ORA：以太坊上的无信任人工智能
在区块链与人工智能的交汇点上，ORA 正在开辟新的前沿，通过结合 AI、丰富的数据源和任意规模的计算能力，ORA不仅突破了智能合约的限制，还为开发者们提供了更多创新空间。本文详细介绍了 ORA 的核心技术和产品，包括零知识机器学习（zkML）、Optimistic 机器学习（opML）以及乐观隐私保护人工智能（opp/ai），了解更多 ORA 如何推动链上 AI 的发展。0. 介绍ORA
ORA 是以太坊上的无信任人工智能，能够在区块链上实现 AI 和任意规模的计算。
ORA 通过提供 AI、丰富的数据源和任意计算能力，突破了智能合约的限制，让开发者可以自由创新。ORA 的工作得到了 Compound、以太坊基金会、Uniswap、Optimism 等的认可。
1. ORA的链上AI
ORA 实现了链上 AI。ORA 为链上 AI 领域贡献了一系列前沿研究和产品，包括 zkML、opML 和 opp/ai。
a) zkML：零知识机器学习
zkML 是一种链上机器学习的加密方法。
ORA 处于 zkML 领域的前沿，并发明了世界上第一个 zkML 库：Keras2Circom。
根据以太坊基金会支持的基准研究，Keras2Circom 的性能优于其他 zkML 框架。
此外，Keras2Circom 已准备好应用于生产，并在丰富的生态系统中经过实战测试。
了解更多信息，点击这里，并在 GitHub 上查看 Keras2Circom库。
b) opML：Optimistic 机器学习
opML 是一种高效且低成本的机器学习框架，使链上机器学习成为现实。
ORA 是 opML 的发明者和创造者，涵盖了学术研究和开源实现。
zkML 可以为机器学习计算生成加密证明，这些证明可以简洁到在链上验证。然而，当前的计算能力无法实际高效且经济地生成证明，尤其是对于大型 AI 模型。
与 zkML 相比，opML 可以高效地将如 Grok 的 3140 亿参数模型这样的巨型模型带到链上，将开销成本降低超过一百万倍。
在我们的论文中可以了解更多信息：https://arxiv.org/abs/2401.17555。
c) opp/ai：乐观隐私保护AI
opp/ai（乐观隐私保护 AI）结合了 zkML 的隐私性和 opML 的高效性。
opp/ai 是为链上 AI 量身定制的混合模型。
ORA 是 opp/ai 的发明者。
与纯 zkML 相比，opp/ai 的性能更优，同时保持了 zkML 的隐私特性。
点击 这里，并在我们的论文中了解更多信息： https://arxiv.org/abs/2402.15006。
2. ORA链上AI预言机（OAO）
a) 介绍
ORA 的链上 AI 预言机 (OAO) 是一个可验证且去中心化的AI预言机。
OAO 使得任何人在任何区块链上都能使用链上AI推理。
OAO 通过使用opML，为机器学习计算创建可在区块链上验证的证明，这为区块链中的AI应用带来了新的可能性。
b) 在以太坊和 Optimism 上的 OAO
OAO 一直在以太坊和 Optimism 上运行，利用 opML 生成可验证的AI推理。
上个月，ORA OAO 已部署到以太坊主网上。
最近，ORA 与 Optimism 合作，将 OAO 集成到 Optimism 主网。
阅读更多关于 OAO在以太坊 和 Optimism 部署的公告。
c) 使用 OAO 进行构建
作为开发者，你可以查看以下资源来构建AI驱动的链上应用：
- OAO 仓库：OAO
- OAO 文档： AI预言机
- OAO构建视频教程：如何与 OAO 交互和构建
- 构建OAO的创意灵感：您想用链上AI构建什么？.
