在快速發展的人工智能世界中，進步傳統上是通過速度、準確性和效率來衡量的。然而在去中心化系統的時代，僅僅依靠性能已經不再足夠。沒有可驗證的來源，即使是最智能的模型也無法完全信任。OpenLedger通過ModelFactory解決了這個挑戰，ModelFactory是一個將人工智能訓練轉變爲完全可追溯和經過許可的生命週期的平臺。ModelFactory中的每個模型、數據集和參數都攜帶有加密簽名，使組織能夠證明智能是如何創建和使用的。
ModelFactory 作爲 OpenLedger 的 AI 開發潔淨室，提供了一個模型微調、認證、註冊和實時審計的環境。與通常在無文檔數據集和缺失譜系的陰影環境中操作的傳統 AI 工作流程不同，ModelFactory 引入了一種設計上乾淨的協議驅動過程。每次訓練運行都以經過驗證的身份認證開始，經過許可的數據集選擇，並以加密記錄的模型版本結束。在這個生態系統中，AI 生命週期的每個階段都是透明的、可度量的和可審計的，使不確定性成爲過去的遺物。
ModelFactory 的核心是其獨立的訓練架構，集成了先進的優化技術，如 LoRA 適配器、混合精度調優和量化。與依賴於臨時工具的分散管道不同，ModelFactory 在每個階段嵌入驗證，確保沒有模型可以在沒有明確授權的情況下進行訓練。治理內置於代碼本身，使合規成爲默認狀態而非事後考慮。該結構使組織能夠操作安全、負責和完全可追溯的 AI 工作流程。
結構化信任真正使 ModelFactory 與衆不同。每個微調會話都以可追溯的輸入開始，數據集來自 Datanets，即 OpenLedger 的許可數據層。模型檢查點是版本控制的，輸出自動在鏈上註冊，消除了丟失文件和神祕版本。在監管合規至關重要的領域，例如醫療保健和金融，這種可追溯性的水平對於法律和倫理責任都是必不可少的。
一旦模型完成訓練，它無縫過渡到 OpenLoRA，這是一個爲模塊化適配器組合設計的部署層。組織可以在共享基礎模型上動態提供數百個特定領域的變體，而不是部署龐大的單體模型。這種方法降低了計算成本，同時促進了一個可組合的智能網絡，其中模型保持流動性、適應性和問責性。每個適配器都攜帶元數據，將推理與其訓練歷史鏈接，確保輸出始終可驗證。
OpenLedger 通過引用驅動的檢索增強了數據使用的透明度。每當模型在訓練或推理期間訪問外部數據時，這些檢索都會被記錄、引用，並與其來源進行加密鏈接。該機制將 AI 輸出轉化爲基於可驗證計算的可解釋結果，而不是人類解釋，確保智能不再是一個黑箱，而是證據的記錄。
ModelFactory 中的評估超越了簡單的準確性指標，採用聊天驅動的、關注來源的測試，允許團隊追蹤輸出回特定的數據集片段，並驗證權限合規性。晉升和部署決策由行爲完整性指導，確保模型始終遵循倫理和操作標準。每個訓練過的模型都成爲帶有版本簽名、數據集哈希和參數指紋的註冊工件。Datanets 發出版本證明，確保每個模型的來源明確，重複性成爲內置特性，而不是對未來的希望。
該 $OPEN token 支撐着生態系統，爲驗證過程提供動力，激勵節點操作員，並管理網絡中的資源分配。每筆交易和互動都爲可驗證 AI 的信任結構做出貢獻，形成一個閉環經濟，其中質押、訓練、評估和部署無縫集成到一個完整的完整性系統中。
OpenLedger 通過 ModelFactory 重新定義了 AI 開發中的責任。權限、譜系和問責直接嵌入協議中，將 AI 從一個不透明的工程過程轉變爲一個透明的、金融級的工作流程。每個數據集都變得可審計，每個模型都可驗證，每個微調都是數字智能集體記錄中的一個文件。在這個範式中，AI 在公開中構建，經過設計驗證，並由代碼管理。透明度不是報告，而是運行時特性，允許模型快速演變而不妥協倫理或操作邊界。OpenLedger 的 ModelFactory 使智能不僅高效，而且值得信賴，創造了一個安全、問責和完全可驗證的 AI 開發生態系統。
