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Entender os mecanismos do OpenLedger requer atenção a dois componentes principais: Datanet e a camada de blockchain. Depois de revisar o esboço técnico do projeto, posso dividir o fluxo de trabalho em alguns passos simples.
Primeiro, indivíduos ou organizações podem contribuir com dados para a plataforma, formando o que chamamos de OpenLedger como Datanet. Isso é basicamente um banco de dados descentralizado específico por tópico. Por exemplo, um Datanet pode ser criado para dados de imagem médica, dados de mercado financeiro, ou até mesmo dados de comportamento em jogos. A chave é que os contribuidores mantêm um nível de propriedade e controle.
A partir daqui, desenvolvedores ou empresas que desejam treinar modelos de IA específicos podem acessar este Datanet. Eles utilizam ferramentas da plataforma e pagam taxas em tokens OPEN para executar seus algoritmos de treinamento em dados descentralizados. A camada de blockchain, construída sobre a BSC, atua como camada de confiança e pagamento. Ela registra todas as transações, permissões de acesso a dados e processos de treinamento de modelos de forma transparente em um livro-razão imutável.
Por fim, os contribuidores de dados usados para o treinamento são recompensados com tokens OPEN. Isso cria um loop de incentivos robusto: mais dados de alta qualidade atraem mais desenvolvedores de IA, o que, por sua vez, aumenta a demanda por tokens OPEN e recompensa os provedores de dados. Todo esse processo é projetado para ser mais eficiente, seguro e justo do que os canais tradicionais de desenvolvimento de IA centralizados.
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