一個現實世界的用例:通過OpenChat爲AI模型訓練實現用戶數據和交互的貨幣化
一個具體的例子是OpenChat,這是一個基於OpenLedger平臺(在其私有主網啓動)構建的應用程序。在這個設置中:
每個用戶交互(聊天、貢獻、提示等)都使用歸屬證明在鏈上記錄。
這創建了透明、可驗證的記錄,顯示誰貢獻了什麼數據。
用戶因提供高質量數據或交互而實時獲得OPEN代幣(或相關激勵)。
收集的數據用於訓練或改善專門的語言模型(SLMs)——較小的、專注的AI模型,用於聊天機器人、助手、交易工具、虛擬助手或行業特定代理。
開發者和公司可以訪問這些策劃的、歸屬的數據,以便在不依賴大科技公司的集中、模糊數據集的情況下構建更好的AI。
這解決了AI開發中的關鍵問題:
訓練數據缺乏透明度
數據貢獻者沒有公平的獎勵
證明數據來源的困難
通過使用OPEN代幣,系統創造了經濟激勵:人們因貢獻有價值的數據/交互而獲利,而模型構建者則通過燃氣費用或直接支付來使用基礎設施。這將日常用戶參與轉變爲可貨幣化、可追蹤的AI燃料。
這個用例在最近的生態系統更新中被強調,作爲推動真實參與和將增長直接與鏈上活動聯繫起來的一種方式。
(截至2025年底/2026年初的數據,OpenLedger仍在擴展,與遊戲和其他行業的合作伙伴關係正在探索類似的AI數據貨幣化模式。)
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