什麼是 OpenLedger

大型語言模型（LLMs）如 GPT-3 已經通過自動化任務和體驗增強，徹底改變了各行各業。然而，由於其訓練數據過於寬泛，LLMs 在專業領域應用時往往表現欠佳。專業語言模型（SLMs）則通過聚焦特定領域來克服這一侷限，為行業需求提供更精準、更相關的解決方案。

OpenLedger 正在通過開發專業 SLMs 並將其與區塊鏈技術融合來創新 AI 領域。通過可支付 AI 系統，用戶可以將其 AI 模型和數據貢獻轉化為收益，從而打造一個透明協作的生態系統。這種創新結合既確保了特定領域的高質量輸出，又保證了交易的安全性和可驗證性。

什麼是 OpenLedger？

來源：OpenLedger 官網

OpenLedger 是一個專為 AI 設計的數據區塊鏈平臺，提供去中心化的信任基礎設施來創建專業語言模型（SLMs, Specialized Language Models）。通過利用 “Datanets” 來收集和整理數據，OpenLedger 實現了先進模型的開發。這些 SLMs 被 AI 代理、聊天機器人、副駕駛和各種其他應用程序所使用，提供定製化和精確的解決方案。OpenLedger 的顯著成就包括超過 $60 億 的再質押資產、12+ 個活躍運營商為網絡做出貢獻，以及超過 40,000 名質押者的社區。這些里程碑凸顯了該平臺日益增長的影響力以及社區對其創新方法的信心。

OpenLedger 的主要特點

• 去中心化信任基礎設施：OpenLedger 的去中心化信任基礎設施確保了平臺全程保持數據完整性和透明度。通過去中心化控制，OpenLedger 消除了單點故障的風險，並降低了數據被操縱的可能性。
• 數據網絡：Datanets 是 OpenLedger 的關鍵組成部分。它們負責從各種來源收集和整理高質量數據。這些數據對於訓練專業語言模型（SLMs）至關重要，確保模型對特定行業的準確性和相關性。
• 專業語言模型（SLMs）：OpenLedger 專注於開發滿足不同行業獨特需求的 SLMs。與通用語言模型不同，SLMs 使用特定領域的數據進行訓練，從而能夠提供精確且符合上下文的響應。
• 可支付 AI 模型：OpenLedger 的創新特徵之一是可支付 AI 模型的概念。該系統使用戶能夠將他們的 AI 模型和數據貢獻貨幣化。貢獻者可以通過參與模型的創建和改進來獲得獎勵。
• 區塊鏈集成：將區塊鏈技術與 AI 集成提供了多項優勢。區塊鏈確保所有交易都是安全、透明和可驗證的。這為平臺增加了額外的信任和問責層。

為什麼 OpenLedger 很重要

• 對 AI 開發者而言：OpenLedger 提供了一個開發專業 AI 模型的平臺，提升其功能和市場覆蓋範圍。它提供高質量數據訪問和安全基礎設施，用於創建創新解決方案。
• 對數據貢獻者而言：激勵和獎勵：OpenLedger 確保數據貢獻者獲得公平補償，鼓勵協作生態系統。貢獻者因其數據獲得獎勵，促進模型的持續改進。
• 對企業而言：用例和影響：OpenLedger 為企業提供行業特定的 AI 解決方案，提高效率和決策能力。OpenLedger 提供定製模型，滿足從金融和醫療保健到供應鏈管理等獨特的業務需求。

OpenLedger 可支付 AI

OpenLedger 融合了創新的 AI 經濟模型和區塊鏈技術。該平臺利用 AI 潛力和去中心化信任機制，開創了全球首個能向用戶支付報酬的 AI 模型。這一突破性的”可支付 AI”系統確保數據貢獻者和模型開發者都能獲得公平的補償。

OpenLedger 可支付 AI 基礎設施

可支付 AI 模型

OpenLedger 致力於使專業語言模型（SLMs）更加緊湊和高效，同時增加了解釋來自不同數據網絡的各個數據點影響的能力。這意味著您可以通過組合兩個或更多數據網絡來構建 SLM，從而能夠從多個數據源中得出推論並進行適當歸因。

數據網絡 (Datanet) 層

OpenLedger 通過數據網絡獲取其專業數據。將會有眾多數據網絡，每個網絡專門用於特定用例。數據可以是文本、圖像、音頻、視頻或文檔的形式。

數據網絡有三個主要角色：

1. 數據網絡所有者
2. 數據貢獻者
3. 驗證者

一些已經開始構建的關鍵數據網絡包括數據智能數據網絡、IP 數據網絡、Depin 數據網絡、創作者數據網絡、Web3 開發數據網絡和 Web3 Alpha 數據網絡。

