🚀 @OpenLedger ：Momenti di evoluzione dell'AI più trasparenti e affidabili
OpenLedger sta ridefinendo il sistema di flusso di valore dell'AI con Proof of Attribution (PoA) e Datanet. Rende i dati, i modelli e gli agenti non più delle “scatole nere” chiuse, ma una rete aperta che può essere tracciata, verificata e premiata.
🤝 Principali progressi e collaborazioni
- Pubblicato la serie “Whitepaper 101”, che espone sistematicamente come l'AI possa realizzare attribuzione equa e distribuzione degli incentivi, ponendo le basi teoriche per “intelligenza verificabile”.
- Annunciata una collaborazione con Uphold, per espandere le risorse di modelli e dati, rafforzando il supporto all'ecosistema AI a livello enterprise.
- Lanciato Datanet, per rendere i dati frammentati tracciabili e attribuibili, aumentando la trasparenza e l'affidabilità dell'AI.
- Partecipato a interviste ufficiali di Binance, approfondendo l'AI on-chain e l'economia dei dati decentralizzata.
- Pubblicata una panoramica ecologica, con partner che includono KaitoAI, Aethir, Virtuals, EigenLayer, mostrando capacità di integrazione full-stack.
Punti salienti della comunità e degli eventi ⭐
- Presenza fisica al KBW, offrendo servizi esclusivi per la comunità, unendo utenti chiave.
- Avviato il programma di ricompensa Yappers, con i primi partecipanti attivi che completano il snapshot, stimolando l'energia della comunità.
- Discussione sul tema “layer di fiducia dell'AI”, generando centinaia di interazioni, rafforzando l'influenza delle idee.
🧑💻 Innovazioni tecniche e applicative
- Introdotto il meccanismo di Hashing Deterministico, per garantire l'unicità e la verificabilità di ciascun dato.
- Mostrato il PoA in scenari reali come diritti d'autore musicali e supporto clienti, trasformando il contributo dell'AI in valore on-chain.
- L'ecosistema si è espanso a oltre 20 progetti, attirando più di 100.000 costruttori e milioni di contributori.
💡 Riepilogo
OpenLedger sta costruendo un “mondo AI verificabile” — trasparente, equo, affidabile. Non si tratta di aggiungere nuove etichette all'AI, ma di ricostruire la base di fiducia dell'economia AI, affinché ogni contributo di dati e intelligenza possa essere visto e ricompensato.
