OpenLedger định vị mình như một blockchain gốc AI được thiết kế để làm cho dữ liệu và mô hình — những đầu vào cốt lõi của AI hiện đại — có thể khám phá, quy rõ trách nhiệm và kiếm tiền. Trong khi hầu hết các hệ thống AI lớn dựa vào việc thu thập dữ liệu khổng lồ, thường không minh bạch và quyền sở hữu mô hình tập trung, OpenLedger nhằm mục đích phi tập trung hóa những dòng chảy đó để các nhà đóng góp dữ liệu và các nhà sáng tạo mô hình nhận được tín dụng xác minh và phần thưởng kinh tế khi công việc của họ được sử dụng.
Công nghệ và kiến trúc
OpenLedger sử dụng kiến trúc phân lớp để tách biệt việc đăng ký dữ liệu, đào tạo mô hình và phục vụ mô hình. Một lớp dữ liệu phi tập trung (thường được gọi là Datanets) cho phép các nhà đóng góp đăng ký, cấp phép và chứng minh nguồn gốc cho các tập dữ liệu; các chứng cứ mã hóa về quyền sở hữu theo dõi cách mà các đầu vào của tập dữ liệu ảnh hưởng đến các mô hình hạ nguồn. Một lớp ModelFactory cung cấp các công cụ để tinh chỉnh và kiểm toán các mô hình sử dụng các tập dữ liệu đã đăng ký, với hồ sơ đào tạo được neo trên chuỗi để đảm bảo tính minh bạch. Cuối cùng, một lớp phục vụ nhẹ (OpenLoRA hoặc tương tự) chạy nhiều mô hình chuyên biệt, đã được tinh chỉnh một cách hiệu quả để giữ chi phí suy diễn thấp và tạo điều kiện tiếp cận rộng rãi.
Tokenomics và quản trị
Token gốc (OPEN) được sử dụng để thanh toán phí gas và dịch vụ (cấp phép dữ liệu, đào tạo mô hình, suy diễn), phân phối phần thưởng cho những người đóng góp dữ liệu và mô hình thông qua cơ chế phân bổ, và tham gia vào quản trị phi tập trung. Quản trị dựa trên token cho phép các bên liên quan bỏ phiếu cho các nâng cấp giao thức, chính sách tập dữ liệu và các tham số khuyến khích. Thiết kế và phân bổ cung thường ưu tiên sự phát triển của hệ sinh thái và phần thưởng cho người đóng góp để khởi động một thị trường dữ liệu và mô hình.