- ORA生态系统项目参考：awesome-ora
3. ORA初始模型发行（IMO）
在这个人工智能的时代，ORA 推出了一种新的机制——初始模型发行（IMO。
a) 介绍
- 简要概述：IMO 将 AI 模型进行链上代币化。
- 对于 AI 模型，IMO 提供了可持续的资金支持。
- 对于生态系统，IMO 帮助对齐价值观和激励措施，实现分配和持续贡献。
- 对于代币持有者，IMO 允许任何人在链上捕捉 AI 模型的价值，来源包括链上收入和推理资产（例如ERC-7007）。
许多开源 AI 模型在实现其贡献的货币化方面面临挑战，导致贡献者和组织缺乏动力。因此，AI 行业目前由封闭源代码的营利公司主导。开源 AI 模型的成功需要更多的资金和公开构建。
通过 IMO，我们可以支持开源 AI 的发展。IMO 通过促进长期利益和鼓励对开源 AI 社区的参与和资金，能够实现开源 AI 模型生态系统的可持续性。成功的标志在于我们拥有比专有模型更好的开源模型。
IMO 将开源 AI 模型的所有权代币化，并将其利润分享给代币持有者。
b) IMO 的核心组成部分
IMO 是无需许可的，因此任何人和任何社区都可以为其 AI 模型进行 IMO。
IMO 的两个核心组成部分是：
- 可验证的链上 AI 模型
- 链上使用的收入分享
为了实现链上 AI，我们需要将代币与正确的 AI 模型和推理绑定。ORA 通过之前提到的 ORA OAO（世界上第一个适用于任何 AI 模型的 AI 预言机）实现了这一点。
为了实现链上使用的收入分享，ORA 引入了 ERC-7641：用于公平收入分享的内在收入分享代币，这是 IMO 的基础。IMO 代币不是 AI 表情包币，而是代表 AI 模型的一部分。持有者可以从 OAO 和推理资产（如 ERC-7007：可验证 AI 生成内容代币）的 AI 模型收入中受益。
c) IMO的总结
IMO 是无需许可的，因此任何人和任何社区都可以为其 AI 模型进行 IMO。
IMO 将特定 AI 模型代币化，这带来了：
- 社区能够有效地为开源筹集资金。
- 贡献者继续改进全球可访问模型的激励。
- 代币持有者从链上使用模型中获得收入机会。
一个有意义的 IMO 需要链上 AI 和 IMO 代币的收入分享机制：
观看 60 秒内解释 IMO。
4. OpenLM IMO：世界上第一个 IMO
主网上的$OLM：0xe5018913F2fdf33971864804dDB5fcA25C539032
主网上的LP地址：0xB57CFe32dbF5227d9c9A03eF3D2E9E53cb4524B0
a) OpenLM 介绍
OpenLM 是一个为促进中型语言模型研究的表现型语言建模（LM）库。
OpenLM 是开放的、表现型的、去中心化的 AI，与封闭的、集中化的、由大科技公司资助和监督的许可 LLM 相对。
OpenLM 是一个 MIT 许可的开源模型，由一个去中心化的团队创建。他们的贡献将通过这次捐赠得到认可，这也将有助于激励和促进对任何人都可以访问的开源语言模型的研发。
b) OpenLM IMO
4 月 10 日，我们宣布了全球首个IMO：OpenLM IMO。
OpenLM IMO 将 OpenLM 的开源模型代币化。
就像普罗米修斯为文明偷取火种一样，ORA 通过 OpenLM 的第一个 IMO 展示了 IMO 为开源 AI 社区带来的好处。
$OLM 不是 ORA 的代币。它是 OpenLM 模型在以太坊上的代币化，所有权由 OpenLM 贡献者和社区共享。然而，ORA 的链上 AI 预言机使 AI 模型的代币化成为可能。
IMO 将成为 OpenLM 之旅的基石，为可持续生态系统的培育、民主化访问和持续发展提供资金和激励。
OpenLM 的 IMO 准备好通过开源软件和社区的力量，革新 LLM 的格局。
阅读更多关于 OpenLM IMO 的信息，点击这里。
c) OpenLM IMO 事件
世界上第一个 OpenLM IMO 取得了巨大的成功。
5 亿个代币在 5 分钟内售出，筹集了 150 ETH（约 50 万美元）。这证明了在供应不足的情况下，需求非常高。$OLM 继续在 Uniswap 的去中心化交易所中流通。
不幸的是，绝大多数在销售开始时尝试购买 $OLM 的人，他们的交易没有被成功处理，因为需求远远超过了有限的供应。
这是第一个 IMO，将会有更多的 IMO 出现。未来的 IMO 将有不同的参数，使更多有价值的人和资金能够参与其中。
d) OpenLM IMO 路线图
IMO 的目标是促进开源社区和生态系统的增长。OpenLM IMO 为 OpenLM 的开源社区提供了更多资源。
这是 IMO 作为一项技术的旗舰演示。这是迈向更可持续、竞争和开源 AI 未来的运动的开始。
以下是实现 OpenLM IMO 成功的路线图：
- OAO 集成
为了实现 $OLM 的收入分享，ORA 将 OpenLM AI 模型集成到链上 AI 预言机中。通过这种方式，每次用户与 OpenLM 模型交互时，链上收入都可以通过 OAO 跟踪生成。
- OpenLM 生态系统扩展
对于 AI 模型，IMO 为开源 AI 模型提供可持续的资金。通过 OpenLM IMO 的努力，各种项目可以使用 OpenLM 为 $OLM 的收入池做出贡献。
- 向 OpenLM 社区捐赠
如前所述和计划，10% 的 $OLM IMO 代币将捐赠给现有和未来的 OpenLM 贡献者。
我们正在敲定所有对开放和去中心化 AI 社区支持的细节。
- 收入分享活动
OpenLM 收入分享代币（$OLM）具有以下特点：
- 收入分享：部分收入来自 OAO 或其他来源，将分配到 $OLM 代币的收入分享池。代币持有者可以在快照后的每 90 天领取收入。
- 燃烧：部分收入来自 OAO 或其他来源，将分配到 $OLM 代币的燃烧池。代币持有者可以作为回购机制燃烧他们的代币。燃烧机制将支持 OpenLM 代币的“底价”。
关于 ORA
ORA 是以太坊上无需信任的人工智能，可以在区块链上实现 AI 和各种规模的计算。 ORA 通过提供 AI、丰富的数据源和任意的计算能力，突破了智能合约的限制，让开发者能够自由创新。 ORA 的技术已获得 Compound、以太坊基金会、Uniswap、Optimism 等的信任。 www.ora.io | x.com/oraprotocol | discord.gg/MgyYbW9dQj
声明：
- 本文转载自[Mirror]，著作权归属原作者[Ed Roman, Managing Partner at Hack VC]，如对转载有异议，请联系Gate Learn团队，团队会根据相关流程尽速处理。
- 免责声明：本文所表达的观点和意见仅代表作者个人观点，不构成任何投资建议。
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0. 介绍ORA
ORA 是以太坊上的无信任人工智能，能够在区块链上实现 AI 和任意规模的计算。
ORA 通过提供 AI、丰富的数据源和任意计算能力，突破了智能合约的限制，让开发者可以自由创新。ORA 的工作得到了 Compound、以太坊基金会、Uniswap、Optimism 等的认可。
1. ORA的链上AI
ORA 实现了链上 AI。ORA 为链上 AI 领域贡献了一系列前沿研究和产品，包括 zkML、opML 和 opp/ai。
a) zkML：零知识机器学习
zkML 是一种链上机器学习的加密方法。
ORA 处于 zkML 领域的前沿，并发明了世界上第一个 zkML 库：Keras2Circom。
根据以太坊基金会支持的基准研究，Keras2Circom 的性能优于其他 zkML 框架。
此外，Keras2Circom 已准备好应用于生产，并在丰富的生态系统中经过实战测试。
了解更多信息，点击这里，并在 GitHub 上查看 Keras2Circom库。
b) opML：Optimistic 机器学习
opML 是一种高效且低成本的机器学习框架，使链上机器学习成为现实。
ORA 是 opML 的发明者和创造者，涵盖了学术研究和开源实现。
