.@OpenledgerHQ تريد أن تفعل الشيء الأكثر جوهرية في عالم الذكاء الاصطناعي - البيانات والنماذج ووكالات الذكاء الاصطناعي - وتحويلها جميعًا إلى أصول "قابلة لتأكيد الأسهم، قابلة للتوزيع، شفافة" داخل السلسلة باستخدام Datanet الخاص بهم لإعادة هيكلة بيانات التدريب المتشظية بحيث يمكن تتبع كل قطعة بيانات وتسجيلها داخل السلسلة.

النقطة الأساسية هي أنه ليس نموذجًا ضخمًا مثل الوحوش العملاقة، بل هو نموذج لغة متخصص SLM يركز على نماذج صغيرة. هذه النماذج أخف، وأسهل في النشر، وأكثر ملاءمة للعمل داخل السلسلة، مما يجعلها مناسبة لإنشاء نظام بيئي كامل للذكاء الاصطناعي.

$OPEN الرموز ليست مجرد زينة، بل تتحمل رسوم استدعاء نموذج الغاز، وتحفيز مساهمة البيانات، والتصويت على الحوكمة، وغيرها من الأدوار المتعددة. يعتبر تصميم هذه الرموز متعددة الأغراض منطقيًا نسبيًا في سيناريوهات AI + Web3، لأنه طالما توجد بيانات تُساهم، ونماذج تُحدث، وعوامل تعمل، يمكن للشبكة بأكملها أن تشكل تدفق قيمة حقيقية.

الجزء البيئي يتحرك بسرعة كبيرة أيضًا، حيث أن النماذج المختلفة من الذكاء الاصطناعي وسوق البيانات وداخل السلسلة Agent قد بدأت بالفعل في العمل. بعد إطلاق الرموز، زادت النشاط داخل السلسلة بشكل ملحوظ. إذا سارت الأمور بشكل جيد مع Datanet في المستقبل، سيكون المطورون مستعدين لوضع النماذج الصغيرة على هذه السلسلة.

بعبارة بسيطة، تريد OpenLedger استعادة توزيع قيمة الذكاء الاصطناعي من أيدي المنصات المركزية وإعادة توزيع القيمة لمقدمي البيانات ومطوري النماذج ومساهمي القدرة الحاسوبية. إذا تم تنفيذ هذه السرد، فسيكون هناك تغيير كبير في النمط.

البنية التحتية لا تزال في مراحلها المبكرة، وإذا كانت بيئة النموذج يمكن أن تزدهر حقاً يعتمد على ما إذا كان المطورون القادمين سيقومون بالبناء. لكن على الأقل، الخارطة الطريق صحيحة.

قد لا تكون عملية دمج الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة قد انطلقت اليوم، لكنها بالتأكيد واحدة من الاتجاهات المستقبلية، وOpenLedger تواصل الدفع إلى الأمام عند هذه النقطة المتقاطعة.
@OpenledgerHQ #open $open