區塊鏈層

OpenLedger 使用兼容 EVM 的 Layer 2 區塊鏈，其中數據貢獻和歸因的智能合約作為預編譯合約提供。這種區塊鏈基礎設施為新應用開闢了無限可能。可以創建鏈上推理、AI 專用遊戲引擎和智能 DeFi 解決方案，展示了這項技術的無限潛力。

OpenLedger 如何實現模型可支付

OpenLedger 通過歸因證明使其 AI 系統實現可支付。這一核心原則確保為參與模型開發的數據提供者公平分配獎勵。

• 對數據貢獻者而言：歸因證明使數據在 AI 模型中的使用完全透明，通過去中心化信任機制確保每項貢獻都獲得公平認可和補償。
• 對 AI 模型開發者而言：歸因證明讓他們能夠追蹤數據來源並瞭解其對模型行為的影響，從而更高效地調試和優化 AI 模型的性能。
• 對 AI 代理構建者而言：通過歸因證明，他們可以開發具有可追溯數據來源的 AI 代理，打造值得信賴的系統。

OpenLedger 測試網

OpenLedger 測試網是構建 OpenLedger 生態系統的關鍵第一步。它通過專業的數據網絡（Datanets）來收集和整理數據。第一個推出的是數據智能數據網絡（Data Intelligence Datanet），專門負責收集和優化互聯網數據以供 AI 應用使用。這個測試網環境為實現 OpenLedger 宏偉目標提供了必要的基礎設施測試和開發平臺。

數據智能層

數據智能層是 OpenLedger 測試網的第一階段，它構建了一個由社區節點驅動的、持續擴展的互聯網數據庫。所有數據都經過系統性的整理、豐富、分類和增強處理，為 OpenLedger 上的專業 AI 模型開發提供了完備的 LLM 訓練資源。

該層基於邊緣設備上運行的社區節點和硬件設施。註冊完成後，節點會利用其計算資源來執行數據收集和處理任務。平臺根據貢獻者的活躍度和參與程度提供獎勵，從而推動可持續的社區數據採集。這一創新數據源由前 Google DeepMind 工程師和 Data Bootstrap 團隊聯合開發，為去中心化 AI 開發提供了獨特的基礎設施支持。

OpenLedger 融資歷程

OpenLedger 於 2024 年 7 月 2 日宣佈完成 800 萬美元種子輪融資，由 Polychain Capital 和 Borderless Capital 領投。這輪融資標誌著 OpenLedger 的重要里程碑，致力於通過建立可驗證、無需許可且免審查的基礎設施，解決 AI 領域的數據瓶頸問題。此輪融資還吸引了 MH Ventures、Finality Capital、HashKey Capital、Mask Network 和 WAGMI Ventures 等知名投資者的參與。

OpenLedger 成立於 2024 年，擁有一支富有奉獻精神的核心團隊，為平臺注入專業知識和遠見。核心團隊成員包括 Kamesh 和 Ramkumar Subramanian。這些核心貢獻者持續推進 OpenLedger 的使命，確保平臺穩健發展和長期成功。

開始使用 OpenLedger

如何在 Android 上訪問 OpenLedger

1.訪問 OpenLedger 測試網：導航至 OpenLedger Testnet 並使用社交賬號登錄。
2.下載 Android 應用：下載 Android 應用並使用相同的社交賬號登錄（使用相同的 Gmail 賬號）。

3.註冊設備：登錄後，您的設備將被註冊為新的工作節點，運行節點後即可開始賺取收益（30 秒）。
4.每日獎勵：點擊”每日獎勵”按鈕可獲得 50 積分。

5.推薦：點擊”推薦好友”複製新的推薦鏈接。如果您的朋友通過您的推薦下載並運行節點，您將獲得 50 積分。

如何在 Windows 上設置 OpenLedger 節點

1.訪問商店：訪問 OpenLedger Testnet 網站下載節點安裝程序。

2.安裝 Docker：點擊提供的鏈接（如彈窗所示）下載並安裝 Docker。安裝後打開 Docker（無需登錄）。

3.下載節點：下載 Windows 節點安裝程序壓縮文件。解壓下載的文件夾並點擊 .exe 文件安裝節點。按照提示完成安裝。

4.打開並登錄：打開節點應用程序。

• 現有用戶：使用您的現有賬號登錄。
• 新用戶：如果您沒有賬號，點擊”創建賬號”並按照說明註冊。

5.設置節點：登錄後，點擊”設置節點”按鈕並按照提示完成設置過程。

6.連接節點工作器：登錄後，點擊”連接”按鈕啟動節點工作器。連接成功後，按鈕將變為綠色。

7.您的節點現已連接。訪問 OpenLedger 測試網網站，登錄並點擊儀表板查看您的統計數據和已連接節點。

如何使用 Chrome 擴展安裝 OpenLedger 節點

1.安裝 Chrome 擴展：訪問 OpenLedger 測試網網站。轉到”商店”選項卡並點擊”添加擴展”。點擊”添加到 Chrome”並確認安裝。

2.配置擴展：安裝後點擊 Chrome 工具欄中的 OpenLedger 圖標。如果您是現有用戶，請使用 Google 賬號登錄。新用戶應在網站上註冊並登錄到他們的節點。

3.完成設置：登錄後，擴展程序將連接到 OpenLedger 並建立節點連接。

4.驗證節點狀態：打開擴展菜單。登錄 OpenLedger 測試網網站的儀表板，確認節點處於活動狀態並已連接。注意：瀏覽器關閉時節點將停止運行。

如何在 Linux (Ubuntu) 上安裝 OpenLedger 節點

1.安裝 Docker：按照 Ubuntu 的官方指南安裝 Docker。通過檢查 Docker 版本確保安裝正確。

2.下載並安裝節點：訪問 https://testnet.openledger.xyz 下載節點工作器安裝程序。按照安裝程序中的說明設置節點。

3.運行安裝程序：執行安裝程序以完成節點設置過程。

OpenLedger 收益機制

OpenLedger 提供動態且不斷髮展的獎勵結構，以激勵平臺貢獻。參與者可以通過各種機制獲得積分和獎勵，為繁榮的主網生態系統鋪平道路。

網絡收益

OpenLedger 的測試網獎勵系統通過激勵節點積極參與來鼓勵持續貢獻網絡。要在 OpenLedger 網絡上賺取積分，您需要在節點上運行至少一個心跳（即 30 秒的活躍連接時間）。

您每天可以通過點擊”每日領取”額外獲得 50 個測試網積分。請注意，節點必須保持至少一個心跳的活躍狀態才能開始賺取積分。要獲得最大獎勵，關鍵是確保節點持續在線並保持活躍狀態。

推薦收益

通過推薦朋友和家人運行節點來傳播 OpenLedger，您可以獲得額外獎勵。這個推薦計劃不僅有助於發展去中心化網絡，還為早期參與者提供豐厚回報。當您直接推薦的用戶成功運行節點後，您可以獲得其每日心跳積分的10%，以及一次性50積分獎勵。此外，您還能從二級網絡（即您的推薦人邀請的用戶）獲得每日心跳積分的5%，並在他們首次運行節點時獲得50積分。

舉例說明：如果您直接推薦的用戶在一天內賺取1,000積分，您將獲得100積分。只要該用戶保持節點活躍，這個獎勵就會每天持續。同樣，如果您的二級推薦在一天內賺取1,000積分，您將獲得50積分。

注意：推薦獎勵僅限於兩級網絡範圍內。

額外收益

OpenLedger 還在特定事件和里程碑期間提供額外積分獎勵。這些額外收益為積極參與和對網絡的貢獻提供了額外激勵。用戶最多可以運行 10 個節點。在此限制內確保最大參與度可以進一步提高您的收益潛力。

層級系統和進階

OpenLedger 設有層級系統，讓用戶體驗更加有趣和吸引人。隨著與平臺的互動，您將在 8 個不同的層級中逐步晉升。每個層級都有自己的里程碑，您可以通過獲取積分或推薦他人來升級。層級越高，獎勵就越豐厚！

總結

OpenLedger 正在為 AI 開創新紀元，它將專業語言模型（SLMs）的強大能力與區塊鏈技術的透明度和安全性完美結合。這個創新平臺正在打造一個去中心化生態系統，讓 AI 模型能夠實現貨幣化，同時確保數據貢獻者獲得公平回報。OpenLedger 擁有強大的基礎設施，通過 Datanets 獲取高質量數據，並配備靈活的收益機制，為開發者、企業和數據貢獻者提供了一個完整的解決方案。加入 OpenLedger 生態系統的用戶不僅能夠參與前沿 AI 模型的開發並獲得獎勵，還能成為這個協作、透明、安全網絡中的重要一員。