zkML 可以为机器学习计算生成加密证明，这些证明可以简洁到在链上验证。然而，当前的计算能力无法实际高效且经济地生成证明，尤其是对于大型 AI 模型。
与 zkML 相比，opML 可以高效地将如 Grok 的 3140 亿参数模型这样的巨型模型带到链上，将开销成本降低超过一百万倍。
在我们的论文中可以了解更多信息：https://arxiv.org/abs/2401.17555。
c) opp/ai：乐观隐私保护AI
opp/ai（乐观隐私保护 AI）结合了 zkML 的隐私性和 opML 的高效性。
opp/ai 是为链上 AI 量身定制的混合模型。
ORA 是 opp/ai 的发明者。
与纯 zkML 相比，opp/ai 的性能更优，同时保持了 zkML 的隐私特性。
点击 这里，并在我们的论文中了解更多信息： https://arxiv.org/abs/2402.15006。
2. ORA链上AI预言机（OAO）
a) 介绍
ORA 的链上 AI 预言机 (OAO) 是一个可验证且去中心化的AI预言机。
OAO 使得任何人在任何区块链上都能使用链上AI推理。
OAO 通过使用opML，为机器学习计算创建可在区块链上验证的证明，这为区块链中的AI应用带来了新的可能性。
b) 在以太坊和 Optimism 上的 OAO
OAO 一直在以太坊和 Optimism 上运行，利用 opML 生成可验证的AI推理。
上个月，ORA OAO 已部署到以太坊主网上。
最近，ORA 与 Optimism 合作，将 OAO 集成到 Optimism 主网。
阅读更多关于 OAO在以太坊 和 Optimism 部署的公告。
c) 使用 OAO 进行构建
作为开发者，你可以查看以下资源来构建AI驱动的链上应用：
- OAO 仓库：OAO
- OAO 文档： AI预言机
- OAO构建视频教程：如何与 OAO 交互和构建
- 构建OAO的创意灵感：您想用链上AI构建什么？.
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a) 介绍
- 简要概述：IMO 将 AI 模型进行链上代币化。
- 对于 AI 模型，IMO 提供了可持续的资金支持。
- 对于生态系统，IMO 帮助对齐价值观和激励措施，实现分配和持续贡献。
- 对于代币持有者，IMO 允许任何人在链上捕捉 AI 模型的价值，来源包括链上收入和推理资产（例如ERC-7007）。
许多开源 AI 模型在实现其贡献的货币化方面面临挑战，导致贡献者和组织缺乏动力。因此，AI 行业目前由封闭源代码的营利公司主导。开源 AI 模型的成功需要更多的资金和公开构建。
通过 IMO，我们可以支持开源 AI 的发展。IMO 通过促进长期利益和鼓励对开源 AI 社区的参与和资金，能够实现开源 AI 模型生态系统的可持续性。成功的标志在于我们拥有比专有模型更好的开源模型。
IMO 将开源 AI 模型的所有权代币化，并将其利润分享给代币持有者。
b) IMO 的核心组成部分
IMO 是无需许可的，因此任何人和任何社区都可以为其 AI 模型进行 IMO。
IMO 的两个核心组成部分是：
- 可验证的链上 AI 模型
- 链上使用的收入分享
为了实现链上 AI，我们需要将代币与正确的 AI 模型和推理绑定。ORA 通过之前提到的 ORA OAO（世界上第一个适用于任何 AI 模型的 AI 预言机）实现了这一点。
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IMO 是无需许可的，因此任何人和任何社区都可以为其 AI 模型进行 IMO。
IMO 将特定 AI 模型代币化，这带来了：
- 社区能够有效地为开源筹集资金。
- 贡献者继续改进全球可访问模型的激励。
- 代币持有者从链上使用模型中获得收入机会。
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主网上的LP地址：0xB57CFe32dbF5227d9c9A03eF3D2E9E53cb4524B0
a) OpenLM 介绍
OpenLM 是一个为促进中型语言模型研究的表现型语言建模（LM）库。
