Gần đây tôi đã theo dõi một dự án khá thú vị - OpenLedger, nó muốn giải quyết một vấn đề lớn trong việc đào tạo AI: dữ liệu và mô hình đều bị các ông lớn độc quyền, những người thực sự đóng góp dữ liệu lại không nhận được nhiều lợi ích.
Nói một cách đơn giản, OpenLedger là việc đưa quá trình đào tạo AI lên blockchain. Mỗi dữ liệu bạn cung cấp, mỗi mô hình bạn đào tạo, và mỗi kết quả bạn xác minh đều sẽ được ghi lại. Như vậy, ai đã đóng góp gì sẽ rõ ràng, và phần thưởng cũng sẽ được phân chia theo sự đóng góp, không bị nền tảng chiếm đoạt.
Cách chơi của nó như sau:
Nền tảng cung cấp một số công cụ cốt lõi. Datanet chịu trách nhiệm tổ chức các loại tập dữ liệu chuyên dụng, bạn có thể ném dữ liệu vào đó và cũng có thể sử dụng dữ liệu của người khác; ModelFactory và OpenLoRA được sử dụng để triển khai và tùy chỉnh các mô hình AI. Toàn bộ quy trình kết nối các giai đoạn từ thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình đến ứng dụng thực tế.
Điều quan trọng nhất là khả năng truy nguyên. Mỗi khi AI đưa ra kết quả, bạn đều có thể tra cứu lại dữ liệu nào đã được sử dụng, mô hình nào đã được áp dụng, và những người đóng góp sẽ nhận được phần thưởng tương ứng. Sự minh bạch này gần như không thể đạt được trong lĩnh vực AI truyền thống.
Về token OPEN, mục đích thì khá thông thường: thanh toán phí giao dịch trên chuỗi, khuyến khích người đóng góp, tham gia quản trị dự án, staking để đạt được lợi nhuận, tất nhiên còn có thể dùng để truy cập vào các dịch vụ AI khác nhau của nền tảng.
Từ xu hướng nhìn lại, sự kết hợp giữa AI và blockchain thực sự là một hướng đi nóng. Chi phí phát triển AI truyền thống cao, ngưỡng tham gia cao, các nhà phát triển và nhà cung cấp dữ liệu thông thường rất khó tham gia. Nếu mô hình OpenLedger này hoạt động tốt, có thể giúp việc huấn luyện AI trở nên cởi mở và công bằng hơn. Tuy nhiên, hiệu quả cụ thể ra sao, vẫn phải xem sự xây dựng hệ sinh thái và tình hình thực tế của dự án trong thời gian tới.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
6
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
LiquidatedDreams
· 7giờ trước
Một vị cứu tinh tokenomics nữa? Nghe có vẻ tốt, nhưng dữ liệu trên chuỗi có thực sự giải quyết được vấn đề phân phối lợi nhuận không, hay chỉ là cái mới trong cái cũ?
Xem bản gốcTrả lời0
Blockchainiac
· 7giờ trước
Nghe có vẻ tốt, nhưng làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu? Dữ liệu rác cũng có thể lên chuỗi?
Xem bản gốcTrả lời0
SingleForYears
· 7giờ trước
Dữ liệu lên chuỗi, phân phối minh bạch, ý tưởng này thực sự không tệ. Tuy nhiên, điều quan trọng vẫn là xem hệ sinh thái có thể thực sự phát triển hay không, nếu không thì lại chỉ là một dự án ảo.
Xem bản gốcTrả lời0
P2ENotWorking
· 7giờ trước
Sự độc quyền dữ liệu thực sự là một điểm đau, nhưng việc truy xuất nguồn gốc trên chuỗi có thực sự phân chia tiền bạc tốt không... cảm giác như lại là một dạng hứa hẹn khác.
Xem bản gốcTrả lời0
GamefiHarvester
· 7giờ trước
Dữ liệu trên chuỗi thực sự là mới mẻ, nhưng liệu có thực sự phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn? Tôi cảm thấy nghi ngờ...
---
Một giấc mơ "phân phối công bằng" khác, nghe có vẻ giống nhau...
