Binance Square

ZFcrypto

647 تتابع
10.1K+ المتابعون
550 إعجاب
21 تمّت مُشاركتها
منشورات
·
--
مقالة
المشكلة: الذكاء الاصطناعي مبني على استغلال غير مرئيلقد كنت أراقب مجال الذكاء الاصطناعي لفترة الآن، وصراحة، هناك شيء واحد يزعجني. الكل يتحدث عن مدى قوة الذكاء الاصطناعي. أدوات أسرع. أنظمة أذكى. شركات بمليارات الدولارات تظهر كل بضعة أشهر. لكن لا أحد تقريبًا يتحدث عن مصدر كل تلك القيمة. يأتي ذلك منا. كل منشور، مراجعة، صورة، تعليق، بحث، ومحادثة عشوائية في وقت متأخر من الليل على الإنترنت يتم تغذيتها في هذه النماذج الذكية. الكتّاب يدربونها. الفنانون يدربونها. الناس العاديون يدربونها دون أن يعرفوا حتى. ثم تقوم الشركات الكبرى بتغليف تلك البيانات في منتجات وتحقق أرباح خيالية منها.

المشكلة: الذكاء الاصطناعي مبني على استغلال غير مرئي

لقد كنت أراقب مجال الذكاء الاصطناعي لفترة الآن، وصراحة، هناك شيء واحد يزعجني.
الكل يتحدث عن مدى قوة الذكاء الاصطناعي. أدوات أسرع. أنظمة أذكى. شركات بمليارات الدولارات تظهر كل بضعة أشهر. لكن لا أحد تقريبًا يتحدث عن مصدر كل تلك القيمة.
يأتي ذلك منا.
كل منشور، مراجعة، صورة، تعليق، بحث، ومحادثة عشوائية في وقت متأخر من الليل على الإنترنت يتم تغذيتها في هذه النماذج الذكية. الكتّاب يدربونها. الفنانون يدربونها. الناس العاديون يدربونها دون أن يعرفوا حتى. ثم تقوم الشركات الكبرى بتغليف تلك البيانات في منتجات وتحقق أرباح خيالية منها.
دفتر السجل المفتوح لحوكمة النموذج يغير كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي. يستخدم اتخاذ القرارات ومشاركة المجتمع بشكل شفاف. بدلاً من أن يتم التحكم فيه من قبل شخص أو مجموعة واحدة، يتم النظر في الاقتراحات وتوجيهها من قبل حكام البروتوكول، ثم يقرر المجتمع الاتجاه من خلال التصويت باستخدام رموز gOPEN. لدي قوة التصويت إذا كان لديك المزيد من رموز gOPEN. هذا يمنح الأشخاص الذين يساهمون بنشاط صوتًا في كيفية تطور البروتوكول. عندما تحصل الاقتراحات على الدعم، تنتقل إلى الخطوة التالية. هذا يضمن أن الأفكار الجديدة تعكس ما يريده المجتمع، وليس فقط ما يريده شخص أو مجموعة واحدة. هذه الطريقة في الحكم تخلق توازنًا بين كونها مفتوحة وكونها مسؤولة ومنح الناس سببًا للمشاركة. يتم تسجيل كل تصويت واقتراح وقرار بشكل علني. هذا يبني الثقة عبر النظام البيئي. يشجع الناس على المشاركة على المدى الطويل. دفتر السجل المفتوح لحوكمة النموذج هو نظام تفكير. تم تصميمه لمنح المجتمعات القوة وتسريع الأفكار الجديدة وخلق مستقبل أكثر شفافية لتقنيات الذكاء الاصطناعي. مع نمو الذكاء الاصطناعي اللامركزي، سيساعد هذا النظام في خلق مستقبل للتقنيات الذكية. دفتر السجل المفتوح لحوكمة النموذج والرموز تجعل هذا ممكنًا. #openledger $OPEN @Openledger
دفتر السجل المفتوح لحوكمة النموذج يغير كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي. يستخدم اتخاذ القرارات ومشاركة المجتمع بشكل شفاف. بدلاً من أن يتم التحكم فيه من قبل شخص أو مجموعة واحدة، يتم النظر في الاقتراحات وتوجيهها من قبل حكام البروتوكول، ثم يقرر المجتمع الاتجاه من خلال التصويت باستخدام رموز gOPEN. لدي قوة التصويت إذا كان لديك المزيد من رموز gOPEN. هذا يمنح الأشخاص الذين يساهمون بنشاط صوتًا في كيفية تطور البروتوكول. عندما تحصل الاقتراحات على الدعم، تنتقل إلى الخطوة التالية. هذا يضمن أن الأفكار الجديدة تعكس ما يريده المجتمع، وليس فقط ما يريده شخص أو مجموعة واحدة.

