@Openledgerは、単なる別のブロックチェーン以上のものとして自らを位置付けています。透明性、公正性、そして貢献からの真のユーティリティを求めるAI開発者、データ提供者、クリエイティブコミュニティのためのバックボーンになることを目指しています。進化するにつれて、AIはネットワークがサポートするものではなく、そのアーキテクチャに組み込まれており、これはAIの需要と機会がどのように成長するかによって進化が形作られることを意味します。今後数年でAIと共にOpenLedgerがどのように進化するか、私は次のように考えています:OpenLedgerは、データ提供者が追跡され、報酬を受け取ることを意味するアトリビューションの証明を用いてブロックチェーンを構築したことなど、いくつかの特徴を備えています。(コミュニティ所有のデータセット)、モデルファクトリー(モデルの微調整)のための、コスト効率の良いモデルホスティングのためのOpenLoRA(などのツールを提供し、データの可用性はEigenDAを介して処理されるLayer-2 EVM互換チェーンを使用しています。一つの主要な方向性は、モデルの複雑さと専門化のスケーリングが考えられます。AIの需要が増加するにつれて、専門的なモデル)例えば、医療、金融、教育(に対するニーズが高まるでしょう。これらは専門家からの多様で高品質なデータを必要とします。OpenLedgerのDatanets構造は、これに向けて整備されているようです。特定のデータセットにデータを構築、検証、または貢献する人々は、より多くの報酬を得る可能性が高く、それらで訓練されたモデルは強力な競争優位性を持つでしょう。帰属メカニズムは、公平性と信頼構築のために、より重要になるでしょう。進化のもう一つの分野は、効率とコスト削減です。OpenLoRAはすでに、数千のモデルが単一のGPUで実行できると主張しており、モデルごとのコストを劇的に引き下げています。ハードウェアのコスト、電力、計算要件が増大する中で、より安価で環境に優しいモデルのトレーニングと提供の最適化が重要になります。OpenLedgerは、無駄を減らすために、より高度な圧縮、量子化、プルーニング、または共有計算のパラダイムを開発する可能性があります。AIを活用したUXとツールの統合は、おそらく増加するでしょう。より多くの人々)、技術的でない人々(がAIブロックチェーンシステムと対話するようになるにつれて、モデル)を作成、微調整、展開するためのノーコードまたはローコードツール(、スマートアシスタント、またはガイド付きAIエージェントを提供することが採用を助けるでしょう。OpenLedgerのModelFactoryや他のインターフェースはすでにその方向を指し示しています。より簡単なオンボーディング、より良いダッシュボード、明確な帰属の視覚化、そしてスムーズな展開パイプラインが差別化要因になるでしょう。私が期待するさらなる進化は、より緊密に統合された分散型コンピュートおよびストレージネットワークです。例えば、)e.g. io.net(のような分散型GPUネットワークとのパートナーシップは、コンピュートが中央集権的なリソースではなく、ノード間で共有されることを示しています。これにより、コスト、スケーラビリティ、レジリエンス、および検閲または障害耐性が向上します。EigenDAを介したデータの可用性も重要な要素です。時間が経つにつれて、モデルホスティングと推論のためのインフラは、より分散化される可能性があります。規制、ガバナンス、倫理も今後の道筋を形作るでしょう。OpenLedgerのトークノミクスには、手数料)ガス$OPEN 、推論の実行、モデル構築、およびアトリビューションの証明に基づく報酬として使用されるネイティブな(トークンが含まれています。AIに関する規制が進むにつれて)データプライバシー、データセットの出所、モデルの監査可能性(、すべての行動をチェーン上で追跡可能にするシステムは、単なる便利なものではなく、不可欠なものとなるでしょう。ガバナンスメカニズム)委任、参加、投票(は、ユーザーがモデルがデータをどのように使用するか、報酬がどのように共有されるか、アトリビューションがどのように機能するかに発言権を求めるため、重要性が高まるでしょう。また、OpenLedgerはそのOpenCircleローンチパッドを通じて)百万をAI + Web3開発者に資金提供することを約束したため、その資金はエコシステム内でのAI中心のアプリ、ツール、モデルの種をまく助けとなるでしょう。使用が増えるにつれて、より多くのフィードバック、問題、機会が生まれ—プラットフォームはそれに応じて機能、スケーラビリティ、UX、セキュリティを進化させる必要があります。要点：私は、OpenLedgerのAIの進化は、次の3つのバランスを取ることで推進されると信じています：公平性 $25 帰属 + 報酬(、効率性 )コスト、計算、導入(、そして使いやすさ )ツール、ガバナンス、透明性(。これら3つすべてをうまくいけば、OpenLedgerは倫理的で分散型のAIモデル開発のための主要なプラットフォームになる可能性があります—貢献者、モデル開発者、ユーザー全員が利益を得ることができます。しかし、リスクも存在します：データの質を確保し、大規模推論を安全に扱い、インフレ/希薄化が影響しないようにトケノミクスを管理し、規制圧力に先んじることが重要です。#OpenLedger
OpenLedgerはAIと共にどのように進化するか
