OpenLedger Derinlik Araştırması: OP Stack+EigenDA tabanlı, veri odaklı, model kombinlenebilir bir akıllı ekonomi inşa etmek
Bir, Giriş | Crypto AI'nın model katmanındaki sıçrama
Veri, model ve hesaplama gücü, AI altyapısının üç ana çekirdek unsurudur, eksiksiz olamazlar. Crypto AI alanı, geleneksel AI endüstrisine benzer bir evrim yolu geçirmiştir. 2024 yılının başında, piyasa odak noktası merkeziyetsiz GPU projelerine yoğunlaşmış, hesaplama gücü rekabetine vurgu yapmıştır. 2025 yılına girerken, sektörün odak noktası yavaş yavaş model ve veri katmanına kaymakta, bu da Crypto AI'nın temel kaynak rekabetinden daha sürdürülebilir ve uygulama değeri olan orta katman inşasına geçiş yaptığını göstermektedir.
Genel Büyük Model (LLM) vs Özelleştirilmiş Model (SLM)
Geleneksel büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi büyük ölçekli veri setleri ve karmaşık mimarilere dayanır, parametre ölçeği büyüktür ve eğitim maliyetleri yüksektir. Özelleşmiş dil modelleri (SLM) ise açık kaynaklı modelleri temel alarak, az sayıda yüksek kaliteli uzman verisi ve LoRA gibi teknolojileri birleştirerek belirli alanlarda uzman modelleri hızlı bir şekilde inşa eder, eğitim maliyetlerini ve teknik engelleri önemli ölçüde düşürür.
SLM, LLM ile işbirliği yapmak için Agent mimarisi çağrıları, eklenti sistemi yönlendirmesi, LoRA modülü sıcak takası, RAG gibi yöntemler kullanarak, LLM'nin geniş kapsamını korurken, uzmanlık performansını artıran ince ayar modülleri ile esnek bir kombinasyon akıllı sistemi oluşturur.
Crypto AI'nın model katmanındaki değeri ve sınırları
Kripto AI projeleri, LLM çekirdek yeteneklerini doğrudan artırmakta zorluk çekmektedir, bu da esasen teknik engeller ve açık kaynak ekosisteminin sınırlamalarıyla kısıtlanmaktadır. Ancak, açık kaynak temel modellerinin üzerine, Kripto AI projeleri SLM'yi ince ayar yaparak ve Web3'ün doğrulanabilirliği ile teşvik mekanizmasını birleştirerek değer uzantısı gerçekleştirebilir. Temel değerleri güvenilir doğrulama katmanı ve teşvik mekanizması olmak üzere iki yönde ortaya çıkmaktadır.
AI model türü sınıflandırması ve blockchain uygulanabilirlik analizi
Model türü Crypto AI projeleri, küçük SLM ince ayarı, RAG mimarisinin zincir üzerindeki veri entegrasyonu ve doğrulaması ile Edge modellerinin yerel dağıtımı ve teşviki üzerine yoğunlaşmaktadır. Blok zinciri özellikleriyle birleştirildiğinde, Crypto bu düşük ve orta kaynaklı model senaryolarına benzersiz bir değer sunabilir ve AI "arayüz katmanı" için farklılaşmış bir değer oluşturabilir.
Veri ve model tabanlı bir blok zinciri AI ağı, veri ve model katkı kaynaklarının açık, değiştirilemez bir şekilde zincirlenmiş kaydını sağlar, güvenilirlik ve izlenebilirliği artırır. Akıllı sözleşme mekanizması aracılığıyla, veri veya model çağrıldığında otomatik olarak ödül dağıtımını tetikler ve AI davranışlarını ölçülebilir, ticarete konu edilebilen tokenleştirilmiş bir değere dönüştürür. Topluluk kullanıcıları ayrıca token ile oylama yaparak yönetişime katılabilir ve merkeziyetsiz yönetişim yapısını geliştirebilir.
