Maintenant, les actions du secteur de l'IA explosent, mais je sais que beaucoup d'amis impliqués dans OpenLedger s'inquiètent surtout de : j'ai téléchargé des données, comment puis-je réellement encaisser de l'argent ? Aujourd'hui, j'ai minutieusement parcouru le livre blanc tout juste sorti du projet et je suis prêt à discuter de la logique de "répartition des gains" à l'étape d'inférence. @OpenLedger Ce qui m'attire le plus dans la stratégie du projet, c'est ce mécanisme qui calcule l'argent de manière claire et précise. #OpenLedger $OPEN

Je vais faire simple. Quand un utilisateur envoie une requête d'inférence au modèle et obtient un résultat, le système dispose en arrière-plan d'un livre de comptes très rigoureux. Le système ne met pas tous les frais d'inférence dans la poche du projet, au contraire, l'algorithme d'attribution se déclenche après l'inférence pour identifier quels points de données ont contribué à cette réponse.

Je vais vous expliquer simplement comment cette commission de reasoning est répartie. Le white paper l'indique clairement, cette commission sera divisée en quatre parties : frais de plateforme, frais de modèle, frais pour les stakers, et frais pour les contributeurs de données. Si vous vous êtes inscrit sur DataNet avec vos données, le système distribuera des tokens en fonction de l'impact de vos données sur les résultats. Chaque fois que des récompenses sont distribuées, le système joint une preuve d'attribution, permettant à nous, les contributeurs, de vérifier notre impact et notre historique de paiements.

Je pense que ce design transforme vraiment des données statiques en actifs dynamiques. Vos données ne sont plus des fichiers statiques qui disparaissent dans le modèle, mais deviennent un maillon de la chaîne de valeur à long terme. Cette répartition transparente et tangible, c'est exactement ce que devrait être le Web3. Personnellement, je trouve que ce modèle économique est vraiment solide.