@OpenLedger 1. Rafforzamento continuo dell'ecosistema tecnologico: il focus del gruppo centrale di AI decentralizzato OpenLedger sulla sua roadmap tecnologica sarà incentrato su un ciclo chiuso di "dati-modello-incentivi", ottimizzando continuamente i tre principali componenti: Datanets (reti di dati): attraverso dataset strutturati in collaborazione con la comunità, affrontiamo i problemi di "sovranità dei dati" e "qualità" nell'addestramento dell'AI. In futuro, potrebbero essere espanse reti di dati dedicate a più settori verticali (come sanità e finanza), migliorando la diversità e l'aggiornamento dei dati; Model Factory (fabbrica di modelli): strumenti di micro-ottimizzazione senza codice riducono la barriera per lo sviluppo dell'AI, e in seguito potrebbero supportare più modelli mainstream (come il fine-tuning di GPT-4) e modelli multimodali (come immagini e voce), integrando funzionalità di apprendimento automatico automatizzato (AutoML) per migliorare l'efficienza nello sviluppo dei modelli; Proof of Attribution (PoA, prova di contributo): come meccanismo centrale per gli incentivi on-chain, il PoA garantirà una distribuzione equa dei guadagni per i contributori di dati e gli sviluppatori di modelli attraverso funzioni di impatto più precise (come approssimazione del gradiente, attribuzione a livello di token), affrontando il problema del settore "chi crea valore, chi riceve ritorni"; OpenLoRA: motore per il deployment di modelli a costo ottimizzato, riducendo l'occupazione della memoria GPU tramite il caricamento dinamico dell'adattatore LoRA (obiettivo ridotto a 8-12GB), migliorando l'efficienza di inferenza (con un throughput di oltre 2000+ tokens/sec), consentendo anche ai piccoli e medi sviluppatori di implementare modelli AI a basso costo. 2. Espansione della scala ecologica: iniezione continua di fondi e talenti OpenLedger ha già supportato i programmatori di AI e Web3 tramite un fondo ecologico OpenCircle da 25 milioni di dollari (proveniente da finanziamenti seed e successivi). Questo fondo sarà utilizzato per sostenere lo sviluppo di modelli di AI, la costruzione di reti di dati, applicazioni decentralizzate (dApps) e altri progetti, attirando più talenti tecnici nel campo "AI+Web3". Inoltre, la collaborazione con l'ecosistema Solana (come Ambios Network) e portafogli hardware (come Trust Wallet) espanderà i confini della sua ecologia, promuovendo l'implementazione di applicazioni AI cross-chain (come città intelligenti, analisi climatica). 3. Accelerazione dell'implementazione dei casi d'uso: dalla tecnologia al business Il successivo sviluppo di OpenLedger si concentrerà sulla commercializzazione di casi d'uso specifici: città intelligenti e gestione climatica: la rete di sensori collaborativa con Ambios Network raccoglierà dati ambientali in tempo reale (qualità dell'aria, temperatura), analizzandoli tramite modelli AI per supportare decisioni intelligenti (come tracciamento dell'inquinamento, allerta per disastri); servizi intelligenti Web3: il portafoglio nativo AI sviluppato in collaborazione con Trust Wallet realizzerà interazioni in linguaggio naturale (come "controlla i miei guadagni DeFi" "trasferisci a un amico"), e fornirà suggerimenti per le transazioni tramite assistenti AI, migliorando l'esperienza degli utenti Web3; servizi AI decentralizzati: tramite il motore OpenLoRA, gli sviluppatori possono implementare modelli AI ad alte prestazioni e basso costo (come assistenti per il codice, sistemi di trading), servendo progetti Web3 (come la gestione automatizzata di DAO, la pricing intelligente di NFT). 4. Approfondimento della cooperazione industriale: costruzione di un'ecologia AI decentralizzata OpenLedger collaborerà con più partner industriali per promuovere la costruzione di infrastrutture AI decentralizzate: potenza di calcolo e archiviazione: collaborazione con reti GPU decentralizzate come Spheron per offrire risorse di calcolo AI a basso costo e alte prestazioni, affrontando il problema del "collo di bottiglia nella potenza di calcolo"; alleanze industriali: potrebbe collaborare con associazioni del settore AI e alleanze blockchain per promuovere la definizione di standard per l'AI decentralizzata (come formati di dati, interfacce di modelli), migliorando la compatibilità ecologica; istituzioni tradizionali: collaborando con aziende tradizionali come Walmart e Hedera, applicherà l'AI decentralizzata nella gestione della catena di approvvigionamento, nei servizi ai clienti e in altri casi d'uso, espandendo il suo campo di applicazione. Sfide potenziali e risposte Sebbene le prospettive siano ampie, OpenLedger deve ancora affrontare sfide come l'implementazione tecnologica (ad esempio, la capacità di generalizzazione del PoA in più modelli e domini), il cold start dell'offerta (come la costruzione di Datanets di alta qualità), e il ritmo di rilascio dei token (come gli incentivi a lungo termine per la comunità e l'ecologia). Le sue strategie di risposta includono: espandere le fonti di dati attraverso la cooperazione della comunità, ottimizzare continuamente le prestazioni dell'algoritmo PoA e sostenere progetti iniziali tramite fondi ecologici, promuovendo un ciclo positivo nell'ecosistema.#OpenLedger e $OPEN