@Openledgerは、単なる別のブロックチェーン以上のものとして自らを位置付けています。透明性、公正性、そして貢献からの真のユーティリティを求めるAI開発者、データ提供者、クリエイティブコミュニティのためのバックボーンになることを目指しています。進化するにつれて、AIはネットワークがサポートするものではなく、そのアーキテクチャに組み込まれており、これはAIの需要と機会がどのように成長するかによって進化が形作られることを意味します。今後数年でAIと共にOpenLedgerがどのように進化するか、私は次のように考えています: OpenLedgerは、データ提供者が追跡され、報酬を受け取ることを意味するアトリビューションの証明を用いてブロックチェーンを構築したことなど、いくつかの特徴を備えています。(コミュニティ所有のデータセット)、モデルファクトリー(モデルの微調整)のための、コスト効率の良いモデルホスティングのためのOpenLoRA(などのツールを提供し、データの可用性はEigenDAを介して処理されるLayer-2 EVM互換チェーンを使用しています。
一つの主要な方向性は、モデルの複雑さと専門化のスケーリングが考えられます。AIの需要が増加するにつれて、専門的なモデル)例えば、医療、金融、教育(に対するニーズが高まるでしょう。これらは専門家からの多様で高品質なデータを必要とします。OpenLedgerのDatanets構造は、これに向けて整備されているようです。特定のデータセットにデータを構築、検証、または貢献する人々は、より多くの報酬を得る可能性が高く、それらで訓練されたモデルは強力な競争優位性を持つでしょう。帰属メカニズムは、公平性と信頼構築のために、より重要になるでしょう。
進化のもう一つの分野は、効率とコスト削減です。OpenLoRAはすでに、数千のモデルが単一のGPUで実行できると主張しており、モデルごとのコストを劇的に引き下げています。ハードウェアのコスト、電力、計算要件が増大する中で、より安価で環境に優しいモデルのトレーニングと提供の最適化が重要になります。OpenLedgerは、無駄を減らすために、より高度な圧縮、量子化、プルーニング、または共有計算のパラダイムを開発する可能性があります。
AIを活用したUXとツールの統合は、おそらく増加するでしょう。より多くの人々)、技術的でない人々(がAIブロックチェーンシステムと対話するようになるにつれて、モデル)を作成、微調整、展開するためのノーコードまたはローコードツール(、スマートアシスタント、またはガイド付きAIエージェントを提供することが採用を助けるでしょう。OpenLedgerのModelFactoryや他のインターフェースはすでにその方向を指し示しています。より簡単なオンボーディング、より良いダッシュボード、明確な帰属の視覚化、そしてスムーズな展開パイプラインが差別化要因になるでしょう。
私が期待するさらなる進化は、より緊密に統合された分散型コンピュートおよびストレージネットワークです。例えば、)e.g. io.net(のような分散型GPUネットワークとのパートナーシップは、コンピュートが中央集権的なリソースではなく、ノード間で共有されることを示しています。これにより、コスト、スケーラビリティ、レジリエンス、および検閲または障害耐性が向上します。EigenDAを介したデータの可用性も重要な要素です。時間が経つにつれて、モデルホスティングと推論のためのインフラは、より分散化される可能性があります。
規制、ガバナンス、倫理も今後の道筋を形作るでしょう。OpenLedgerのトークノミクスには、手数料)ガス$OPEN 、推論の実行、モデル構築、およびアトリビューションの証明に基づく報酬として使用されるネイティブな(トークンが含まれています。AIに関する規制が進むにつれて)データプライバシー、データセットの出所、モデルの監査可能性(、すべての行動をチェーン上で追跡可能にするシステムは、単なる便利なものではなく、不可欠なものとなるでしょう。ガバナンスメカニズム)委任、参加、投票(は、ユーザーがモデルがデータをどのように使用するか、報酬がどのように共有されるか、アトリビューションがどのように機能するかに発言権を求めるため、重要性が高まるでしょう。
また、OpenLedgerはそのOpenCircleローンチパッドを通じて)百万をAI + Web3開発者に資金提供することを約束したため、その資金はエコシステム内でのAI中心のアプリ、ツール、モデルの種をまく助けとなるでしょう。使用が増えるにつれて、より多くのフィードバック、問題、機会が生まれ—プラットフォームはそれに応じて機能、スケーラビリティ、UX、セキュリティを進化させる必要があります。
要点：私は、OpenLedgerのAIの進化は、次の3つのバランスを取ることで推進されると信じています：公平性 $25 帰属 + 報酬(、効率性 )コスト、計算、導入(、そして使いやすさ )ツール、ガバナンス、透明性(。これら3つすべてをうまくいけば、OpenLedgerは倫理的で分散型のAIモデル開発のための主要なプラットフォームになる可能性があります—貢献者、モデル開発者、ユーザー全員が利益を得ることができます。しかし、リスクも存在します：データの質を確保し、大規模推論を安全に扱い、インフレ/希薄化が影響しないようにトケノミクスを管理し、規制圧力に先んじることが重要です。 #OpenLedger