Le moment est venu de reconstruire l'IA avec l'équité au cœur. Ce n'est pas juste un autre protocole, c'est une pile complète pour une IA détenue par la communauté où les contributeurs de données, les constructeurs de modèles et les utilisateurs finaux partagent tous la création de valeur. @OpenLedger Conçoit une blockchain AI qui traite les données comme une infrastructure de première classe et qui intègre l'attribution de provenance des modèles et les récompenses en temps réel dans la logique du protocole.

Quelle est la mission en langage simple

Rendre la propriété aux mains des personnes qui créent les signaux qui entraînent des systèmes intelligents. Vise à débloquer la liquidité dans les données et les modèles afin que les contributeurs reçoivent une rémunération transparente pour leur influence, tandis que les développeurs ont accès à des ensembles de données de domaine sélectionnés et à une infrastructure pour construire des modèles et des applications spécialisés. La plateforme est conçue pour prévenir la capture de valeur en boîte noire et pour permettre une économie AI ouverte florissante gouvernée par la communauté.

Comment le système est organisé au niveau supérieur

OpenLedger organise les contributions en Datanets, qui sont des jeux de données collaboratifs décentralisés alignés sur des domaines verticaux. Un Datanet collecte les métadonnées des contributions et la logique de validation afin qu'une communauté puisse curer des corpus d'entraînement de haute qualité pour des cas d'utilisation spécifiques. Chaque Datanet contient des métadonnées d'attribution afin que les contributeurs soient visibles et responsables lorsque leurs données sont utilisées pour l'entraînement ou la récupération de modèles. C'est là que l'expertise du monde réel devient un bien public monétisable.

Preuve d'attribution et pourquoi cela compte

Au cœur du protocole se trouve la Preuve d'attribution, un système cryptographique qui lie chaque contribution de données aux sorties du modèle. Ce n'est pas du langage marketing : il s'agit d'un mécanisme concret qui permet des récompenses tokenisées basées sur l'influence mesurée des données. Le protocole enregistre la provenance de manière à permettre aux sorties du modèle de montrer quelles entrées de données ont contribué à une inférence et de récompenser les contributeurs en conséquence. Cela signifie que les contributeurs sont récompensés lorsque leurs données ont réellement influencé le modèle, et que les entrées mauvaises ou adversariales peuvent être pénalisées ou pondérées à la baisse de manière transparente. Ce design résout deux problèmes fondamentaux : attribution et récompense à grande échelle pour les systèmes d'IA.

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ModelFactory et le chemin sans code vers des modèles spécialisés

ModelFactory est le produit studio d'OpenLedger qui élimine les surcharges opérationnelles lourdes et permet aux développeurs d'ajuster finement les modèles de base via des Datanets autorisés à l'aide d'une interface graphique. Le produit prend en charge les workflows complets d'ajustement fin LoRA et QLoRA, permettant ainsi aux équipes et aux individus ayant des budgets d'infrastructure limités de créer des modèles de domaine de haute qualité sans avoir à gérer des pipelines complexes. Cela ouvre la voie aux experts du domaine pour transformer des jeux de données soigneusement sélectionnés en modèles déployables en quelques heures plutôt que plusieurs semaines. ModelFactory est le point d'entrée pour les organisations qui ont besoin de performances spécifiques au domaine et d'une traçabilité de la provenance.

OpenLoRA et l'efficacité extrême de l'inférence

OpenLoRA est la couche d'exécution et de déploiement qui se concentre sur la réduction drastique du coût d'inférence et l'augmentation de la densité des modèles servis. La plateforme dispose de documentation et de benchmarks démontrant une réduction d'ordres de grandeur des coûts de déploiement, permettant aux développeurs d'héberger de nombreux modèles spécialisés sur bien moins de GPU. Cette efficacité permet aux petites équipes et aux communautés d'offrir des points d'entrée de modèles payants et des services d'agents sans factures d'hébergement prohibitives. En bref, OpenLoRA transforme l'innovation de modèle en services commercialement viables.

Essentiels de l'architecture et de l'interopérabilité

OpenLedger est conçu comme une chaîne d'IA de type Layer 2, optimisée pour la disponibilité des données, la scalabilité et la compatibilité avec les outils EVM. La conception utilise des primitives modernes de disponibilité des données et lie le règlement au réseau Ethereum, permettant aux développeurs d'utiliser des portefeuilles familiers, des SDKs et des modèles de composition existants. Le résultat est une pile qui équilibre le débit avec la finalité économique et maintient une expérience utilisateur fluide tout en préservant les garanties de règlement décentralisé. Ce choix facilite l'intégration pour les développeurs web3 existants et permet aux adoptants d'entreprise de mieux comprendre les risques.

Cas d'utilisation concrets et exemples d'impact

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