Amnajen阿姆娜

OpenLedger colaborează cu Pundi AI pentru a construi o infrastructură full-stack pentru AI descentralizat. Această colaborare conectează crearea de date descentralizate cu execuția modelului on-chain și desfășurarea agenților, creând un flux de lucru fără întreruperi de la date la modele și la sistemele AI din lumea reală.
De la datele comunității la inteligența on-chain
Sistemele AI sunt doar la fel de puternice ca datele pe care sunt antrenate. Prin această colaborare, seturile de date create și curate pe infrastructura de date descentralizată a Pundi AI devin direct utilizabile în ecosistemul OpenLedger.

$OPEN
Modelele au fost în centrul atenției pentru majoritatea ciclului de dezvoltare a AI-ului. Abilitatea sistemelor inteligente de a produce parametrii mai mari, raționamente mai robuste și ieșiri mai rapide a fost folosită în mare parte pentru a evalua progresul. Cu toate acestea, sub modelele în sine, ar putea apărea subtil un strat mai fundamental de valoare. Sistemele AI de astăzi sunt foarte bune în procesarea datelor. Datele intră, modelele devin mai bune, ieșirile devin mai puternice, iar produsele cresc în valoare. Cu toate acestea, conexiunea dintre contributori și valoarea viitoare dispare frecvent odată ce datele sunt integrate în sistem. O dezechilibrare structurală este rezultatul. Datele sunt baza economiei AI, dar, mai degrabă decât rețeaua mai mare de contributori care au contribuit la crearea acelei inteligențe, beneficiile financiare se concentrează adesea în jurul platformelor și proprietarilor de modele. În acest moment, conceptul de lichiditate a datelor devine mai crucial. Fie că valoarea rămâne activă într-un ecosistem sau se blochează într-un singur strat, a depins întotdeauna de lichiditate. Lichiditatea face posibil fluxul de capital prin sistemele financiare în mod eficient. Când vine vorba de AI, lichiditatea datelor implică o idee similară: contribuțiile ar trebui să fie legate de valoarea pe care continuă să o produc. Atribuirea are potențialul de a transforma datele într-un activ economic continuu, mai degrabă decât o resursă unică. Prin Proba de Atribuire, care își propune să mențină contribuțiile urmărite pe parcursul ciclului de viață AI, cadrul OpenLedger prezintă o perspectivă interesantă asupra acestui concept. Pe măsură ce AI-ul se dezvoltă, implicațiile devin mai semnificative. Inteligența specializată este probabil calea viitorului. Expertiza în sănătate este necesară pentru sistemele de sănătate. Cunoștințele financiare sunt necesare pentru sistemele financiare. Contextul legal este necesar pentru sistemele legale. În timp ce seturile generale de date pot oferi o gamă largă de capabilități, inteligența specifică domeniului devine din ce în ce mai dependentă de intrări superioare specializate. Avantajul competitiv ar putea schimba pe măsură ce această tranziție se accelerează. Nu în direcția cine are cele mai mari modele. Cu toate acestea, este vorba despre cine construiește cele mai robuste ecosisteme în jurul lor. Pentru că inteligența ar putea să nu fie suficientă în următoarea etapă a AI-ului. Sistemele care continuă să adauge valoare mult timp după ce modelul este construit ar putea fi cele care vor reuși. Lichiditatea datelor are potențialul de a transforma complet această situație.