هذه الطريقة في الحكم تخلق توازنًا بين كونها مفتوحة وكونها مسؤولة ومنح الناس سببًا للمشاركة. يتم تسجيل كل تصويت واقتراح وقرار بشكل علني. هذا يبني الثقة عبر النظام البيئي. يشجع الناس على المشاركة على المدى الطويل. دفتر السجل المفتوح لحوكمة النموذج هو نظام تفكير. تم تصميمه لمنح المجتمعات القوة وتسريع الأفكار الجديدة وخلق مستقبل أكثر شفافية لتقنيات الذكاء الاصطناعي. مع نمو الذكاء الاصطناعي اللامركزي، سيساعد هذا النظام في خلق مستقبل للتقنيات الذكية. دفتر السجل المفتوح لحوكمة النموذج والرموز تجعل هذا ممكنًا. #openledger $OPEN @OpenLedger
مقالة
هل لا تزال تعتقد أن OpenLedger خيار؟هل ستبني بنكًا على الرمال؟ هل ستشغل مركبة فضائية بضوء الشموع؟ إذن لماذا لا تزال العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل على بنية تحتية مركزية قديمة تستخرج القيمة بدلاً من إنشائها؟ في عالم يعيد فيه الذكاء الاصطناعي تشكيل الصناعات بين عشية وضحاها، فإن الاعتماد على أنظمة مغلقة لم يعد مجرد غير فعال - بل هو خطر. يمثل OpenLedger عصرًا جديدًا من بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي مصممة للشفافية والقابلية للتوسع والملكية. الشركات والمطورون والمبتكرون الذين يتجاهلون هذا التحول يواجهون مخاطر أن يصبحوا غير ذي صلة في الموجة القادمة من التحول الرقمي.

