記錄”。
一個靈活的部分：證明模組化。因為 OpenLedger 讓你可以從模組和適配器中構建代理，證明系統也是模組化的。每個模組的邏輯都是它自己的東西，並伴隨著它自己的證明。當模組結合時，證明也會結合。因此，你可以更換一個模組，而舊的證明不會就此失效。新的證明堆疊在上面。這是一個超級靈活的設置——讓代理在不讓一切變得麻煩的情況下進化。
性能也不會被落下。OpenLedger 在計算的同時流式生成證明。比如，當節點在運作時，它也在生成證明。用戶會很快得到他們的答案，而證明機制則在背景中完成。一旦證明準備好，系統會平滑地處理變更。基本上，你不會被迫永遠等待數學完成。
另一個麻煩：數據的巨大量。模型和適配器是大量的數字塊。OpenLedger 不會煩惱於保存每一個快照。相反，它保存必要的東西——默克爾根、壓縮變更、小證明參考。當你需要檢查事情時，系統可以拼湊出所需的內容，但鏈上的存儲保持精簡。把它想像成 AI 的 Marie Kondo 方式——只保留那些帶來愉悅的東西（或者，嗯，對信任必要的東西）。
如果你對 OpenLedger 完全陌生，想像這就像向一位天才神諭請教一個難題。神諭在自己的模組中搜尋，挖掘出正確的數據，思考所有內容，然後給你一個答案。但你不僅僅得到答案——你還得到了一個簽名的日誌，說明神諭是如何得出結論的。你可以清楚地看到系統中哪些部分參與了，哪些數據重要，以及真正的工作發生在哪裡。透明、值得信賴，老實說，還挺酷的。