OpenLM 是开放的、表现型的、去中心化的 AI，与封闭的、集中化的、由大科技公司资助和监督的许可 LLM 相对。
OpenLM 是一个 MIT 许可的开源模型，由一个去中心化的团队创建。他们的贡献将通过这次捐赠得到认可，这也将有助于激励和促进对任何人都可以访问的开源语言模型的研发。
b) OpenLM IMO
4 月 10 日，我们宣布了全球首个IMO：OpenLM IMO。
OpenLM IMO 将 OpenLM 的开源模型代币化。
就像普罗米修斯为文明偷取火种一样，ORA 通过 OpenLM 的第一个 IMO 展示了 IMO 为开源 AI 社区带来的好处。
$OLM 不是 ORA 的代币。它是 OpenLM 模型在以太坊上的代币化，所有权由 OpenLM 贡献者和社区共享。然而，ORA 的链上 AI 预言机使 AI 模型的代币化成为可能。
IMO 将成为 OpenLM 之旅的基石，为可持续生态系统的培育、民主化访问和持续发展提供资金和激励。
OpenLM 的 IMO 准备好通过开源软件和社区的力量，革新 LLM 的格局。
阅读更多关于 OpenLM IMO 的信息，点击这里。
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世界上第一个 OpenLM IMO 取得了巨大的成功。
5 亿个代币在 5 分钟内售出，筹集了 150 ETH（约 50 万美元）。这证明了在供应不足的情况下，需求非常高。$OLM 继续在 Uniswap 的去中心化交易所中流通。
不幸的是，绝大多数在销售开始时尝试购买 $OLM 的人，他们的交易没有被成功处理，因为需求远远超过了有限的供应。
这是第一个 IMO，将会有更多的 IMO 出现。未来的 IMO 将有不同的参数，使更多有价值的人和资金能够参与其中。
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这是 IMO 作为一项技术的旗舰演示。这是迈向更可持续、竞争和开源 AI 未来的运动的开始。
以下是实现 OpenLM IMO 成功的路线图：
- OAO 集成
为了实现 $OLM 的收入分享，ORA 将 OpenLM AI 模型集成到链上 AI 预言机中。通过这种方式，每次用户与 OpenLM 模型交互时，链上收入都可以通过 OAO 跟踪生成。
- OpenLM 生态系统扩展
对于 AI 模型，IMO 为开源 AI 模型提供可持续的资金。通过 OpenLM IMO 的努力，各种项目可以使用 OpenLM 为 $OLM 的收入池做出贡献。
- 向 OpenLM 社区捐赠
如前所述和计划，10% 的 $OLM IMO 代币将捐赠给现有和未来的 OpenLM 贡献者。
我们正在敲定所有对开放和去中心化 AI 社区支持的细节。
- 收入分享活动
OpenLM 收入分享代币（$OLM）具有以下特点：
- 收入分享：部分收入来自 OAO 或其他来源，将分配到 $OLM 代币的收入分享池。代币持有者可以在快照后的每 90 天领取收入。
- 燃烧：部分收入来自 OAO 或其他来源，将分配到 $OLM 代币的燃烧池。代币持有者可以作为回购机制燃烧他们的代币。燃烧机制将支持 OpenLM 代币的“底价”。
关于 ORA
ORA 是以太坊上无需信任的人工智能，可以在区块链上实现 AI 和各种规模的计算。 ORA 通过提供 AI、丰富的数据源和任意的计算能力，突破了智能合约的限制，让开发者能够自由创新。 ORA 的技术已获得 Compound、以太坊基金会、Uniswap、Optimism 等的信任。 www.ora.io | x.com/oraprotocol | discord.gg/MgyYbW9dQj
声明：
- 本文转载自[Mirror]，著作权归属原作者[Ed Roman, Managing Partner at Hack VC]，如对转载有异议，请联系Gate Learn团队，团队会根据相关流程尽速处理。
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