Lo más interesante de $OPEN no es el modelo de IA en sí, sino el intento de hacer que la propiedad de datos sea medible. Si la atribución funciona a gran escala, podría transformar por completo la economía de la IA.
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MAYA_
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#openledger $OPEN
He leído sobre @OpenLedger , y hay algo que sigue cruzando mi mente..... La capa más subestimada en el sector de la IA probablemente no sea el modelo, sino la propiedad de los datos. Porque todos hablan de los resultados de la IA, pero ¿de dónde vienen los datos, quién está contribuyendo y a quién va realmente el valor? Esta parte sigue siendo en gran medida invisible.
Para ser honesto:
La tesis completa de $OPEN parece estar tratando de desafiar esa área. Su concepto de Datanets es interesante. Se están creando conjuntos de datos de propiedad comunitaria, se está realizando el entrenamiento de modelos, y luego, a través de la Prueba de Atribución, están tratando de rastrear qué datos realmente tienen un impacto en el resultado del modelo. Suena bien en teoría, pero honestamente, su ejecución es la verdadera prueba. Las reclamaciones de atribución son fáciles, pero probarlas con precisión es mucho más difícil. Sin embargo, hay algo que me ha venido a la mente. @OpenLedger no solo está tratando de captar la narrativa de la IA lanzando tokens, sino que en realidad está intentando llevar la capa de datos, la capa de modelo, la capa de inferencia - todo a un mismo ecosistema, como:
OpenLoRA.
ModelFactory.
Recompensas en cadena.
Infraestructura de agentes de IA.
Todo esto combinado parece sugerir que están tratando de reconstruir la economía de la IA desde un ángulo centrado en la propiedad. La asociación con Pundi AI parece relevante por esa razón. Si la creación de datos y el despliegue de modelos están en el mismo ciclo económico, entonces hay una oportunidad de crear un efecto de ecosistema. Pero aquí viene una pausa. El mayor problema con los proyectos de IA no es la tecnología, sino la adopción. Miles de protocolos se han lanzado con visiones fuertes, pero el uso real no ha llegado. En el caso de $OPEN , la pregunta parece no ser sobre tecnología. La pregunta es:
¿Realmente la gente querrá pagar por la contribución de datos, la atribución y la propiedad descentralizada de la IA?
Si la respuesta es "sí", entonces @OpenLedger no será solo otro token de IA. Y si la adopción no llega, entonces incluso la infraestructura más fuerte a menudo se queda en silencio - de todos modos, el tiempo lo dirá🚀
He leído sobre @OpenLedger , y hay algo que sigue cruzando mi mente..... La capa más subestimada en el sector de la IA probablemente no sea el modelo, sino la propiedad de los datos. Porque todos hablan de los resultados de la IA, pero ¿de dónde vienen los datos, quién está contribuyendo y a quién va realmente el valor? Esta parte sigue siendo en gran medida invisible.
Para ser honesto:
La tesis completa de $OPEN parece estar tratando de desafiar esa área. Su concepto de Datanets es interesante. Se están creando conjuntos de datos de propiedad comunitaria, se está realizando el entrenamiento de modelos, y luego, a través de la Prueba de Atribución, están tratando de rastrear qué datos realmente tienen un impacto en el resultado del modelo. Suena bien en teoría, pero honestamente, su ejecución es la verdadera prueba. Las reclamaciones de atribución son fáciles, pero probarlas con precisión es mucho más difícil. Sin embargo, hay algo que me ha venido a la mente. @OpenLedger no solo está tratando de captar la narrativa de la IA lanzando tokens, sino que en realidad está intentando llevar la capa de datos, la capa de modelo, la capa de inferencia - todo a un mismo ecosistema, como:
OpenLoRA.
ModelFactory.
Recompensas en cadena.
Infraestructura de agentes de IA.
Todo esto combinado parece sugerir que están tratando de reconstruir la economía de la IA desde un ángulo centrado en la propiedad. La asociación con Pundi AI parece relevante por esa razón. Si la creación de datos y el despliegue de modelos están en el mismo ciclo económico, entonces hay una oportunidad de crear un efecto de ecosistema. Pero aquí viene una pausa. El mayor problema con los proyectos de IA no es la tecnología, sino la adopción. Miles de protocolos se han lanzado con visiones fuertes, pero el uso real no ha llegado. En el caso de $OPEN , la pregunta parece no ser sobre tecnología. La pregunta es:
¿Realmente la gente querrá pagar por la contribución de datos, la atribución y la propiedad descentralizada de la IA?
Si la respuesta es "sí", entonces @OpenLedger no será solo otro token de IA. Y si la adopción no llega, entonces incluso la infraestructura más fuerte a menudo se queda en silencio - de todos modos, el tiempo lo dirá🚀
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