Ahora en la plaza se habla mucho de este proyecto, actualmente veo a mucha gente enfocada en @OpenLedger , pero la mayoría de ellos solo ven las palabras "prueba de atribución". Recientemente revisé la documentación técnica clave de este proyecto y desde mi perspectiva, descubrí que el verdadero "moat" del proyecto es el algoritmo de seguimiento en tiempo real, y ese "moat" es muy, muy profundo. #OpenLedger $OPEN

Déjenme darles un ejemplo: cuando un modelo de IA se ajusta, cada actualización de peso en cada ronda se registra en la capa precompilada de la Capa 2. Entonces, el sistema teje en tiempo real un gráfico de topología que muestra, por ejemplo, qué muestra de datos cambió un cierto parámetro del modelo. Todo esto se puede rastrear hasta la fuente específica. Todos deben notar que esto no es un cálculo posterior; claramente se está construyendo un libro contable sincronizado durante el proceso de entrenamiento, lo que equivale a tener estas cosas adelantadas.

Podemos ver claramente que la tarea de los nodos validadores es validar la autenticidad de este gráfico. Porque siento que necesitan confirmar que las muestras de los contribuyentes de datos realmente participaron en esa actualización de peso, confirmando que no son falsificadas. Imaginen que una vez que la validación pasa, el contribuyente automáticamente recibe su parte correspondiente de $OPEN; si hacen trampa, su token en staking simplemente desaparece.

Siento que este mecanismo ha transformado el estimado original de cuánto contribuyó cada uno de los datos en matemáticas sólidas y tangibles. Podemos anticipar que en el futuro, cuando cada cambio en el modelo de IA sea verificable, los contribuyentes de datos en el proyecto ya no serán personajes olvidados; claramente, se habrán convertido en accionistas invisibles que tienen un papel en cada peso y son irremplazables.
@OpenLedger
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