İki, Proje Özeti | OpenLedger'ın AI Zincir Vizyonu
OpenLedger, veri ve model teşvik mekanizmalarına odaklanan bir blockchain AI projesidir. "Ödenebilir AI" kavramını ortaya koyarak, adil, şeffaf ve birleştirilebilir bir AI çalışma ortamı oluşturmayı hedeflemektedir. Bu, tarafların işbirliği yapmasını ve zincir üzerindeki kazançları elde etmesini teşvik eder.
OpenLedger, "veri sağlama"dan "model dağıtımına" ve ardından "kâr paylaşımına" kadar tam bir zincir döngüsü sunmaktadır. Temel modüller arasında Model Factory, OpenLoRA, PoA, Datanets ve model öneri platformu bulunmaktadır. Bu modüller aracılığıyla OpenLedger, veri odaklı ve modelin birleştirilebilir olduğu bir "akıllı ekonomi altyapısı" inşa etmiştir.
Blockchain teknolojisinde, OpenLedger OP Stack + EigenDA'yı temel alarak AI modellerine yüksek performans, düşük maliyet ve doğrulanabilir bir çalışma ortamı sunar. Optimism teknoloji yığınına dayanır, yüksek işlem hacmi ve düşük ücretleri destekler; Ethereum ana ağı üzerinde hesaplama yapar; EVM uyumlu; EigenDA veri kullanılabilirliği desteği sağlar.
NEAR'a kıyasla daha alt seviyelerde olan OpenLedger, veri ve model teşviklerine yönelik AI özel zincirleri inşa etmeye daha çok odaklanmaktadır. Model geliştirme ve çağrılarının zincir üzerinde izlenebilir, birleştirilebilir ve sürdürülebilir değer döngüsünü gerçekleştirmeye çalışmaktadır.
Üç, OpenLedger'ın Temel Bileşenleri ve Teknoloji Mimarisi
3.1 Model Fabrikası, kodsuz model fabrikası
ModelFactory, OpenLedger ekosistemindeki bir LLM ince ayar platformudur ve tamamen grafik arayüz ile işlem yapma imkanı sunar. Temel süreçleri arasında veri erişim kontrolü, model seçimi ve yapılandırması, hafif ince ayar, model değerlendirmesi ve dağıtımı, etkileşim doğrulama arayüzü ve RAG üretim izleme yer alır.
ModelFactory, LLaMA serisi, Mistral, Qwen, ChatGLM, Deepseek, Gemma gibi yaygın açık kaynak büyük dil modellerini desteklemektedir. En son MoE veya çok modlu modelleri içermemekle birlikte, zincir üzerindeki dağıtımın gerçekçi kısıtlamalarına dayanarak "pratik öncelikli" bir yapılandırma yapılmıştır.
Model Factory, kodsuz bir araç zinciri olarak, tüm modellerin yerleşik bir katkı kanıtı mekanizmasına sahip olmasını sağlar ve katılımcıların haklarını güvence altına alır. Düşük giriş engeli, nakde çevrilebilirlik ve birleştirilebilirlik gibi avantajlara sahiptir.
3.2 OpenLoRA, modelin zincir üzerindeki varlıklaştırması
OpenLoRA, OpenLedger tarafından oluşturulan hafif bir çıkarım çerçevesidir ve AI model dağıtımındaki yüksek maliyet, düşük yeniden kullanım, kaynak israfı gibi sorunları çözmeyi amaçlamaktadır. Temel bileşenleri arasında LoRA Adapter depolama modülü, model barındırma ve dinamik entegrasyon katmanı, çıkarım motoru, istek yönlendirme ve akış çıktısı modülü bulunmaktadır.
OpenLoRA, bir dizi temel optimizasyon aracılığıyla çoklu model dağıtımı ve çıkarım verimliliğini önemli ölçüde artırmıştır. Temel unsurlar arasında dinamik LoRA adaptör yüklemesi, tensör paralelliği, Paged Attention, çoklu model entegrasyonu, Flash Attention, ön derleme CUDA çekirdekleri ve kuantizasyon teknolojileri bulunmaktadır.