---
Khả năng truy xuất nguồn gốc thực sự chạm vào vấn đề, nhưng giá trị của token OPEN này là một câu hỏi lớn
---
Nói trắng ra là muốn để người bình thường tham gia vào việc huấn luyện AI, nghe có vẻ tốt đẹp, nhưng quan trọng là hệ sinh thái có thể phát triển hay không
---
Thiết kế của Datanet thì ổn, chỉ sợ cuối cùng trở thành công cụ để được chơi cho Suckers
---
Nếu OpenLedger thực sự thành công, thì các ông lớn AI truyền thống chắc chắn sẽ phải chịu khó khăn một thời gian... hãy cùng chờ xem
---
Tôi vẫn lạc quan về AI trên chuỗi, nhưng dự án này có sống sót qua mùa thị trường Bear tiếp theo không?
Xem bản gốcTrả lời0
ForkYouPayMe
· 7giờ trước
Nghe có vẻ tốt đấy, cuối cùng cũng có người muốn động vào miếng bánh này
Việc dữ liệu bị ăn hết thật sự khiến tôi chán ngấy, xem OpenLedger có thể giải quyết được không
Nói thật, nếu khả năng truy xuất nguồn gốc này thực sự có thể được triển khai, thì sẽ tốt hơn nhiều so với những hộp đen hiện tại
Tôi có chút nghi ngờ về bộ khuyến khích Token này, cái chính vẫn là xem hệ sinh thái tiếp theo sẽ chơi như thế nào
Gần đây tôi đã theo dõi một dự án khá thú vị - OpenLedger, nó muốn giải quyết một vấn đề lớn trong việc đào tạo AI: dữ liệu và mô hình đều bị các ông lớn độc quyền, những người thực sự đóng góp dữ liệu lại không nhận được nhiều lợi ích.
Nói một cách đơn giản, OpenLedger là việc đưa quá trình đào tạo AI lên blockchain. Mỗi dữ liệu bạn cung cấp, mỗi mô hình bạn đào tạo, và mỗi kết quả bạn xác minh đều sẽ được ghi lại. Như vậy, ai đã đóng góp gì sẽ rõ ràng, và phần thưởng cũng sẽ được phân chia theo sự đóng góp, không bị nền tảng chiếm đoạt.
Cách chơi của nó như sau:
Nền tảng cung cấp một số công cụ cốt lõi. Datanet chịu trách nhiệm tổ chức các loại tập dữ liệu chuyên dụng, bạn có thể ném dữ liệu vào đó và cũng có thể sử dụng dữ liệu của người khác; ModelFactory và OpenLoRA được sử dụng để triển khai và tùy chỉnh các mô hình AI. Toàn bộ quy trình kết nối các giai đoạn từ thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình đến ứng dụng thực tế.
Điều quan trọng nhất là khả năng truy nguyên. Mỗi khi AI đưa ra kết quả, bạn đều có thể tra cứu lại dữ liệu nào đã được sử dụng, mô hình nào đã được áp dụng, và những người đóng góp sẽ nhận được phần thưởng tương ứng. Sự minh bạch này gần như không thể đạt được trong lĩnh vực AI truyền thống.
Về token OPEN, mục đích thì khá thông thường: thanh toán phí giao dịch trên chuỗi, khuyến khích người đóng góp, tham gia quản trị dự án, staking để đạt được lợi nhuận, tất nhiên còn có thể dùng để truy cập vào các dịch vụ AI khác nhau của nền tảng.
Từ xu hướng nhìn lại, sự kết hợp giữa AI và blockchain thực sự là một hướng đi nóng. Chi phí phát triển AI truyền thống cao, ngưỡng tham gia cao, các nhà phát triển và nhà cung cấp dữ liệu thông thường rất khó tham gia. Nếu mô hình OpenLedger này hoạt động tốt, có thể giúp việc huấn luyện AI trở nên cởi mở và công bằng hơn. Tuy nhiên, hiệu quả cụ thể ra sao, vẫn phải xem sự xây dựng hệ sinh thái và tình hình thực tế của dự án trong thời gian tới.