BeKu-S99

Zastanawiałem się, kto buduje na @OpenLedger.

programiści AI.
programiści blockchain.
czy nikt, bo to wymaga obu.

co stanowi problem.

dobrzy programiści AI.
rozumieją dane treningowe.
architekturę modeli.

większość nie zna blockchainu.

smart kontrakty.
optymalizacja gazu.
ekonomia tokenów.

dobrzy programiści blockchain.
rozumieją solidity.
mechanikę DeFi.

większość nie zna AI.

pipeline'y treningowe.
ewaluacja modeli.

@OpenLedger wymaga obu.

rzadka hybrydowa talent.

lub dwa zespoły.
które nie mówią tym samym językiem.

ludzie AI myślą w pythonie.
programiści blockchain myślą w solidity.

different narzędzia.
different modele myślenia.

najbardziej udane platformy.
zmniejszają bariery.

@OpenLedger dodaje bariery.

nie możesz znać tylko AI.
potrzebujesz infrastruktury blockchain.

nie możesz znać tylko blockchainu.
potrzebujesz rozwoju AI.

może to w porządku.

może przyciąga hybrydowe talenty.

a może wyklucza.
programistów AI, którzy mogliby budować świetne modele.
ale nie chcą uczyć się smart kontraktów.

programiści blockchain, którzy mogliby budować infrastrukturę.
ale nie rozumieją treningu modeli.

większość platform odnosi sukces.
poprzez ułatwienie pracy specjalistom.

nie przez wymuszanie generalistów.

$OPEN

#OpenLedger @OpenLedger

Zastanawiałem się nad kosztami inferencji @OpenLedger.

Uruchamianie AI z on-chain atrybucją.

Śledzenie każdej inferencji.

Rekompensowanie współpracowników.

Rejestrowanie on-chain.

Generuje dodatkowe koszty.

Koszty obliczeniowe.

Koszty transakcyjne.

Tradycyjna inferencja AI jest tania.

Wywołujesz API.
Dostajesz odpowiedź.

Proste.

@OpenLedger dodaje warstwy.

Każda inferencja aktywuje atrybucję.
Kto przyczynił się.
Kto dostaje rekompensatę.
Rejestruj on-chain.

Nie jest za darmo.

Koszty gazu.
Koszty śledzenia.
Opóźnienia.

Jaki jest dodatkowy koszt?

10% drożej.
50%.
2x.

Jeśli atrybucja dodaje znaczący koszt.
Czy wartość to uzasadnia?

Większość użytkowników nie obchodzi, kto trenował model.

Interesuje ich, czy działa.
I koszt.

Jeśli @OpenLedger kosztuje 2x tyle co centralizowane.

Użytkownicy wybiorą centralizowane.

Chyba że atrybucja tworzy wartość.
Która uzasadnia dodatkowe koszty.

Może wiedza, że twoje dane się przyczyniły.
I otrzymanie rekompensaty.

Jest warte 2x kosztu.

A może nie jest.

A atrybucja staje się.
Imponującym dodatkowym kosztem.
Za który użytkownicy nie zapłacą.

Większość rozwiązań blockchain.
Dodaje koszty bez wartości.

Decentralizacja nie jest za darmo.

Czasami koszty są tego warte.

Dla oporu przed cenzurą.

Ale w przypadku inferencji AI.

Czy ktokolwiek potrzebuje.
Decentralizowanej, przejrzystej atrybucji.

Wystarczająco, by zapłacić 2x.

Czy po prostu potrzebują.
Taniej, szybkiej odpowiedzi.

$OPEN

#OpenLedger @OpenLedger

Zastanawiałem się nad @OpenLedger zarządzaniem.

$OPEN posiadacze tokenów uczestniczą w kierunku protokołu.

brzmi demokratycznie.

ale tokeny zarządzające tworzą plutokrację.

Kto ma najwięcej tokenów.
ma najwięcej głosów.

wczesni inwestorzy.
założyciele.

trzymają większość.

gdy założyciele mają 40%.
wczesni inwestorzy mają 30%.
rezerwa strategiczna to 20%.

zostaje 10% dla społeczności.

@OpenLedger może mieć lepszą dystrybucję.

może $OPEN jest rzeczywiście dobrze rozdystrybuowany.

ale większość tokenów zarządzających nie jest.

tak naprawdę koncentrują władzę.

tworząc jednocześnie wrażenie decentralizacji.

mechanizm jest przejrzysty.

możesz zobaczyć, kto ma co.

to jest czytelność.

ale czytelna plutokracja.
nie jest demokracją.

większość decyzji "zarządzania społecznością".
jest już podjęta.

przez tych, którzy mają większościowy udział.

głosowania społeczności to teatr.

@OpenLedger stosuje hybrydowe zarządzanie.

infrastrukturę on-chain.

ale infrastruktura nie decyduje o dystrybucji.

dobrze zaprojektowane zarządzanie.

z skoncentrowanym posiadaniem.

to efektywna oligarchia.

może to w porządku.

może plutokracja działa lepiej.

dla decyzji protokołu.

założyciele mają zbieżne zachęty.

ale wtedy nie nazywaj tego zarządzaniem społecznością.

nazywaj to zarządzaniem ważonym tokenami.

gdzie waga ma większe znaczenie niż liczba.

