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OpenLedger 的基礎設施中另一個引人注目的部分是它試圖構建一個完整的 AI 管道，而不僅僅是一個單一的產品。
除了數據歸屬，模塊化系統的理念很重要，在這個系統中，數據集、模型和推理層可以相互連接。不是一個集中式模型做所有事情，而是你會得到一個建立在不同數據集上的專業模型網絡，使用和價值通過一個共享系統流動。
這讓事情變得有趣的是，試圖將 AI 基礎設施轉變爲更開放和可組合的東西。數據通過社區驅動的網絡進入，模型以更有針對性的方式進行訓練，輸出可以通過系統追蹤回去。從理論上講，這創造了一個更透明的 AI 經濟，在這種經濟中，構建者和貢獻者都處於同一個價值循環內。
雖然仍然處於早期階段並且執行風險較大，但基礎設施的方向顯然比單純的“AI 代幣”敘述更具雄心。
@OpenLedger
OpenLedger 的基礎設施中另一個引人注目的部分是它試圖構建一個完整的 AI 管道，而不僅僅是一個單一的產品。
除了數據歸屬，模塊化系統的理念很重要，在這個系統中，數據集、模型和推理層可以相互連接。不是一個集中式模型做所有事情，而是你會得到一個建立在不同數據集上的專業模型網絡，使用和價值通過一個共享系統流動。
這讓事情變得有趣的是，試圖將 AI 基礎設施轉變爲更開放和可組合的東西。數據通過社區驅動的網絡進入，模型以更有針對性的方式進行訓練，輸出可以通過系統追蹤回去。從理論上講，這創造了一個更透明的 AI 經濟，在這種經濟中，構建者和貢獻者都處於同一個價值循環內。
雖然仍然處於早期階段並且執行風險較大，但基礎設施的方向顯然比單純的“AI 代幣”敘述更具雄心。
@OpenLedger