OpenLoRA sadece verimli bir çıkarım çerçevesi değil, aynı zamanda model çıkarımını Web3 teşvik mekanizması ile derinlemesine birleştirerek, LoRA modelini çağrılabilir, birleştirilebilir ve paylaşılabilir bir Web3 varlığı haline getirmeyi hedefliyor. Modelin varlık olarak kullanılmasını, çoklu LoRA dinamik birleştirme + paylaşım sahipliğini destekler, ayrıca uzun kuyruk modelinin çok kiracılı paylaşım çıkarımını da destekler.
3.3 Datanets (Veri Ağları), veri egemenliğinden veri zekasına
Datanets, OpenLedger'in "veri varlıkları" altyapısıdır ve belirli alanlardaki veri kümelerini toplamak ve yönetmek için kullanılır. Her Datanet, verilerin izlenebilirliğini ve güvenilirliğini sağlamak için zincir üzerindeki aitlik mekanizması aracılığıyla yapılandırılmış bir veri ambarı gibidir.
Veri egemenliğine odaklanan projelere kıyasla, OpenLedger Datanets, Model Factory, OpenLoRA üç ana modülü aracılığıyla "veriden akıllıya" tam bir döngü oluşturur ve verinin nasıl eğitildiğine, çağrıldığına ve ödüllendirildiğine odaklanır.
3.4 Atıf Kanıtı (Katkı Kanıtı): Yarar dağılımının teşvik katmanını yeniden şekillendirmek
PoA, OpenLedger'ın veri mülkiyeti ve teşvik dağılımını gerçekleştiren temel mekanizmasıdır. Süreci veri gönderimi, etki değerlendirmesi, eğitim doğrulaması, teşvik dağılımı ve kalite yönetimi içerir. PoA, sadece teşvik dağıtım aracı değil, aynı zamanda şeffaflık, kaynak izleme ve çok aşamalı mülkiyet için bir çerçevedir.
RAG Atıf, OpenLedger'in RAG senaryosunda oluşturduğu veri sahipliği ve teşvik mekanizmasıdır; model çıktılarının izlenebilir ve doğrulanabilir olmasını, katkıda bulunanların teşvik edilmesini sağlar ve nihayetinde güvenilirlik ile veri şeffaflığının sağlanmasını amaçlar.
Dört, OpenLedger Proje Gelişimi ve Ekosistem İşbirliği
OpenLedger testnet'i faaliyete geçti, veri akıllı katmanı ilk aşamadır ve topluluk odaklı bir internet veri deposu inşa etmeyi hedeflemektedir. Testnet, üç tür gelir mekanizması sunmaktadır: düğüm işletme ödülü, veri katkı ödülü ve görev katılım ödülü.
Epoch 2 test ağı, veri doğrulama, sınıflandırma gibi görevleri kapsayan Datanets veri ağı mekanizmasını ön plana çıkardı. OpenLedger'in uzun vadeli yol haritası, veri toplama, model oluşturma aşamalarından Agent ekosistemine geçiş yaparak, kademeli olarak tam bir merkeziyetsiz AI ekonomik kapalı döngüsünü gerçekleştirmeyi hedefliyor.
OpenLedger'in ekosistem ortakları hesaplama gücü, altyapı, araç zinciri ve AI uygulamalarını kapsamaktadır. Geçtiğimiz yıl, OpenLedger sürekli olarak DeAI Summit zirvesini düzenleyerek geliştirici topluluğu ve Web3 AI girişim ekosistemindeki marka bilinci ve profesyonel itibarını güçlendirmiştir.