هل لا تزال تعتقد أن OpenLedger خيار؟

هل ستبني بنكًا على الرمال؟ هل ستشغل مركبة فضائية بضوء الشموع؟ إذن لماذا لا تزال العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل على بنية تحتية مركزية قديمة تستخرج القيمة بدلاً من إنشائها؟ في عالم يعيد فيه الذكاء الاصطناعي تشكيل الصناعات بين عشية وضحاها، فإن الاعتماد على أنظمة مغلقة لم يعد مجرد غير فعال - بل هو خطر. يمثل OpenLedger عصرًا جديدًا من بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي مصممة للشفافية والقابلية للتوسع والملكية. الشركات والمطورون والمبتكرون الذين يتجاهلون هذا التحول يواجهون مخاطر أن يصبحوا غير ذي صلة في الموجة القادمة من التحول الرقمي.
انضم 👇
انضم 👇
تم حذف محتوى الاقتباس
أفكر في إمكانية فتح Ledger ليصبح النموذج الجديد للذكاء الاصطناعي، لكن بعد ذلك نحاول استكشاف التقنية الحقيقية وراء OpenLedger. Open Ledger AI يحاول تغيير ذلك. يجب ألا يحتفظ الناس بالذكاء وراء الأبواب المغلقة. يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي متاحًا للجميع. يمكننا استخدام أنظمة حيث يمكن للناس المساهمة بالمعلومات، التحقق من المعلومات، والمساعدة في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي معًا. الفكرة بسيطة حقًا. الناس يشاركون المعلومات. ثم يتحقق الشبكة من المعلومات. بعد ذلك يتعلم الذكاء الاصطناعي منها. ثم يمكننا استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. في هذا النظام، تصبح المعلومات جزءًا من سجل بدلاً من دخولها إلى قاعدة بيانات الشركة. هذا يخلق بعض التغييرات. يمكن للأشخاص الذين يساهمون بالمعلومات أن يحتفظوا بالتحكم عليها. كسب المكافآت. يصبح تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية. لا تحصل شركة واحدة على التحكم في شبكة الذكاء الاصطناعي. يعتقد المؤيدون أن هذا قد يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وأصعب في السيطرة عليه. من شركة واحدة تقرر ما يمكن أن يقوله أو يفعله الذكاء الاصطناعي، يعمل النظام وفقًا لقواعد عامة ومشاركة مشتركة. بالطبع، لا تزال الشبكات المفتوحة للذكاء الاصطناعي تواجه مشاكل تحتاج إلى حل. علينا أن نتعامل مع المعلومات، والحوكمة، والتوسع. الفكرة الأكبر للذكاء الاصطناعي مهمة. الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا من حياتنا. السؤال هو من يجب أن يمتلك الذكاء. #openledger $OPEN @Openledger
أفكر في إمكانية فتح Ledger ليصبح النموذج الجديد للذكاء الاصطناعي، لكن بعد ذلك نحاول استكشاف التقنية الحقيقية وراء OpenLedger.
Open Ledger AI يحاول تغيير ذلك. يجب ألا يحتفظ الناس بالذكاء وراء الأبواب المغلقة. يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي متاحًا للجميع. يمكننا استخدام أنظمة حيث يمكن للناس المساهمة بالمعلومات، التحقق من المعلومات، والمساعدة في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي معًا.
الفكرة بسيطة حقًا. الناس يشاركون المعلومات. ثم يتحقق الشبكة من المعلومات. بعد ذلك يتعلم الذكاء الاصطناعي منها. ثم يمكننا استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
في هذا النظام، تصبح المعلومات جزءًا من سجل بدلاً من دخولها إلى قاعدة بيانات الشركة. هذا يخلق بعض التغييرات.
يمكن للأشخاص الذين يساهمون بالمعلومات أن يحتفظوا بالتحكم عليها. كسب المكافآت. يصبح تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية. لا تحصل شركة واحدة على التحكم في شبكة الذكاء الاصطناعي.
يعتقد المؤيدون أن هذا قد يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وأصعب في السيطرة عليه. من شركة واحدة تقرر ما يمكن أن يقوله أو يفعله الذكاء الاصطناعي، يعمل النظام وفقًا لقواعد عامة ومشاركة مشتركة.
بالطبع، لا تزال الشبكات المفتوحة للذكاء الاصطناعي تواجه مشاكل تحتاج إلى حل. علينا أن نتعامل مع المعلومات، والحوكمة، والتوسع. الفكرة الأكبر للذكاء الاصطناعي مهمة.
الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا من حياتنا. السؤال هو من يجب أن يمتلك الذكاء. #openledger $OPEN @OpenLedger
مقالة
OpenLedger: تعزيز القابلية للتفسير من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصةنموذج الذكاء الاصطناعي أصبح أذكى كل يوم، ولكن بالنسبة للعديد من الشركات، الذكاء وحده ليس كافي. يحتاجون أيضًا لفهم لماذا اتخذ النظام قرارًا معينًا. وبصراحة، هنا حيث لا تزال الكثير من أدوات الذكاء الاصطناعي تعاني. النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي مثل الصناديق السوداء. تسألهم سؤال. يعطونك إجابة لكنك لا تعرف لماذا قالوا ذلك. يمكن أن تكون هذه مشكلة في مجالات مثل الرعاية الصحية والمالية والخدمات القانونية والشركات الكبيرة. OpenLedger لا تحاول أن تكون أفضل من نماذج الذكاء الاصطناعي. إنها ستعمل معها، فكرة OpenLedger بسيطة. تحتفظ بالأشياء المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي الموجودة ثم تضيف أجزاء جديدة يمكن أن تشرح ما تفعله أنظمة الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن الناس يمكنهم فهم ما يحدث. على سبيل المثال، يريد مستشفى أن يعرف لماذا يقول نظام الذكاء الاصطناعي إن شخصًا ما لديه مرض. يحتاج الأطباء والأشخاص الذين يتأكدون من أن كل شيء يتم بشكل صحيح إلى معرفة ذلك. يحتاجون إلى معرفة ما إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي يتبع قواعد الطب. يحتاج البنك أيضًا إلى معرفة لماذا يقول نظام الذكاء الاصطناعي إن شخصًا ما يشكل خطرًا أو إذا كان يجب أن يحصل على قرض. يحتاج البنك إلى إخبار الأشخاص الذين يتفقدونهم والأشخاص الذين يعملون داخل البنك. ستساعد OpenLedger في ذلك من خلال شرح ما تفعله أنظمة الذكاء الاصطناعي حتى يمكن للناس، مثل الأطباء والمصرفيين، أن يفهموا نماذج الذكاء الاصطناعي.

