不仅提供 AI 数据, 还是加入发行新型资产的行列 继续延伸先前提过的 @OpenledgerHQ , 刚好前几天他们也结束了一场和 @ripchillpill 的 space OpenLedger 的 3 大核心产品线 - 资料工厂 Data Factory ( 做数据收集部分 ) - 模型工厂 Model Factory (建立模型部分) - 部署层 Deployment layer (先前提过的 OpenLora, 可以大幅降低 AI 运作成本 , 链上 LoRA 参数即插即用) 而最近引起我兴趣的是他们先前发布的 Proof of Attribution 研究论文 , Proof of Attribution 系统确保数据提供者获得公平回报 , 细节我就不赘述了 这边我也有透过 ai 协助我做了一点总结 核心价值在于 🔸 透明度：所有训练来源可追溯，建立公开的归因图谱（ 归因就是 attribution ） 🔸 公平性：贡献者根据实际影响力获得奖励，而非数据量 🔸 可验证性：链上记录确保归因和奖励的防篡改性 🔸 可组合性：模块化设计支持跨数据集和模型的复用 Infini-gram 技术能够让 OpenLedger 用于大型模型的数据追踪精确至 token 级别 以往大家对于 ai 模型中的数据交互理解可能还停留在静态的阶段, 但其实根据 Openledger 的说法，他们的目标是要做到将数据从静态输入转变为动态经济资产, 如此可以运用的使用场景, 数据的「资产价值上限」都可以更高 以可组合性来说，应该是最好跟 DeFi 的概念来做类比 ✨ ----- DeFi 应用：Pendle 支援币种 swap 成 PT token -> 作为抵押品 -> 去 @TermMaxFi 这样的 DeFi 提高资金使用率 AI 数据应用：医疗 AI 模型 = 基础语言模型 + 医学 DataNet + 药理学 DataNet + 临床案例 DataNet ----- 一个模型的组成可以从不同资料集抓取 , 更有效率也可以按比例分配奖励给不同层级的贡献者 DeFi 的主要价值在于资产流动性：流动性 → 手续费分配 AI 数据的主要价值在于模型的影响力 → 奖励分配 希望可以看到更多后续颠覆 AI 模型、资料收集流程的案例！ 🤖

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openledger还可以的 @MirraTerminal

openledger还可以的 @MirraTerminal

章鱼快来了 @OpenledgerHQ

币圈的ai 大多数没啥用 实话实说😂 @MirraTerminal

是真的希望能出来一些有用的哈哈