Beş, Finansman ve Ekip Arka Planı
OpenLedger, Temmuz 2024'te 11.2 milyon dolarlık bir tohum finansmanı tamamladı. Yatırımcılar arasında Polychain Capital, Borderless Capital gibi tanınmış kuruluşlar ve birçok melek yatırımcı bulunmaktadır. Fonlar, AI Chain ağı inşası, model teşvik mekanizması, veri tabanı katmanı ve Agent uygulama ekosisteminin kapsamlı bir şekilde hayata geçirilmesi için kullanılacaktır.
OpenLedger, Ram Kumar tarafından kuruldu. Kendisi, AI/ML ve blok zinciri teknolojisi alanında deneyimli bir girişimci olup, projeye pazar içgörüleri, teknik uzmanlık ve stratejik liderliğin organik bir birleşimini kazandırmıştır.
Altı, Token Ekonomi Modeli Tasarımı ve Yönetimi
OPEN, OpenLedger ekosisteminin temel işlevsel token'ıdır ve ağ yönetimi, işlem yürütme, teşvik dağıtımı ve AI Agent işletimi gibi alanlarda güç sağlar. Fonksiyonları arasında yönetim ve karar verme, işlem yakıtı ve ücret ödemesi, teşvik ve aidiyet ödülleri, çapraz zincir köprüleme yeteneği ve AI Agent staking mekanizması bulunmaktadır.
OpenLedger, katkı değerine dayalı bir yönetişim mekanizması getirmiştir; oy ağırlığı, yalnızca sermaye ağırlığına değil, aynı zamanda gerçek yaratılan değerle ilişkilidir. Bu tasarım, yönetişimin uzun vadeli sürdürülebilirliğini sağlamaya yardımcı olur ve spekülatif davranışların karar alma süreçlerini domine etmesini önler.
Yedi, Veri, Model ve Teşvik Pazar Yapısı ile Rekabet Ürünleri Karşılaştırması
OpenLedger, mevcut Crypto AI ekosisteminde "zincir üzerindeki model varlıklarının dönüştürülmesi ve çağrılı teşvikler" için orta katman konumunda olup, model değerinin sağlanması ile uygulamaya geçirilmesi arasında kritik bir köprü protokolü oluşturmaktadır. Diğer projelerle karşılaştırıldığında:
Protokol Teşvik Katmanı: OpenLedger vs. Bittensor
Model sahipliği ve çağrı teşvikleri: OpenLedger vs. Sentient
Model Barındırma ve Güvenilir Çıkarım Platformu: OpenLedger vs. OpenGradient
Toplama modeli ve değerlendirme teşviği: OpenLedger vs. CrunchDAO
Topluluk destekli hafif model platformu: OpenLedger vs. Assisterr
Model Fabrikası: OpenLedger vs. Pond
Güvenilir Akıl Yürütme Yolu: OpenLedger vs. Bagel
Veri tarafı işbirliği yolu: OpenLedger vs. Sapien / FractionAI / Vana / Irys
Sekiz, Sonuç | Veriden modele, AI zincirinin nakit akışı yolu
OpenLedger, Web3 dünyasında "model varlık" altyapısını oluşturmayı hedefliyor ve tam bir kapalı döngü inşa ederek AI modellerini ilk kez gerçek anlamda izlenebilir, nakde çevrilebilir ve iş birliği yapılabilir bir ekonomik sisteme entegre ediyor. Teknoloji sistemi, tüm katılımcılara kapsamlı destek sağlayarak, AI değer zincirinin uzun vadede göz ardı edilen "veri" ve "model" uç kaynaklarını harekete geçiriyor.
OpenLedger daha çok HuggingFace + Stripe + Infura gibi
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
12 Likes
Reward
12
9
Share
Comment
0/400
CryptoDouble-O-Seven
· 07-27 00:27
Ah, sarıldı.
View OriginalReply0
MeaninglessApe
· 07-24 19:58
Yine AI ile oynuyoruz.
View OriginalReply0
GasFeeLover
· 07-24 05:24
GPT yine popülerlik peşinde koşuyor.
View OriginalReply0
StakeHouseDirector
· 07-24 05:21
Yenilikçi ilaçlarla abartma, gerçekleri söyle.
View OriginalReply0
DaoResearcher
· 07-24 05:21
Mühendis pro, Vitalik'in zkml model yönetişim önerisini referans almayı öneriyor.
View OriginalReply0
GateUser-e51e87c7
· 07-24 05:15
Uzay patlıcanı da mi rollandı?
View OriginalReply0
PuzzledScholar
· 07-24 05:11
Tam bir ekosistem temeli ile farklıdır.
View OriginalReply0
LuckyHashValue
· 07-24 05:08
Teknoloji amca hiçbir şey anlamıyor.
View OriginalReply0
Anon32942
· 07-24 05:05
Yine tuzak bebek, eski proje yeni bir kılık değiştirdi.
OpenLedger, AI zinciri için yeni bir ekosistem inşa ediyor ve model varlıklarının ile veri değerinin teşvik edilmesini sağlıyor.
OpenLedger Derinlik Araştırması: OP Stack+EigenDA tabanlı, veri odaklı, model kombinlenebilir bir akıllı ekonomi inşa etmek
Bir, Giriş | Crypto AI'nın model katmanındaki sıçrama
Veri, model ve hesaplama gücü, AI altyapısının üç ana çekirdek unsurudur, eksiksiz olamazlar. Crypto AI alanı, geleneksel AI endüstrisine benzer bir evrim yolu geçirmiştir. 2024 yılının başında, piyasa odak noktası merkeziyetsiz GPU projelerine yoğunlaşmış, hesaplama gücü rekabetine vurgu yapmıştır. 2025 yılına girerken, sektörün odak noktası yavaş yavaş model ve veri katmanına kaymakta, bu da Crypto AI'nın temel kaynak rekabetinden daha sürdürülebilir ve uygulama değeri olan orta katman inşasına geçiş yaptığını göstermektedir.
Genel Büyük Model (LLM) vs Özelleştirilmiş Model (SLM)
Geleneksel büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi büyük ölçekli veri setleri ve karmaşık mimarilere dayanır, parametre ölçeği büyüktür ve eğitim maliyetleri yüksektir. Özelleşmiş dil modelleri (SLM) ise açık kaynaklı modelleri temel alarak, az sayıda yüksek kaliteli uzman verisi ve LoRA gibi teknolojileri birleştirerek belirli alanlarda uzman modelleri hızlı bir şekilde inşa eder, eğitim maliyetlerini ve teknik engelleri önemli ölçüde düşürür.
SLM, LLM ile işbirliği yapmak için Agent mimarisi çağrıları, eklenti sistemi yönlendirmesi, LoRA modülü sıcak takası, RAG gibi yöntemler kullanarak, LLM'nin geniş kapsamını korurken, uzmanlık performansını artıran ince ayar modülleri ile esnek bir kombinasyon akıllı sistemi oluşturur.
Crypto AI'nın model katmanındaki değeri ve sınırları
Kripto AI projeleri, LLM çekirdek yeteneklerini doğrudan artırmakta zorluk çekmektedir, bu da esasen teknik engeller ve açık kaynak ekosisteminin sınırlamalarıyla kısıtlanmaktadır. Ancak, açık kaynak temel modellerinin üzerine, Kripto AI projeleri SLM'yi ince ayar yaparak ve Web3'ün doğrulanabilirliği ile teşvik mekanizmasını birleştirerek değer uzantısı gerçekleştirebilir. Temel değerleri güvenilir doğrulama katmanı ve teşvik mekanizması olmak üzere iki yönde ortaya çıkmaktadır.
AI model türü sınıflandırması ve blockchain uygulanabilirlik analizi
Model türü Crypto AI projeleri, küçük SLM ince ayarı, RAG mimarisinin zincir üzerindeki veri entegrasyonu ve doğrulaması ile Edge modellerinin yerel dağıtımı ve teşviki üzerine yoğunlaşmaktadır. Blok zinciri özellikleriyle birleştirildiğinde, Crypto bu düşük ve orta kaynaklı model senaryolarına benzersiz bir değer sunabilir ve AI "arayüz katmanı" için farklılaşmış bir değer oluşturabilir.
Veri ve model tabanlı bir blok zinciri AI ağı, veri ve model katkı kaynaklarının açık, değiştirilemez bir şekilde zincirlenmiş kaydını sağlar, güvenilirlik ve izlenebilirliği artırır. Akıllı sözleşme mekanizması aracılığıyla, veri veya model çağrıldığında otomatik olarak ödül dağıtımını tetikler ve AI davranışlarını ölçülebilir, ticarete konu edilebilen tokenleştirilmiş bir değere dönüştürür. Topluluk kullanıcıları ayrıca token ile oylama yaparak yönetişime katılabilir ve merkeziyetsiz yönetişim yapısını geliştirebilir.
İki, Proje Özeti | OpenLedger'ın AI Zincir Vizyonu
OpenLedger, veri ve model teşvik mekanizmalarına odaklanan bir blockchain AI projesidir. "Ödenebilir AI" kavramını ortaya koyarak, adil, şeffaf ve birleştirilebilir bir AI çalışma ortamı oluşturmayı hedeflemektedir. Bu, tarafların işbirliği yapmasını ve zincir üzerindeki kazançları elde etmesini teşvik eder.
OpenLedger, "veri sağlama"dan "model dağıtımına" ve ardından "kâr paylaşımına" kadar tam bir zincir döngüsü sunmaktadır. Temel modüller arasında Model Factory, OpenLoRA, PoA, Datanets ve model öneri platformu bulunmaktadır. Bu modüller aracılığıyla OpenLedger, veri odaklı ve modelin birleştirilebilir olduğu bir "akıllı ekonomi altyapısı" inşa etmiştir.
Blockchain teknolojisinde, OpenLedger OP Stack + EigenDA'yı temel alarak AI modellerine yüksek performans, düşük maliyet ve doğrulanabilir bir çalışma ortamı sunar. Optimism teknoloji yığınına dayanır, yüksek işlem hacmi ve düşük ücretleri destekler; Ethereum ana ağı üzerinde hesaplama yapar; EVM uyumlu; EigenDA veri kullanılabilirliği desteği sağlar.
NEAR'a kıyasla daha alt seviyelerde olan OpenLedger, veri ve model teşviklerine yönelik AI özel zincirleri inşa etmeye daha çok odaklanmaktadır. Model geliştirme ve çağrılarının zincir üzerinde izlenebilir, birleştirilebilir ve sürdürülebilir değer döngüsünü gerçekleştirmeye çalışmaktadır.
Üç, OpenLedger'ın Temel Bileşenleri ve Teknoloji Mimarisi
3.1 Model Fabrikası, kodsuz model fabrikası
ModelFactory, OpenLedger ekosistemindeki bir LLM ince ayar platformudur ve tamamen grafik arayüz ile işlem yapma imkanı sunar. Temel süreçleri arasında veri erişim kontrolü, model seçimi ve yapılandırması, hafif ince ayar, model değerlendirmesi ve dağıtımı, etkileşim doğrulama arayüzü ve RAG üretim izleme yer alır.
ModelFactory, LLaMA serisi, Mistral, Qwen, ChatGLM, Deepseek, Gemma gibi yaygın açık kaynak büyük dil modellerini desteklemektedir. En son MoE veya çok modlu modelleri içermemekle birlikte, zincir üzerindeki dağıtımın gerçekçi kısıtlamalarına dayanarak "pratik öncelikli" bir yapılandırma yapılmıştır.
Model Factory, kodsuz bir araç zinciri olarak, tüm modellerin yerleşik bir katkı kanıtı mekanizmasına sahip olmasını sağlar ve katılımcıların haklarını güvence altına alır. Düşük giriş engeli, nakde çevrilebilirlik ve birleştirilebilirlik gibi avantajlara sahiptir.
3.2 OpenLoRA, modelin zincir üzerindeki varlıklaştırması
OpenLoRA, OpenLedger tarafından oluşturulan hafif bir çıkarım çerçevesidir ve AI model dağıtımındaki yüksek maliyet, düşük yeniden kullanım, kaynak israfı gibi sorunları çözmeyi amaçlamaktadır. Temel bileşenleri arasında LoRA Adapter depolama modülü, model barındırma ve dinamik entegrasyon katmanı, çıkarım motoru, istek yönlendirme ve akış çıktısı modülü bulunmaktadır.
OpenLoRA, bir dizi temel optimizasyon aracılığıyla çoklu model dağıtımı ve çıkarım verimliliğini önemli ölçüde artırmıştır. Temel unsurlar arasında dinamik LoRA adaptör yüklemesi, tensör paralelliği, Paged Attention, çoklu model entegrasyonu, Flash Attention, ön derleme CUDA çekirdekleri ve kuantizasyon teknolojileri bulunmaktadır.
OpenLoRA sadece verimli bir çıkarım çerçevesi değil, aynı zamanda model çıkarımını Web3 teşvik mekanizması ile derinlemesine birleştirerek, LoRA modelini çağrılabilir, birleştirilebilir ve paylaşılabilir bir Web3 varlığı haline getirmeyi hedefliyor. Modelin varlık olarak kullanılmasını, çoklu LoRA dinamik birleştirme + paylaşım sahipliğini destekler, ayrıca uzun kuyruk modelinin çok kiracılı paylaşım çıkarımını da destekler.
3.3 Datanets (Veri Ağları), veri egemenliğinden veri zekasına
Datanets, OpenLedger'in "veri varlıkları" altyapısıdır ve belirli alanlardaki veri kümelerini toplamak ve yönetmek için kullanılır. Her Datanet, verilerin izlenebilirliğini ve güvenilirliğini sağlamak için zincir üzerindeki aitlik mekanizması aracılığıyla yapılandırılmış bir veri ambarı gibidir.
Veri egemenliğine odaklanan projelere kıyasla, OpenLedger Datanets, Model Factory, OpenLoRA üç ana modülü aracılığıyla "veriden akıllıya" tam bir döngü oluşturur ve verinin nasıl eğitildiğine, çağrıldığına ve ödüllendirildiğine odaklanır.
3.4 Atıf Kanıtı (Katkı Kanıtı): Yarar dağılımının teşvik katmanını yeniden şekillendirmek
PoA, OpenLedger'ın veri mülkiyeti ve teşvik dağılımını gerçekleştiren temel mekanizmasıdır. Süreci veri gönderimi, etki değerlendirmesi, eğitim doğrulaması, teşvik dağılımı ve kalite yönetimi içerir. PoA, sadece teşvik dağıtım aracı değil, aynı zamanda şeffaflık, kaynak izleme ve çok aşamalı mülkiyet için bir çerçevedir.
RAG Atıf, OpenLedger'in RAG senaryosunda oluşturduğu veri sahipliği ve teşvik mekanizmasıdır; model çıktılarının izlenebilir ve doğrulanabilir olmasını, katkıda bulunanların teşvik edilmesini sağlar ve nihayetinde güvenilirlik ile veri şeffaflığının sağlanmasını amaçlar.
Dört, OpenLedger Proje Gelişimi ve Ekosistem İşbirliği
OpenLedger testnet'i faaliyete geçti, veri akıllı katmanı ilk aşamadır ve topluluk odaklı bir internet veri deposu inşa etmeyi hedeflemektedir. Testnet, üç tür gelir mekanizması sunmaktadır: düğüm işletme ödülü, veri katkı ödülü ve görev katılım ödülü.
