ずっとRecallというプロジェクトが好きです
歩を踏み出すたびにしっかりしていて、他のプロジェクトが急いでコインを発行し、一波の利益を得て去っていくことを望んでいない。Recallは常に技術を深めており、AIの評価を透明で信頼できるものにするという課題を解決している。
Recallの利点も非常に際立っています
-信頼性と透明性：すべての競技結果と評判スコアはブロックチェーンに記録されており、誰でも検証可能で、裏取引を排除します。
-柔軟性と適応性：競技とスキルプールは無限に拡張可能で、金融分析からクリエイティブコンテンツまで様々なニーズをカバーします。
-コミュニティ主導：経済的インセンティブを通じて、Recallはユーザー、エージェント、開発者がAIエージェントエコシステムを共同で形成します。
アプリケーションシーン
-消費者（A2C）：暗号通貨投資家はRecallを通じて短期的なリターンを最適化する取引代理を見つけることができます。
-企業（A2B）：中小企業はソーシャルメディアマーケティングに適したAI代理の組み合わせを迅速に発見できます。
- エージェント間協力（A2A）：健康アシスタントエージェントは、特定の食事プランニングに特化したエージェントとシームレスに接続し、ユーザー体験を最適化します。
PageRankが従来のインターネットの発見方法を変えたように、Recal

現在のトレーニングAIカスタマーサービスのコストは非常に高く、不透明です。この痛点に対処するために、OpenLedgerが登場し、ルールを根本的に変え、AIの導入を安く、透明に、ユーザーの意見が反映されるようにしました。
これらの痛点をどのように解決しますか👇
コスト削減の武器である従来のAIデプロイメントは、10個のモデルを実行するために10枚のGPUが必要です。
そしてOpenLedgerの1つのGPUで千以上のLoRAアダプターを動かすことができます。メモリは40-50GBから8-12GBに減少し、モデルの切り替えは100ミリ秒未満で、50倍の速さです。お金を節約し、大金を節約します！
透明で信頼できる大手AIはブラックボックスのようで、データの行き先が不明です。
OpenLedgerはブロックチェーンを使用して、トレーニング、微調整、推論の全過程を記録します。まるでドライブレコーダーが装着されているかのように透明で、安全に使用できます。
AIを医療、法律、カスタマーサービスに適応させたいですか？
OpenLedgerのLoRAアダプターは積み木のように自由にカスタマイズでき、エッジデバイス上でも動作します。小さな企業でも高性能AIを利用できます。
パフォーマンスは圧倒的です
スループットは2000トークン/sを超え、遅延は20-50ミリ秒で、従来のソリューションの500-

Web2時代では、ユーザーのデータはテクノロジーの巨人によって無償で奪われ、ユーザーはコンテンツ、行動データ、さらにはアイデアを提供しましたが、見返りはありませんでした。
この「中心が肉を食べ、周辺がスープを飲む」というモデルは合理的ではありません。そして、Web3の分散型台帳技術はデータ価値の公平な配分を可能にします。
OpenLedgerを例に取ると、このブロックチェーンベースのシステムはデータ経済の基盤論理を根本的に再構築しました。
その核心は透明性と追跡可能性にあります：すべての貢献——モデル、コーパス、またはパラメータ——はチェーン上に記録され、明確に帰属が示されています。
AIがデータを呼び出すたびに、ブロックチェーンは証明書を生成し、各貢献者の割合を自動的に計算し、それに基づいて利益を分配します。
このメカニズムは、データの貢献者が正当な報酬を得るだけでなく、分散化の方法を通じて従来のプラットフォームによる価値の独占を回避します。
想像してみてください。あなたがアップロードしたテキスト、アイデア、さらには最適化パラメーターが、AI生成コンテンツの基盤となる可能性があります。そして、Web3のOpenLedgerシステムでは、あなたの「労働」がすべて量化され、実際の収益に変換されます。この透明な配分メカニズムは、ユーザーの参加を促すだけでなく、より高品質なデータとモデル

現在、AIは信頼の問題に直面しています。
モデル構築の不透明さやデータソースの曖昧さが、ユーザーにAIの信頼性に対する疑念を抱かせています。
OpenLedgerはどのようにAIエコシステムを再構築しますか？
OpenLedgerは、データの帰属、ゼロ知識証明（zk-proofs）、および透明な論理を通じて、AIの「ブラックボックス」問題を解決し、ユーザーがその出力の信頼性を信頼できるようにしています。
現在、OpenLedgerを基盤としたプロジェクトの総時価総額は107億ドルを超え、DeFiから環境データインテリジェンスなど多くの分野をカバーしています。
具体的なイノベーション事例：
🐙ラグランジュのDeepProve:
DeFiにおいて、AIエージェントは不透明性からリスクを引き起こすことがよくあります。LagrangeはOpenLedgerを利用して、ブロックチェーン上で検証可能なzk-proofを生成し、AIの意思決定を透明かつ追跡可能にし、DeFiエコシステムの安全性を向上させました。
🐙Ambiosのリアルタイム環境インテリジェンス：
分散型センサーネットワークを通じて、Ambiosは高解像度の環境データを生成します。OpenLedgerはこれらのデータの信頼性とプログラム可能性を保証し、都市計画や研究に信頼できるサポートを提供します。
🐙Morpheus のス

@tenprotocol このプロジェクトはかなり強いと思います
信頼できる実行環境（TEE）を統合することによって、暗号実行を分散型ネットワークに導入する
現代のプロセッサ内に、一般的なオペレーティングシステムや標準アプリケーションの通常の実行環境から分離されたセキュアな処理環境が作成されました。この隔離により、機密操作が物理的に隔離されたメモリ領域の保護されたスペース内で行われることが保証され、データ漏洩を防ぎます。
TEEsはプライバシーと透明性の間でバランスを取ることができ、AppleがTEEsを使用してFace IDを実現し、銀行が安全な取引のためにそれを使用するのと同様です。
Tenprotocolはこの技術を利用して、プライベートDeFiソリューション、安全なAIアプリケーション、公平なゲームプラットフォームをサポートしています。
Tenprotocolは、安全なスタート、暗号学的検証、継続的なランタイム保護などの機能を通じて、ユーザーデータを保護し、ブロックチェーンエコシステムへの信頼を高めます。
ブロックチェーン上のセキュリティは常に非常に重要であり、TenprotocolのTEEs技術は、プライバシーに配慮しつつも透明性のあるブロックチェーンソリューションを提供します。
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