Я заметил кое-что, что большинство людей игнорируют в OpenLedger.

Кто создает ИИ?
Кто предоставляет данные?
И кто на самом деле получает деньги?

Если ответ на все три вопроса — это разные люди, система сломана.

OpenLedger пытается именно это исправить.

Построенный на Ethereum L2, каждая модель ИИ, набор данных и вызов вывода регистрируется в блокчейне. Так что если ИИ обучается на ваших данных, это больше нельзя скрыть.

Но когда я углубился, один вопрос продолжал возвращаться.

Движок атрибуции использует методы на основе градиентов для меньших моделей и техники суффиксного массива для больших.

Мы все знаем, как сложным может быть реальный ИИ. Для фундаментальных моделей, таких как GPT-4, атрибуция действительно такая чистая? Или это все еще теоретическая основа, ждущая проверки в производстве?

Я все еще ищу на это ответ.

$15M в финансировании. Поддержка Polychain. Поддержка Баладжи. Это сигналы о том, что проект как минимум серьезный.

Но серьезный и решенный — это не одно и то же.

Движок атрибуции, токеномика, ончейн-регистрация, архитектура выглядят логично на бумаге... Держится ли это в производстве, в больших масштабах, с реальными фундаментальными моделями, этот вопрос все еще открыт...

И честно говоря, это единственный вопрос, который имеет значение прямо сейчас.

@OpenLedger #OpenLedger
$FET
$RENDER
$OPEN
Сможет ли Движок атрибуции OpenLedger действительно работать в производстве с реальными фундаментальными моделями, такими как GPT-4?