#openledger $OPEN Cada vez que se construye un modelo en @OpenLedger y genera una salida, el sistema ejecuta el proceso de asignación inversa, rastreando qué DataNet ha moldeado esa respuesta específica, y luego distribuye la tarifa de inferencia de manera adecuada.
Las matemáticas funcionan claramente en papel. Pero cuando un único DataNet influye en millones de inferencias en cientos de modelos al mismo tiempo, la recompensa por cada salida se convierte casi en un número demasiado pequeño para tener sentido para cualquier contribuyente individual. $OPEN llama a esto distribución justa. Esto podría ser, de hecho, una distribución precisa - no un asunto homogéneo.
Las matemáticas funcionan claramente en papel. Pero cuando un único DataNet influye en millones de inferencias en cientos de modelos al mismo tiempo, la recompensa por cada salida se convierte casi en un número demasiado pequeño para tener sentido para cualquier contribuyente individual. $OPEN llama a esto distribución justa. Esto podría ser, de hecho, una distribución precisa - no un asunto homogéneo.