OpenLedger: تعزيز القابلية للتفسير من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة

نموذج الذكاء الاصطناعي أصبح أذكى كل يوم، ولكن بالنسبة للعديد من الشركات، الذكاء وحده ليس كافي. يحتاجون أيضًا لفهم لماذا اتخذ النظام قرارًا معينًا. وبصراحة، هنا حيث لا تزال الكثير من أدوات الذكاء الاصطناعي تعاني. النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي مثل الصناديق السوداء. تسألهم سؤال. يعطونك إجابة لكنك لا تعرف لماذا قالوا ذلك. يمكن أن تكون هذه مشكلة في مجالات مثل الرعاية الصحية والمالية والخدمات القانونية والشركات الكبيرة.
OpenLedger لا تحاول أن تكون أفضل من نماذج الذكاء الاصطناعي. إنها ستعمل معها، فكرة OpenLedger بسيطة. تحتفظ بالأشياء المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي الموجودة ثم تضيف أجزاء جديدة يمكن أن تشرح ما تفعله أنظمة الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن الناس يمكنهم فهم ما يحدث. على سبيل المثال، يريد مستشفى أن يعرف لماذا يقول نظام الذكاء الاصطناعي إن شخصًا ما لديه مرض. يحتاج الأطباء والأشخاص الذين يتأكدون من أن كل شيء يتم بشكل صحيح إلى معرفة ذلك. يحتاجون إلى معرفة ما إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي يتبع قواعد الطب. يحتاج البنك أيضًا إلى معرفة لماذا يقول نظام الذكاء الاصطناعي إن شخصًا ما يشكل خطرًا أو إذا كان يجب أن يحصل على قرض. يحتاج البنك إلى إخبار الأشخاص الذين يتفقدونهم والأشخاص الذين يعملون داخل البنك. ستساعد OpenLedger في ذلك من خلال شرح ما تفعله أنظمة الذكاء الاصطناعي حتى يمكن للناس، مثل الأطباء والمصرفيين، أن يفهموا نماذج الذكاء الاصطناعي.
توفر عملية التحقق من التدريب في OpenLedger الشفافية في تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال تتبع مجموعات البيانات التي تم استخدامها فعليًا أثناء تدريب النموذج. مع دليل مساهمة يمكن التحقق منه، يمكن للمبدعين ومزودي البيانات تأكيد أن مدخلاتهم كانت مشمولة، مما يساعد على بناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يحسن هذا النظام المساءلة، ويكافئ المساهمين الحقيقيين، ويقلل من عدم اليقين حول استخدام البيانات. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يدعم نموذج التحقق من التدريب في OpenLedger مستقبلًا أكثر أمانًا وشفافية وموجهًا نحو المجتمع لابتكار التعلم الآلي. #openledger $OPEN @Openledger
توفر عملية التحقق من التدريب في OpenLedger الشفافية في تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال تتبع مجموعات البيانات التي تم استخدامها فعليًا أثناء تدريب النموذج. مع دليل مساهمة يمكن التحقق منه، يمكن للمبدعين ومزودي البيانات تأكيد أن مدخلاتهم كانت مشمولة، مما يساعد على بناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يحسن هذا النظام المساءلة، ويكافئ المساهمين الحقيقيين، ويقلل من عدم اليقين حول استخدام البيانات. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يدعم نموذج التحقق من التدريب في OpenLedger مستقبلًا أكثر أمانًا وشفافية وموجهًا نحو المجتمع لابتكار التعلم الآلي. #openledger $OPEN @OpenLedger
مقالة
OpenLedger: الوقود، المحرك، والطاقة للذكاء الاصطناعيOpenLedger هي بلوكتشين مصممة للذكاء الاصطناعي. تعامُل البيانات والنماذج والحوسبة مثل الأساسيات التي تحتاجها أي سيارة لتعمل. البيانات هي الوقود. النموذج هو المحرك. الحوسبة هي الطاقة. بدون تفاعل الثلاثة معًا، لا شيء يتحرك. البيانات هي الوقود. يقوم الناس بتحميل مجموعات البيانات إلى OpenLedger. يمكن للأطراف الثالثة استخدام هذه المجموعات لتدريب نماذج التعلم الآلي. تحافظ البلوكتشين على دفتر حسابات ثابت للمصدر، مما ينسب كل مساهمة لمزود البيانات المعني، مما يمكّن من التعويض التلقائي عند وصول البيانات أو دمجها في خطوط تدريب النماذج. هذا يلغي استخراج البيانات غير المدفوع من قبل منصات التكنولوجيا الكبيرة. يحتفظ المستخدمون بملكية سيادية على مجموعات بياناتهم ويستلمون حقوق تحقيق الأرباح من خلال آليات تعويض تعتمد على الاستخدام.

