OpenLedger e a tendência de tokenização de dados
Acredito que o ponto interessante do OpenLedger $OPEN é que o projeto não vê os dados como um arquivo estático, mas como uma parte que pode participar do ciclo de vida da IA.
No modelo antigo, os dados costumavam ficar em bancos de dados isolados, difíceis de verificar a origem e quase sem uma "identidade" clara. Quando usados para treinar modelos, eles desaparecem por trás do output final.
O OpenLedger tenta mudar isso ao colocar os dados em Datanets, onde cada grupo de dados tem seu contexto, domínio e função específica.
O Proof of Attribution então ajuda a vincular dados à atividade do modelo, em vez de deixá-los se dissolverem no pipeline da IA.
Na minha opinião, a tokenização de dados no OpenLedger não é apenas sobre criar novos ativos. É uma forma de transformar dados em uma parte que pode ser rastreada, verificada e que participa diretamente da economia da IA.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
Acredito que o ponto interessante do OpenLedger $OPEN é que o projeto não vê os dados como um arquivo estático, mas como uma parte que pode participar do ciclo de vida da IA.
No modelo antigo, os dados costumavam ficar em bancos de dados isolados, difíceis de verificar a origem e quase sem uma "identidade" clara. Quando usados para treinar modelos, eles desaparecem por trás do output final.
O OpenLedger tenta mudar isso ao colocar os dados em Datanets, onde cada grupo de dados tem seu contexto, domínio e função específica.
O Proof of Attribution então ajuda a vincular dados à atividade do modelo, em vez de deixá-los se dissolverem no pipeline da IA.
Na minha opinião, a tokenização de dados no OpenLedger não é apenas sobre criar novos ativos. É uma forma de transformar dados em uma parte que pode ser rastreada, verificada e que participa diretamente da economia da IA.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN