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現在的訓練AI客服成本高的離譜還不透明,針對這一痛點OpenLedger 來了,徹底改變規則,讓AI部署省錢、透明、用戶說了算。
如何解決這些痛點👇
省錢利器傳統AI部署要10塊GPU才能跑10個模型
而OpenLedger一塊GPU能跑上千個LoRA適配器。內存從40-50GB降到8-12GB,模型切換不到100毫秒,快50倍。省錢,省大錢!
透明可信大廠AI像黑盒,數據去向不明
OpenLedger用區塊鏈記錄訓練、微調、推理全過程,透明得像裝了行車記錄儀,用得安心。
定制超簡單想讓AI適配醫療、法律、客服?
OpenLedger的LoRA適配器像搭積木,隨心定制,還能跑在邊緣設備上。小公司也能用上高性能AI。
性能爆棚
吞吐量超2000 token/s,延遲20-50毫秒,完勝傳統方案的500-1000 token/s和100毫秒延遲。
用戶當家
OpenLedger把模型、數據、推理全交給用戶,不再被大廠“綁架”。AI從昂貴的大型機變成人人都能用的PC。
技術硬核CUDA優化、零樣本微調、多GPU擴展,技術很牛,但對用戶來說,重點是AI終於用得起、看得懂、管得住。
可以說 OpenLedger 不只是個產品,它是一場AI的平民化革命。大廠的AI就像80年代的計算機,貴得離譜還難用;OpenLedger則是PC時代的先鋒,快速、便宜、爲所有人而生。
隨着企業和開發者擁抱這種
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在Web2時代,用戶的數據被科技巨頭無償攫取,用戶貢獻了內容、行爲數據甚至創意,無回報
這種“中心吃肉,邊緣喝湯”的模式是不合理的。而在Web3的去中心化帳本技術爲數據價值的公平分配提供了可能。
以 OpenLedger 爲例,這套基於區塊鏈的系統徹底重塑了數據經濟的底層邏輯
它的核心在於透明和可追溯:每一份貢獻——無論是模型、語料還是參數——都被記錄在鏈上,清晰標記歸屬。
AI每次調用數據時,區塊鏈會生成憑證,自動計算每個貢獻者的比例,並據此分配收益。
這種機制不僅讓數據貢獻者獲得應得的回報,還通過去中心化的方式避免了傳統平台對價值的壟斷。
試想,你上傳的一段文本、一個創意,甚至一個優化參數,都可能成爲AI生成內容的基石。而在Web3的OpenLedger系統中,你的每一次“勞動”都將被量化並轉化爲實實在在的收益。這種透明的分配機制不僅激勵用戶參與,還能推動更高質量的數據和模型生態的形成。
更重要的是,OpenLedger的出現標志着“內容價值歸屬”的範式轉變。它讓普通用戶從被動的數據提供者變爲主動的價值創造者。
未來,數據經濟將不再是少數巨頭的遊戲,而是每個人都能參與並從中獲益的生態。這樣的改變,不僅是技術的勝利,更是公平的勝利。
我想這也是這麼多人願意建設OpenLedger 的原因!
#OpenledgerHQ # Snaptopus @cookiedotfun @Openl
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就知道選擇建設 Sapien 沒有錯
先看看最近的動作,前腳宣布上線kaito 給每週給前10名的Yappers 一人1000usdt, 活動持續四周
後腳與@SentientAGI合作! 開發開放式通用人工智能 (AGI) 標準;同時賦能𝐮𝐬𝐞𝐫 - 𝐨𝐰𝐧𝐞𝐝 𝐝𝐚𝐭𝐚 ,以更好地支持 AI 模型訓練
現在又成爲@CoinbaseDev 合作夥伴,支持 CDP 嵌入式錢包,讓用戶輕鬆上手!
現在差不多一天一篇Sapien, 從項目進度10%開始建設到現在的80%,已經建設2個月的時間了。估計TGE就在8月底9月初了,福報就在眼前,繼續build!
Kaito 上我也卷不上,Cookie 目前74名,希望這波能喫到!
#Yap # KaitoYap #KaitoAI # Cookie #Snaptopus @KaitoAI @cookiedotfun # Sapien
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目前AI面臨着信任問題
模型構建的不透明、數據來源的模糊,讓用戶對AI的可靠性充滿疑慮。
那 OpenLedger 如何重塑AI生態系統?
OpenLedger 通過數據歸因、零知識證明(zk-proofs)和透明邏輯,解決了AI“黑箱”問題,確保用戶能信任其輸出的可靠性。
目前,基於OpenLedger構建的項目總市值已超過107億美元,覆蓋從DeFi 到環境數據智能等多個領域。
具體創新案例 :
🐙Lagrange的DeepProve:
在 DeF i中,AI代理常因不透明而引發風險。Lagrange 利用OpenLedger生成可鏈上驗證的zk-proofs,讓AI決策透明、可追溯,提升了DeFi生態的安全性。
🐙Ambios 的實時環境智能:
通過去中心化傳感器網路,Ambios 生成高分辨率的環境數據。OpenLedger確保這些數據的可信性和可編程性,爲城市規劃和科研提供可靠支持。
🐙Morpheus 的智能合約生成:
Morpheus 利用專用模型生成安全、優化的智能合約,OpenLedger 爲其提供數據歸因和執行層的可追溯性,降低合約開發中的金融風險。
🐙Data Bootstrap的去中心化數據收集:
通過並行化數據抓取,Data Bootstrap打破了傳統數據收集的瓶頸。OpenLedger提供可驗證的智能層,確保數據高效、透明且社區驅動
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發現 @tenprotocol 這個項目挺強的
通過集成可信執行環境(TEEs)將加密執行引入去中心化網路
在現代處理器內創建了一個與運行常規操作系統和標準應用的正常執行環境分隔開的安全處理環境。這種隔離確保敏感操作在物理隔離內存區域的保護空間內進行,從而防止數據泄露。
TEEs能夠在隱私與透明度之間實現平衡,就像蘋果使用 TEEs 實現 Face ID,銀行使用其進行安全交易一樣
可以說Tenprotocol 利用這一技術爲私人 DeFi 解決方案、安全 AI 應用和公平遊戲平台提供了支持。
Tenprotocol 憑藉安全啓動、密碼學驗證和持續運行時保護等功能,從而保護用戶數據並增強對區塊鏈生態系統的信任。
鏈上安全什麼時候都非常重要, Tenprotocol 的TEEs 的技術爲提供注重隱私但仍具透明度的區塊鏈解決方案。
#TEN # Cookie #SNAPS # TENProtocol #Web3隐私 # 鏈上安全@tenprotocol @cookiedotfun
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