OpenLedger: الوقود، المحرك، والطاقة للذكاء الاصطناعي

OpenLedger هي بلوكتشين مصممة للذكاء الاصطناعي. تعامُل البيانات والنماذج والحوسبة مثل الأساسيات التي تحتاجها أي سيارة لتعمل. البيانات هي الوقود. النموذج هو المحرك. الحوسبة هي الطاقة. بدون تفاعل الثلاثة معًا، لا شيء يتحرك. البيانات هي الوقود. يقوم الناس بتحميل مجموعات البيانات إلى OpenLedger. يمكن للأطراف الثالثة استخدام هذه المجموعات لتدريب نماذج التعلم الآلي.
تحافظ البلوكتشين على دفتر حسابات ثابت للمصدر، مما ينسب كل مساهمة لمزود البيانات المعني، مما يمكّن من التعويض التلقائي عند وصول البيانات أو دمجها في خطوط تدريب النماذج. هذا يلغي استخراج البيانات غير المدفوع من قبل منصات التكنولوجيا الكبيرة. يحتفظ المستخدمون بملكية سيادية على مجموعات بياناتهم ويستلمون حقوق تحقيق الأرباح من خلال آليات تعويض تعتمد على الاستخدام.
هل تعرف ما الذي يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة قوية حقًا؟ ليس مجرد إلقاء المزيد من البيانات عليها - بل هو إطعامها ببيانات عالية الجودة ومحددة المجال التي تتناسب فعلاً مع ما تم بناؤها من أجله. وهذا هو بالضبط ما يميز Open Ledger. في جوهرها، تستخدم Open Ledger Donets كنظام ذكي على السلسلة يجمع وينظم ويعتمد البيانات من المساهمين الحقيقيين. كل قطعة من البيانات التي يرسلها الناس إلى الخزان يتم تتبعها بطريقة مفتوحة. الأشخاص الذين يساهمون في الخزان يحصلون على مكافآت عادلة بناءً على قيمة بياناتهم. كما تحصل كل قطعة من البيانات على درجة تُظهر مدى موثوقيتها، وهذه الدرجة مرتبطة بمقدار ما استثمره الشخص في الخزان. كلما زاد استثمار الشخص، زادت ثقة الشبكة فيما يقوله. هذا يُشكل دورة جيدة. يرسل الناس البيانات لأنهم يعلمون أنهم سيحصلون على مكافأة عادلة. النماذج التي تستخدم هذه البيانات تتحسن أيضًا لأن البيانات أكثر دقة وموثوقية. #OpenLedgar $OPEN @Openledger
هل تعرف ما الذي يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة قوية حقًا؟ ليس مجرد إلقاء المزيد من البيانات عليها - بل هو إطعامها ببيانات عالية الجودة ومحددة المجال التي تتناسب فعلاً مع ما تم بناؤها من أجله.