$OPEN

#OpenLedger @OpenLedger

Myślałem o podejściu vibecoding @OpenLedger .

Ułatwienie dostępu do treningu AI.

Obniżenie barier.

Ale dostępność działa w obie strony.

Kiedy usuwasz gatekeeping.

Dobrze, jeśli gatekeeping wykluczał talenty.

Źle, jeśli gatekeeping utrzymywał standardy.

Tradycyjny rozwój AI ma wysokie bariery.

Wymagana wiedza.
Zrozumienie architektur.

Te bariery filtrują.

Ludzi, którzy je pokonują.
Wiedzą, co robią.

@OpenLedger usuwa bariery.

Vibecoding.
Uproszczone interfejsy.

Każdy może trenować modele.

Ale czy każdy powinien trenować modele?

Większość ludzi nie rozumie.
Co czyni dobre dane treningowe.
Kiedy dochodzi do overfittingu.

Oni po prostu uruchamiają proces.

Dostają model.

Ten model może działać.
Albo być śmieciem.

Nie wiedzą, jaka jest różnica.

Tradycyjne bariery były frustrujące.

Ale zapewniały podstawową kompetencję.

Usuwając je całkowicie.
Dostajesz wolumen.

Nie jakość.

Więcej modeli wdrożonych.
Nie oznacza lepszych modeli.

@OpenLedger może argumentować.
Feedback od społeczności tworzy kontrolę jakości.

Może.

Albo może złe modele się proliferują.
Bo użytkownicy nie potrafią odróżnić jakości.

Dostępność jest wartościowa.

Ale jest powód.
Dlaczego niektóre rzeczy mają bariery.

Ułatwienie rozwoju AI.
Może po prostu oznaczać.
Więcej przeciętnego AI.

Wdrożone szybciej.

$OPEN

#OpenLedger @OpenLedger

Myślałem o @OpenLedger integracji z erc 4626.

standard vault.

erc 4626 dotyczy kompozycji.

sprawia, że aktywa modeli AI działają jak prymitywy defi.

dane depozytowe.
zdobywasz udziały.
te udziały są zbywalne.

@OpenLedger nie buduje tylko izolowanej infrastruktury.

tworzą z myślą o integracji.

ale kompozycja działa w obie strony.

twoje tokeny wkładowe mogą być używane w całym defi.

jako zabezpieczenie.

handlowane.

to potężne.

ale także ryzykowne.

gdy twój wkład staje się finansowym prymitywem.

jest traktowany jak jeden.

spekulacja.
zmienność.

wartość twojego wkładu danych.
zaczyna zależeć od ceny tokena.

nie od wydajności modelu.

płynność jest cenna.

możliwość wyjścia.

ale zmienia to, co robisz.

nie przyczyniasz się do rozwoju AI.

zapewniasz płynność dla aktywów wspieranych przez AI.

inny rodzaj aktywności.

kompozycja oznacza mniej kontroli.

gdy twoje tokeny są prymitywami defi.

zachowują się jak prymitywy defi.

pump and dump.
wektory eksploatacji.

@OpenLedger może mieć zabezpieczenia.

może nie.

rozróżnienie ma znaczenie.

czy budujesz infrastrukturę AI.

czy tokenizowaną ekspozycję na AI.

na spekulację defi.

to nie to samo.

$OPEN

#OpenLedger @OpenLedger

Myślałem o @OpenLedger uruchomieniu octoclaw.

agent handlowy zasilany modelami AI.

wytrenowany na zbiorach danych społeczności.

co prowadzi do pytania.

jeśli każdy ma dostęp do tego samego modelu.
tych samych danych.

podobnych strategii.

skąd bierze się przewaga.

tradycyjna przewaga handlowa pochodzi z asymetrii informacji.

ale zdecentralizowane AI to zmienia.

wszyscy mają dostęp.

więc albo nie ma przewagi.

albo przewaga pochodzi z czegoś innego.

prędkości wykonania.
kompozycji strategii.

to, co jest interesujące w @OpenLedger , to nie tylko agent.

to warstwa atrybucji.

gdy octoclaw dokonuje transakcji.
system wie, jaki model został użyty.
na jakim zbiorze danych był trenowany.
którzy przyczynili się do tych danych.

i wynagradza ich.

większość agentów handlowych AI to czarne skrzynki.

i nie wiesz, na czym są trenowane.

kto korzysta, gdy działają.

@OpenLedger czyni to transparentnym.

on-chain.

współtwórcy danych są nagradzani.
trenerzy modeli są kredytowani.
wnioski generują wynagrodzenie.

czy to działa na dużą skalę.
czy atrybucja rzeczywiście płaci sprawiedliwie.
czy agenci generują alfę.

to są prawdziwe pytania.

ale mechanizm jest interesujący.

przekształcanie interakcji AI w wydarzenia przynoszące zyski.

dla każdego, kto przyczynił się.

nie tylko dla platformy.

$OPEN

#openledger

idź

idź

idź

Zgarnij Czerwony Pakiet ✅✅✅

Claim_Red_Packet_Up_To_100

https://app.binance.com/uni-qr/9TC57Zds?utm_medium=web_share_copy

Idź

Idź