#OpenLedger
Was ist OpenLedger
OpenLedger ist eine KI-Blockchain-Infrastruktur, die darauf abzielt, das Training, die Bereitstellung und die Nutzung von KI-Modellen und -Agenten auf transparente, dezentralisierte und token-inzentivierte Weise zu ermöglichen.
Schlüsselelemente:
1. Datanets — gemeinschaftlich besessene Datensätze. Benutzer können neue Datanets erstellen oder zu bestehenden beitragen. Beiträge werden on-chain aufgezeichnet, und Anerkennung/Belohnungen werden für die Datenbeiträge vergeben.
2. Modelltraining / Feinabstimmung unter Verwendung dieser Datensätze. Sie behaupten, Unterstützung für Werkzeuge zu bieten, um Modelle auf dezentralisierte Weise zu trainieren/feinabzustimmen.
3. Inferenz & Attribution: Wenn ein Modell verwendet wird (z.B. um Ausgaben über API zu produzieren), verfolgt das System zurück, welches Modell, welche Daten, wer beigetragen hat, usw., sodass Beiträge belohnt und die Herkunft gewahrt bleiben kann.
4. Governance über Token-Inhaber. Es gibt ein On-Chain-Governance-Element.
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Token, Markt, & Wert
Der native Token ist OPEN.
Nach den neuesten Daten:
Der Preis liegt bei etwa 0,84-0,85 US-Dollar pro OPEN.
Marktkapitalisierung ≈ 182 Millionen US-Dollar, mit ~215,5 Millionen im Umlauf befindlichen Tokens (von einer maximalen Menge von 1 Milliarde) laut aktueller Daten.
Handelsvolumen, Angebotsgrenzen, all das typische Krypto-Zeug gilt.
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Anwendungsfälle & Vorteile
Für Mitwirkende: Wenn Sie Daten haben, können Sie diese zu Datanets beitragen, sie in Modellen verwenden und möglicherweise Belohnungen verdienen. Wenn Sie also ein Datenanbieter sind, ist dies eine mögliche Einkommensquelle.
Für Entwickler: Fähigkeit, Modelle mit rückverfolgbaren Datenherkünften zu trainieren/feinabzustimmen, potenziell transparentere KI. Wenn Sie Anwendungen entwickeln, die auf KI angewiesen sind, könnten Sie deren Inferenz-APIs nutzen oder Modelle mit ihrer Infrastruktur erstellen.
Für Benutzer: mehr Transparenz darüber, welche Daten/Modelle hinter den Ausgaben stehen; verantwortungsvollere Systeme.
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Risiken / Dinge, auf die man achten sollte
Wie bei vielen Blockchain/KI-Hybridprojekten kann es technische, regulatorische oder Adoptionsherausforderungen geben:
Genug hochqualitative Datenanbieter zu gewinnen.
Sicherzustellen, dass die Infrastruktur für das Modelltraining effizient, sicher und kosteneffektiv ist.