وهذا هو بالضبط ما يميز Open Ledger. في جوهرها، تستخدم Open Ledger Donets كنظام ذكي على السلسلة يجمع وينظم ويعتمد البيانات من المساهمين الحقيقيين.

كل قطعة من البيانات التي يرسلها الناس إلى الخزان يتم تتبعها بطريقة مفتوحة. الأشخاص الذين يساهمون في الخزان يحصلون على مكافآت عادلة بناءً على قيمة بياناتهم. كما تحصل كل قطعة من البيانات على درجة تُظهر مدى موثوقيتها، وهذه الدرجة مرتبطة بمقدار ما استثمره الشخص في الخزان. كلما زاد استثمار الشخص، زادت ثقة الشبكة فيما يقوله.
هذا يُشكل دورة جيدة. يرسل الناس البيانات لأنهم يعلمون أنهم سيحصلون على مكافأة عادلة. النماذج التي تستخدم هذه البيانات تتحسن أيضًا لأن البيانات أكثر دقة وموثوقية. #OpenLedgar $OPEN @OpenLedger
مقالة
توكن Open Ledger: الرسوم، الستاكينغ، الحوكمة وحالات الاستخدام الحقيقيةيجلس توكن OpenLedger في مركز كل شيء. ليس مجرد شيء أتعامل معه. إنه الوقود الذي يشغل الشبكة بالكامل، والطريقة التي يتم بها مكافأة الناس على المساهمة، والأداة الرئيسية لاتخاذ القرارات معًا. أولاً، أستخدم التوكن لدفع الرسوم كلما قمت بتشغيل نموذج ذكاء اصطناعي، أو إطلاق وكيل، أو إجراء أي عملية على OpenLedger، يغطي التوكن التكلفة. هذا الإعداد يبقي الشبكة مشغولة ويدفع لنفسه دون الاعتماد على أموال خارجية. تعتبر الستاكينغ جزءًا كبيرًا من اللعبة، حيث يقوم المطورون ووكلاء الذكاء الاصطناعي بإيداع توكناتهم لإظهار جدّيتهم فيما يفعلونه. عندما يكون لدي شيء لأخسره، يجعل ذلك الجميع يرغب في القيام بالأمر بشكل جيد. إذا قام شخص ما بفعل شيء، سيفقد توكناته، لذلك يحاول معظم الناس أن يكونوا جيدين وموثوقين. ثم هناك طريقة إدارة المشروع؛ إذا كان لدي التوكن، يمكنني التصويت على التغييرات التي يجب إجراؤها، وما هي القواعد الجديدة، وما الذي يجب أن يفعله المشروع بعد ذلك. ليست هناك شركة واحدة تتخذ جميع القرارات، بل الأشخاص الذين هم جزء من المشروع، المجتمع، هم من يقرر ما يحدث بعد ذلك.

