OpenLedger: AI che mostra il suo lavoro E se l'AI potesse realmente spiegare da dove provengono le sue risposte? La maggior parte dell'AI è una scatola nera: ottieni risposte ma non hai idea del perché dovresti fidarti di esse. @OpenledgerHQ cambia completamente questo. Come funziona ➣ Ogni risposta ha ricevute Vedi esattamente chi ha contribuito a ciascun pezzo di conoscenza in OpenChat ➣ I contributori vengono pagati Gli esperti umani guadagnano quando la loro esperienza aiuta gli altri ➣ Crea AI personalizzate Crea modelli specializzati senza codifica ➣ Massima trasparenza Niente algoritmi misteriosi o momenti di "fidati di noi" Perché è importante? Stai addestrando l'AI gratuitamente ogni giorno. Le tue domande e il tuo feedback fanno guadagnare miliardi a questi sistemi mentre tu non ricevi nulla in cambio. Finalmente, un'AI costruita per gli esseri umani, da esseri umani, posseduta da esseri umani. Gocto @cookiedotfun

gOcto! Penso che stiamo per raggiungere uno strano punto di convergenza tra i portafogli, l'intelligenza artificiale e l'economia dei dati e @OpenledgerHQ si trova proprio nella zona di collisione. La mossa di @TrustWallet con #OpenLedger ha confermato alcune cose che sospettavo, ma ha anche lasciato cadere più di qualche gemma. Stiamo osservando la tesi del "protocollo grasso" trasformarsi nella tesi del "portafoglio grasso". L'interfaccia è la distribuzione. Trust Wallet ci ha riflettuto a lungo, ma ciò che sta effettivamente guidando il cambiamento è che l'intelligenza artificiale può ora mediare il modo in cui gli utenti interagiscono con tutto ciò che sta sotto. Quindi ora c'è un nuovo meta testbed per: – Agenti specializzati messi a punto per l'UX crypto (prevenzione delle frodi, instradamento degli swap, binari di sicurezza) – Portafogli come livello di identità – Custodia basata sulla scelta a più livelli con automazione basata sull'intelligenza artificiale – Guardrail per mantenere il controllo degli utenti anche se l'agente diventa canaglia OpenLedger si inserisce nell'attribuzione come fulcro dell'equità economica. La loro visione è quella di consentire agli utenti di contribuire con la loro esperienza, dimostrarla crittograficamente e quindi instradare le ricompense onchain. Il tuo portafoglio diventa il tuo volto e il tuo stipendio. Che tu sia uno sviluppatore di Solidity che alimenta un modello o semplicemente qualcuno che etichetta le tx truffa Web3, c'è un rendimento allegato. Passeremo dal fare clic su swap a dire "ottimizza i miei rendimenti in ETH" e un agente farà il resto → Fine-tuned sui dati DeFi, comprovati onchain e pagando ogni contributore che ha reso possibile la decisione. Se OpenLedger lo fa bene, $OPEN sarà il modo in cui la conoscenza verrà finalmente pagata.

Gm dall'evento di MetaMask e OpenLedger 🌞🌿

Non lo nego, questi sviluppatori di OpenLedger pubblicano articoli di ricerca come se stessero scrivendo per futuri AI😭 È roba davvero complicata. Così l'ho inserito in @NotebookLM, e in pochi secondi, ha trasformato quel pasticcio confuso in un video super semplice. Onestamente, questo rende tutto molto più facile per le persone normali come me per capire cosa sta succedendo 🥹

Se non capisci perché tutti siano così ottimisti su @OpenLedgerHQ, ecco perché: Perché non stanno cercando di applicare l'IA alla crittovaluta. Stanno costruendo ciò di cui l'IA ha realmente bisogno per funzionare nella crittovaluta. Lasciami spiegare: 1. OpenLedger è un'infrastruttura nativa per l'IA. La maggior parte delle iniziative crypto-IA sono involucri, indici o mercati. OpenLedger è più profondo. È un framework completo, onchain, per costruire, addestrare, possedere e tracciare modelli di IA. Dalla base, è costruito appositamente per il ciclo di vita reale degli agenti intelligenti: → Da dove proviene i tuoi dati? → Chi ha addestrato il modello? → Puoi provarlo? → Puoi scambiarlo? OpenLedger risponde a tutto questo. 2. Datanets: L'IA ha bisogno di dati strutturati. OpenLedger li mette onchain. Non puoi addestrare nulla di buono senza dati di qualità. I Datanets sono dataset di proprietà della comunità che vivono completamente onchain. Puoi crearne uno, contribuire ad altri e tracciare l'origine di ogni punto dati. → Ogni contributo è ricompensato. → Ogni caricamento è registrato. → Ogni dataset è composabile. 3. ModelFactory: Ottimizzazione semplice, autorizzata e tracciabile. ModelFactory è una piattaforma GUI nativa dove chiunque può ottimizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando dati approvati da Datanet. Perché è importante? Perché la maggior parte dei modelli oggi sono scatole nere. Non sai su cosa sono stati addestrati. Non puoi auditarli. Con ModelFactory, ogni modifica, ogni versione, ogni contributore è onchain. 4. OpenLoRA: Una GPU. Migliaia di modelli ottimizzati. OpenLoRA è un gioiello tecnico, ti consente di servire migliaia di modelli LoRA ottimizzati su una sola GPU. → Caricamento dinamico degli adattatori. → Basso utilizzo di memoria. → Alta capacità di elaborazione. Questo è enorme per chiunque stia cercando di implementare IA agentica in tempo reale. Come chatbot, agenti di trading, strumenti autonomi, tutti funzionanti in modo efficiente senza spam di GPU. 5. Proof of Attribution: Il pezzo mancante dell'IA è la tracciabilità. Questa potrebbe essere la caratteristica più importante di OpenLedger. Ogni dataset, ogni modello, ogni azione è legata a un wallet. → Tutto pubblico. → Tutto verificabile. → Tutto ricompensato. Perché è importante? Perché il futuro dell'IA non riguarderà solo ciò che un modello può fare. Riguarderà chi l'ha creato, su cosa si basa e se puoi fidarti di esso. La Proof of Attribution trasforma l'IA da una scatola nera in uno stack affidabile. 6. Tutto è liquido. → I Datanets sono commerciabili. → I modelli sono composabili. → Gli agenti sono asset. OpenLedger lo sta trasformando in un ecosistema utilizzabile, programmabile e finanziarizzato. TLDR? OpenLedger sta dando all'IA le infrastrutture per vivere nella crittovaluta. → Infrastruttura. → Attribuzione. → Liquidità. Costruito con intenzione, ora capisci perché le persone stanno scommettendo in grande.