تسعى OpenledgerHQ ، كمشروع Web3 ناشئ ، إلى إعادة تشكيل نموذج توزيع القيمة في صناعة الذكاء الاصطناعي. يتمثل جوهر هذا المشروع في استخدام تقنية البلوكتشين لتحقيق الشفافية والتحفيز في مساهمة البيانات وتدريب النماذج.
في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي، يتم جمع كميات هائلة من البيانات الشبكية مجانًا لاستخدامها في تدريب النماذج، وغالبًا ما لا يحصل المساهمون الحقيقيون في البيانات على المكافآت المناسبة. يهدف OpenLedger إلى تغيير هذا الوضع تمامًا. من خلال تسجيل كل عملية رفع بيانات، تدريب نموذج، واستدعاء على البلوكتشين، يهدف المشروع إلى إنشاء نظام تحفيز عادل قائم على المساهمات الفعلية. تتمثل إحدى النقاط البارزة في المشروع في تقنية PoA (إثبات النسبة). تتيح هذه الابتكار تتبع البيانات بدقة التي لعبت دورًا فعليًا في عملية التدريب والاستدلال، ومن ثم تخصيص المكافآت بناءً على ذلك. تجعل هذه الآلية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي يتحول من عملية مغلقة إلى نموذج تعاوني مفتوح وشفاف مع حوافز واضحة. أطلقت OpenLedger مجموعة من الأدوات التي خففت من حواجز الدخول. على سبيل المثال، يسمح Model Factory للمستخدمين غير التقنيين بضبط النماذج السائدة من خلال واجهة رسومية. بينما يحقق OpenLoRA التجميع والوصول المعياري للنماذج، مما يجعل النماذج التي تم تطويرها من قبل الأفراد قابلة للاستخدام مثل واجهة برمجة التطبيقات، مما يعزز تنفيذ مفهوم "النموذج كخدمة". على مستوى البنية التحتية التقنية، تم بناء OpenLedger على أساس OP Stack، ودمج دعم توفر البيانات من EigenDA، مما يضمن ليس فقط الأداء والكفاءة من حيث التكلفة، ولكن أيضًا يوفر بيئة تشغيل آمنة لنماذج الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن رؤية OpenLedger مثيرة، إلا أن هناك العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها لتحقيق هذه الأهداف. إن إثبات ملكية البيانات، والتقييم الدقيق لقيمة النماذج، وتصميم آليات الحوافز بشكل منطقي هي جميعها مشكلات تحتاج إلى حل. ومع ذلك، من خلال إطلاق الشبكة التجريبية، وتوسيع الشبكات التعاونية، والتكامل مع العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي، قد اتخذت OpenLedger خطوة أولى قوية. إذا كانت تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي يتم تحت سيطرة عمالقة مركزيين من خلال "عملية صندوق أسود"، فإن هدف OpenLedger هو فتح هذا الصندوق الأسود وجعل العملية برمتها شفافة وواضحة. هذه ليست مجرد تحول في المسار التكنولوجي، بل قد تؤدي إلى إعادة بناء المنطق التجاري لصناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها. مع انتهاء جولة OpenLedger الآسيوية بنجاح، يمكننا توقع أن هذا المشروع المبتكر سيحقق المزيد من التطورات الرائدة في المستقبل، مما يضخ حيوية وإمكانيات جديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي.(转发)
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسعى OpenledgerHQ ، كمشروع Web3 ناشئ ، إلى إعادة تشكيل نموذج توزيع القيمة في صناعة الذكاء الاصطناعي. يتمثل جوهر هذا المشروع في استخدام تقنية البلوكتشين لتحقيق الشفافية والتحفيز في مساهمة البيانات وتدريب النماذج.
في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي، يتم جمع كميات هائلة من البيانات الشبكية مجانًا لاستخدامها في تدريب النماذج، وغالبًا ما لا يحصل المساهمون الحقيقيون في البيانات على المكافآت المناسبة. يهدف OpenLedger إلى تغيير هذا الوضع تمامًا. من خلال تسجيل كل عملية رفع بيانات، تدريب نموذج، واستدعاء على البلوكتشين، يهدف المشروع إلى إنشاء نظام تحفيز عادل قائم على المساهمات الفعلية.
تتمثل إحدى النقاط البارزة في المشروع في تقنية PoA (إثبات النسبة). تتيح هذه الابتكار تتبع البيانات بدقة التي لعبت دورًا فعليًا في عملية التدريب والاستدلال، ومن ثم تخصيص المكافآت بناءً على ذلك. تجعل هذه الآلية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي يتحول من عملية مغلقة إلى نموذج تعاوني مفتوح وشفاف مع حوافز واضحة.
أطلقت OpenLedger مجموعة من الأدوات التي خففت من حواجز الدخول. على سبيل المثال، يسمح Model Factory للمستخدمين غير التقنيين بضبط النماذج السائدة من خلال واجهة رسومية. بينما يحقق OpenLoRA التجميع والوصول المعياري للنماذج، مما يجعل النماذج التي تم تطويرها من قبل الأفراد قابلة للاستخدام مثل واجهة برمجة التطبيقات، مما يعزز تنفيذ مفهوم "النموذج كخدمة".
على مستوى البنية التحتية التقنية، تم بناء OpenLedger على أساس OP Stack، ودمج دعم توفر البيانات من EigenDA، مما يضمن ليس فقط الأداء والكفاءة من حيث التكلفة، ولكن أيضًا يوفر بيئة تشغيل آمنة لنماذج الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن رؤية OpenLedger مثيرة، إلا أن هناك العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها لتحقيق هذه الأهداف. إن إثبات ملكية البيانات، والتقييم الدقيق لقيمة النماذج، وتصميم آليات الحوافز بشكل منطقي هي جميعها مشكلات تحتاج إلى حل. ومع ذلك، من خلال إطلاق الشبكة التجريبية، وتوسيع الشبكات التعاونية، والتكامل مع العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي، قد اتخذت OpenLedger خطوة أولى قوية.
إذا كانت تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي يتم تحت سيطرة عمالقة مركزيين من خلال "عملية صندوق أسود"، فإن هدف OpenLedger هو فتح هذا الصندوق الأسود وجعل العملية برمتها شفافة وواضحة. هذه ليست مجرد تحول في المسار التكنولوجي، بل قد تؤدي إلى إعادة بناء المنطق التجاري لصناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
مع انتهاء جولة OpenLedger الآسيوية بنجاح، يمكننا توقع أن هذا المشروع المبتكر سيحقق المزيد من التطورات الرائدة في المستقبل، مما يضخ حيوية وإمكانيات جديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي.(转发)