توكن Open Ledger: الرسوم، الستاكينغ، الحوكمة وحالات الاستخدام الحقيقية

يجلس توكن OpenLedger في مركز كل شيء. ليس مجرد شيء أتعامل معه. إنه الوقود الذي يشغل الشبكة بالكامل، والطريقة التي يتم بها مكافأة الناس على المساهمة، والأداة الرئيسية لاتخاذ القرارات معًا. أولاً، أستخدم التوكن لدفع الرسوم كلما قمت بتشغيل نموذج ذكاء اصطناعي، أو إطلاق وكيل، أو إجراء أي عملية على OpenLedger، يغطي التوكن التكلفة. هذا الإعداد يبقي الشبكة مشغولة ويدفع لنفسه دون الاعتماد على أموال خارجية.
تعتبر الستاكينغ جزءًا كبيرًا من اللعبة، حيث يقوم المطورون ووكلاء الذكاء الاصطناعي بإيداع توكناتهم لإظهار جدّيتهم فيما يفعلونه. عندما يكون لدي شيء لأخسره، يجعل ذلك الجميع يرغب في القيام بالأمر بشكل جيد. إذا قام شخص ما بفعل شيء، سيفقد توكناته، لذلك يحاول معظم الناس أن يكونوا جيدين وموثوقين. ثم هناك طريقة إدارة المشروع؛ إذا كان لدي التوكن، يمكنني التصويت على التغييرات التي يجب إجراؤها، وما هي القواعد الجديدة، وما الذي يجب أن يفعله المشروع بعد ذلك. ليست هناك شركة واحدة تتخذ جميع القرارات، بل الأشخاص الذين هم جزء من المشروع، المجتمع، هم من يقرر ما يحدث بعد ذلك.
لماذا أنا متحمس فعلاً بشأن Open Ledger؟ لأنها تحل مشاكل حقيقية. ليست نظرية. مشاكل حقيقية. أولاً، جودة البيانات. كل شيء يمكن التحقق منه، أعرف من أين جاء، وهذا مهم جداً لبناء ذكاء اصطناعي موثوق. ثانياً، النهج اللامركزي. مزيد من التنوع، أقل تحيز. أخيراً، هناك من يتعامل مع قضية التحيز بشكل مباشر. وثالثاً، أملك بياناتي، أتحكم فيها وأستفيد منها. هذا جديد. في السابق، كانت الشركات تأخذ معلوماتك وتحقق أرباحاً. الآن، أنت فعلاً تحصل على أجر. هل هو مثالي؟ على الأرجح لا. لا يزال هناك الكثير لت figuring out. لكن هذا؟ هذه خطوة في الاتجاه الصحيح. تابع هذا. لا تنم عليه، لكن لا تستثمر كل مدخراتك فيه أيضاً. راقب، تعلم، ثم قرر. #openledger $OPEN @Openledger
لماذا أنا متحمس فعلاً بشأن Open Ledger؟ لأنها تحل مشاكل حقيقية. ليست نظرية. مشاكل حقيقية. أولاً، جودة البيانات. كل شيء يمكن التحقق منه، أعرف من أين جاء، وهذا مهم جداً لبناء ذكاء اصطناعي موثوق.

ثانياً، النهج اللامركزي. مزيد من التنوع، أقل تحيز. أخيراً، هناك من يتعامل مع قضية التحيز بشكل مباشر.

وثالثاً، أملك بياناتي، أتحكم فيها وأستفيد منها. هذا جديد. في السابق، كانت الشركات تأخذ معلوماتك وتحقق أرباحاً. الآن، أنت فعلاً تحصل على أجر.

