OpenLedger: AI That Shows Its Work What if AI could actually explain where its answers come from? Most AI is a black box you get answers but no idea why you should trust them. @OpenledgerHQ changes this completely. How It Works ➣ Every answer has receipts See exactly who contributed each piece of knowledge in OpenChat ➣ Contributors get paid Human experts earn when their expertise helps others ➣ Build custom AI Create specialized models without coding ➣ Full transparency No mystery algorithms or "trust us" moments Why This Matters? You're training AI for free every day. Your questions and feedback make these systems billions while you get nothing back. Finally, AI that's built for humans, by humans, owned by humans. Gocto @cookiedotfun

gOcto! Ich denke, wir stehen kurz davor, einen seltsamen Konvergenzpunkt zwischen Wallets, KI und der Ökonomie von Daten zu erreichen, und @OpenledgerHQ befindet sich genau in der Kollisionszone. @TrustWallet Schritt mit #OpenLedger bestätigte ein paar Dinge, die ich vermutet hatte, ließ aber auch mehr als ein paar Edelsteine fallen. Wir beobachten, wie sich die These vom "Fat Protocol" in die These vom "Fat Wallet" verwandelt. Die Schnittstelle ist die Distribution. Trust Wallet hat intensiv darüber nachgedacht, aber was den Wandel tatsächlich vorantreibt, ist, dass KI jetzt vermitteln kann, wie Benutzer mit allem darunter interagieren. Jetzt gibt es also eine neue Meta-Testumgebung für: – Spezialisierte Agenten, die auf Krypto-UX abgestimmt sind (Betrugsprävention, Swap-Routing, Sicherheitsschienen) – Wallets als Identitätsschicht – Wahlgesteuerte Verwahrung mit KI-gesteuerter Automatisierung – Leitplanken, um die Benutzer unter Kontrolle zu halten, auch wenn der Agent abtrünnig wird OpenLedger fügt sich in die Namensnennung als Kern wirtschaftlicher Fairness ein. Ihre Vision ist es, den Nutzern die Möglichkeit zu geben, ihr Fachwissen einzubringen, es kryptografisch zu beweisen und dann Belohnungen an die Kette weiterzuleiten. Ihr Portemonnaie wird zu Ihrem Gesicht und Ihrem Gehaltsscheck. Egal, ob Sie ein Solidity-Entwickler sind, der ein Modell füttert, oder einfach nur jemand, der Web3-Betrug als txs bezeichnet, es ist eine Rendite verbunden. Wir gehen vom Klicken auf Swap zu der Aussage "Optimiere meine ETH-Erträge" über, und ein Agent erledigt den Rest → Feinabstimmung auf DeFi-Daten, bewährte Onchain und Bezahlung jedes Mitwirkenden, der die Entscheidung möglich gemacht hat. Wenn OpenLedger es richtig macht, wird $OPEN Art und Weise sein, wie Wissen letztendlich bezahlt wird.

Gm from the event from MetaMask and OpenLedger 🌞🌿

NGL, diese OpenLedger-Entwickler veröffentlichen Forschungspapiere, als würden sie für zukünftige KI schreiben😭 Es ist wirklich verwirrendes Zeug. Also habe ich es in @NotebookLM eingegeben, und innerhalb von Sekunden hat es dieses verwirrende Durcheinander in ein super einfaches Video verwandelt. Ehrlich gesagt, das macht es für Normies wie mich so viel einfacher, zu verstehen, was vor sich geht 🥹

If you don’t understand why everyone is so bullish on @OpenLedgerHQ, here’s why: Because they’re not trying to slap AI onto crypto. They’re building what AI actually needs to work in crypto. Let me break it down: 1. OpenLedger is AI-native infrastructure. Most crypto-AI plays are wrappers, indexes, or marketplaces. OpenLedger is deeper. It’s a full stack, onchain framework to build, train, own, and trace AI models. From the ground up, it’s purpose built for the actual lifecycle of intelligent agents: → Where does your data come from? → Who trained the model? → Can you prove it? → Can you trade it? OpenLedger answers all of that. 2. Datanets: AI needs structured data. OpenLedger puts it onchain. You can’t train anything good without quality data. Datanets are community owned datasets that live fully onchain. You can create one, contribute to others, and track every datapoint’s origin. → Every contribution is rewarded. → Every upload is logged. → Every dataset is composable. 3. ModelFactory: Fine-tuning made simple, permissioned, and traceable. ModelFactory is a GUI native platform where anyone can fine-tune large language models using Datanet approved data. Why is that big? Because most models today are black boxes. You don’t know what they’re trained on. You can’t audit them. With ModelFactory, every tweak, every version, every contributor is onchain. 4. OpenLoRA: One GPU. Thousands of fine tuned models. OpenLoRA is a technical gem, It lets you serve thousands of fine-tuned LoRA models on one GPU. → Dynamic adapter loading. → Low memory overhead. → High throughput. This is huge for anyone trying to deploy agentic AI in real time. Like chatbots, trading agents, autonomous tools, all running efficiently with no GPU spam. 5. Proof of Attribution: The missing piece of AI is traceability. This might be OpenLedger’s most important feature. Every dataset, every model, every action is tied to a wallet. → All public. → All verifiable. → All rewarded. Why does that matter? Because the future of AI won’t just be about what a model can do. It’ll be about who made it, what it’s based on, and whether you can trust it. Proof of Attribution turns AI from a black box into a trustable stack. 6. Everything is liquid. → Datanets are tradable. → Models are composable. → Agents are assets. OpenLedger is turning it into a usable, programmable, and financialized ecosystem. TLDR? OpenLedger is giving AI the rails to live in crypto. → Infra. → Attribution. → Liquidity. Built with intention, Now you understand why people are betting big.