Epoch 2 test ağı, veri doğrulama, sınıflandırma gibi görevleri kapsayan Datanets veri ağı mekanizmasını ön plana çıkardı. OpenLedger'in uzun vadeli yol haritası, veri toplama, model oluşturma aşamalarından Agent ekosistemine geçiş yaparak, kademeli olarak tam bir merkeziyetsiz AI ekonomik kapalı döngüsünü gerçekleştirmeyi hedefliyor.
OpenLedger'in ekosistem ortakları hesaplama gücü, altyapı, araç zinciri ve AI uygulamalarını kapsamaktadır. Geçtiğimiz yıl, OpenLedger sürekli olarak DeAI Summit zirvesini düzenleyerek geliştirici topluluğu ve Web3 AI girişim ekosistemindeki marka bilinci ve profesyonel itibarını güçlendirmiştir.
Beş, Finansman ve Ekip Arka Planı
OpenLedger, Temmuz 2024'te 11.2 milyon dolarlık bir tohum finansmanı tamamladı. Yatırımcılar arasında Polychain Capital, Borderless Capital gibi tanınmış kuruluşlar ve birçok melek yatırımcı bulunmaktadır. Fonlar, AI Chain ağı inşası, model teşvik mekanizması, veri tabanı katmanı ve Agent uygulama ekosisteminin kapsamlı bir şekilde hayata geçirilmesi için kullanılacaktır.
OpenLedger, Ram Kumar tarafından kuruldu. Kendisi, AI/ML ve blok zinciri teknolojisi alanında deneyimli bir girişimci olup, projeye pazar içgörüleri, teknik uzmanlık ve stratejik liderliğin organik bir birleşimini kazandırmıştır.
Altı, Token Ekonomi Modeli Tasarımı ve Yönetimi
OPEN, OpenLedger ekosisteminin temel işlevsel token'ıdır ve ağ yönetimi, işlem yürütme, teşvik dağıtımı ve AI Agent işletimi gibi alanlarda güç sağlar. Fonksiyonları arasında yönetim ve karar verme, işlem yakıtı ve ücret ödemesi, teşvik ve aidiyet ödülleri, çapraz zincir köprüleme yeteneği ve AI Agent staking mekanizması bulunmaktadır.
OpenLedger, katkı değerine dayalı bir yönetişim mekanizması getirmiştir; oy ağırlığı, yalnızca sermaye ağırlığına değil, aynı zamanda gerçek yaratılan değerle ilişkilidir. Bu tasarım, yönetişimin uzun vadeli sürdürülebilirliğini sağlamaya yardımcı olur ve spekülatif davranışların karar alma süreçlerini domine etmesini önler.
Yedi, Veri, Model ve Teşvik Pazar Yapısı ile Rekabet Ürünleri Karşılaştırması
OpenLedger, mevcut Crypto AI ekosisteminde "zincir üzerindeki model varlıklarının dönüştürülmesi ve çağrılı teşvikler" için orta katman konumunda olup, model değerinin sağlanması ile uygulamaya geçirilmesi arasında kritik bir köprü protokolü oluşturmaktadır. Diğer projelerle karşılaştırıldığında:
Sekiz, Sonuç | Veriden modele, AI zincirinin nakit akışı yolu
OpenLedger, Web3 dünyasında "model varlık" altyapısını oluşturmayı hedefliyor ve tam bir kapalı döngü inşa ederek AI modellerini ilk kez gerçek anlamda izlenebilir, nakde çevrilebilir ve iş birliği yapılabilir bir ekonomik sisteme entegre ediyor. Teknoloji sistemi, tüm katılımcılara kapsamlı destek sağlayarak, AI değer zincirinin uzun vadede göz ardı edilen "veri" ve "model" uç kaynaklarını harekete geçiriyor.
OpenLedger daha çok HuggingFace + Stripe + Infura gibi