هل هو مثالي؟ على الأرجح لا. لا يزال هناك الكثير لت figuring out. لكن هذا؟ هذه خطوة في الاتجاه الصحيح.
تابع هذا. لا تنم عليه، لكن لا تستثمر كل مدخراتك فيه أيضاً. راقب، تعلم، ثم قرر. #openledger $OPEN @OpenLedger
OpenLedger إثبات النسبة: مكافآت شفافة من البيانات إلى مخرجات النموذجتخيل أنني أبني شيئًا ذا قيمة باستخدام الذكاء الاصطناعي. أضخ بيانات جيدة، شخص آخر يدرب نموذجًا عليها، ثم يبدأ الناس في استخدام ذلك النموذج. لكن من الذي يحصل على الدفع فعلاً عندما يتم إنشاء قيمة؟ هذه هي المشكلة التي سعت OpenLedger لحلها مع إثبات النسبة. فكر في poa كدفتر أستاذ واضح ومضاد للتلاعب يتتبع كل قطعة عمل من البداية إلى النهاية. كلما قام أحدهم بتحميل بيانات مفيدة، يسجل النظام ذلك على السلسلة على الفور. لا تخمينات، ولا مساهمات منسية. المستخدم يرفع مجموعة بيانات منظمة، شيء مركز وعالي الجودة، ويسجلها على السلسلة، تلك البيانات الآن تحمل علامة دائمة مرتبطة بها. لاحقًا، عندما يقوم النموذج بعمل توقعات، يتحقق النظام بالضبط من أي مجموعات بيانات ساعدت في تشكيل تلك النتيجة المحددة.

OpenLedger إثبات النسبة: مكافآت شفافة من البيانات إلى مخرجات النموذج

تخيل أنني أبني شيئًا ذا قيمة باستخدام الذكاء الاصطناعي. أضخ بيانات جيدة، شخص آخر يدرب نموذجًا عليها، ثم يبدأ الناس في استخدام ذلك النموذج. لكن من الذي يحصل على الدفع فعلاً عندما يتم إنشاء قيمة؟ هذه هي المشكلة التي سعت OpenLedger لحلها مع إثبات النسبة. فكر في poa كدفتر أستاذ واضح ومضاد للتلاعب يتتبع كل قطعة عمل من البداية إلى النهاية.
كلما قام أحدهم بتحميل بيانات مفيدة، يسجل النظام ذلك على السلسلة على الفور. لا تخمينات، ولا مساهمات منسية. المستخدم يرفع مجموعة بيانات منظمة، شيء مركز وعالي الجودة، ويسجلها على السلسلة، تلك البيانات الآن تحمل علامة دائمة مرتبطة بها. لاحقًا، عندما يقوم النموذج بعمل توقعات، يتحقق النظام بالضبط من أي مجموعات بيانات ساعدت في تشكيل تلك النتيجة المحددة.
انضم👇
انضم👇
Nadyisom
·
--
[انتهى] 🎙️ تداول
4.5k يستمعون
انضم للجميع
انضم للجميع
تم حذف محتوى الاقتباس
انضم مباشرة👇
انضم مباشرة👇
Nadyisom
·
--
[انتهى] 🎙️ تداول
5.9k يستمعون
انضم للعرض المباشر👇
انضم للعرض المباشر👇
Nadyisom
·
--
[انتهى] 🎙️ تداول 📉📈
4.1k يستمعون
انضم 👇
انضم 👇
Nadyisom
·
--
[انتهى] 🎙️ تداول
754 يستمعون
انضم👇
انضم👇
تم حذف محتوى الاقتباس
🎙️ عيد سعيد! إذا كان لديك وقت، تعال ونتحدث عن حركة السوق في عالم العملات الرقمية.
avatar
إنهاء
03 ساعة 59 دقيقة 56 ثانية
22.9k
37
43
انضم 👇
انضم 👇
Nadyisom
·
--
[انتهى] 🎙️ التداول في المنطقة [لا يهمني إذا لم تكن في الغرفة]
1k يستمعون
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى
انضم إلى مُستخدمي العملات الرقمية حول العالم على Binance Square
⚡️ احصل على أحدث المعلومات المفيدة عن العملات الرقمية.
💬 موثوقة من قبل أكبر منصّة لتداول العملات الرقمية في العالم.
👍 اكتشف الرؤى الحقيقية من صنّاع المُحتوى الموثوقين.
البريد الإلكتروني / رقم الهاتف
خريطة الموقع
تفضيلات ملفات تعريف الارتباط
شروط وأحكام المنصّة