Hasta ahora, es de conocimiento común que la IA tiene un defecto estructural.
La Prueba de Atribución de @OpenledgerHQ (PoA) cambia eso.
Aquí está el proceso completo, de principio a fin:
1. Contribuir Datos: Sube el conjunto de datos a un “Datanet” con hash en cadena y dirección del contribuyente.
2. Índice: Tokenizar en "ventanas" n-gram para un emparejamiento rápido.
3. Entrenar Modelos: Las versiones del modelo comprometen los registros de entrenamiento + referencias del conjunto de datos en la cadena.
4. Servir a escala: Desplegar a través de OpenLoRA, manteniendo las verificaciones de atribución alineadas con la salida.
5. Ejecutar inferencia: Dividir la salida en ventanas, hacer coincidir con conjuntos de datos en el índice de PoA.
6. Tarifas de División: Asignar las tarifas de Datanet a los contribuyentes de manera proporcional.
7. Liquidar y Mostrar: Pagar en la cadena, mostrar la procedencia en la interfaz de usuario con puntajes de confianza.
-- 📌 Paso a Paso: De Datos a Pago
1. Contribuir Datos
Se carga un conjunto de datos en un Datanet; el contenedor de @OpenledgerHQ para conjuntos de datos temáticamente relacionados.
• Cada conjunto de datos está hashado para garantizar su integridad. • La dirección del contribuyente se almacena en la cadena.
Opcional: apueste tokens para señalar calidad y compromiso.
2. Construir el Índice PoA
Los datos se dividen en ventanas de tokens e indexan.
• La indexación está optimizada para búsquedas en milisegundos. • La coincidencia se realiza en el tiempo de inferencia sin ralentizar las respuestas.
3. Entrenar o ajustar un modelo
Los desarrolladores vinculan sus versiones de modelo a los conjuntos de datos que utilizaron.
• Los registros de entrenamiento se hash y se almacenan. • Las referencias a Datanets están incrustadas para su coincidencia posterior.
4. Sirva el modelo a gran escala
Usando OpenLoRA, los modelos pueden:
• Adaptadores LoRA intercambiables en caliente. • Transmitir tokens. • Fusionar múltiples adaptadores en tiempo real.
Esto es importante porque la atribución debe funcionar a gran escala, incluso cuando los modelos atienden miles de solicitudes por segundo.
5. Ejecutar Inferencia + Coincidir Atribución
Cuando llega una solicitud:
• La salida se divide en ventanas. • Cada ventana se compara con el índice de PoA. • Los partidos tienen un puntaje de confianza y un peso de influencia.
6. Calcular la división de tarifas
Aquí hay un ejemplo de división de tarifas. Supongamos:
Total Datanet Fee: 10 $USDC
Partidos:
Conjunto de datos A: 40% de ventanas coincidentes, confianza 0.9, influencia 1.0
Conjunto de datos B: 60% de ventanas coincidentes, confianza 0.8, influencia 0.95
Los pagos se envían a los contribuyentes en la cadena. El front end muestra:
• Frases emparejadas. • Nombre del conjunto de datos y contribuyente. • Puntuaciones de confianza.
Esto convierte la salida de IA opaca en un artefacto verificable y auditable.
-- 📌 Por qué es importante ahora
• Incentivos para Datos de Calidad
Cuando los contribuyentes reciben pago, suministran mejores datos. Mejores datos → mejores modelos → más uso → más pagos. El bucle se alimenta a sí mismo.
• Preparación para empresas
Las industrias reguladas no pueden arriesgarse a datos no licenciados o no verificables. PoA proporciona un rastro claro y consultable.
• Potencial de tokenización
Los derechos de atribución en sí mismos pueden ser tokenizados, lo que permite a los contribuyentes vender, apostar o usarlos como garantía.
-- 📌 La Gran Imagen
PoA no es solo una característica de equidad. Es un primitivo económico.
Si los AMMs se convirtieran en el estándar para los intercambios de tokens, el PoA podría convertirse en la capa de liquidación predeterminada para las contribuciones de IA. Poseer las vías de atribución podría ser una de las posiciones más defendibles en la economía de la IA.
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Hasta ahora, es de conocimiento común que la IA tiene un defecto estructural.
La Prueba de Atribución de @OpenledgerHQ (PoA) cambia eso.
Aquí está el proceso completo, de principio a fin:
1. Contribuir Datos: Sube el conjunto de datos a un “Datanet” con hash en cadena y dirección del contribuyente.
2. Índice: Tokenizar en "ventanas" n-gram para un emparejamiento rápido.
3. Entrenar Modelos: Las versiones del modelo comprometen los registros de entrenamiento + referencias del conjunto de datos en la cadena.
4. Servir a escala: Desplegar a través de OpenLoRA, manteniendo las verificaciones de atribución alineadas con la salida.
5. Ejecutar inferencia: Dividir la salida en ventanas, hacer coincidir con conjuntos de datos en el índice de PoA.
6. Tarifas de División: Asignar las tarifas de Datanet a los contribuyentes de manera proporcional.
7. Liquidar y Mostrar: Pagar en la cadena, mostrar la procedencia en la interfaz de usuario con puntajes de confianza.
-- 📌 Paso a Paso: De Datos a Pago
1. Contribuir Datos
Se carga un conjunto de datos en un Datanet; el contenedor de @OpenledgerHQ para conjuntos de datos temáticamente relacionados.
• Cada conjunto de datos está hashado para garantizar su integridad.
• La dirección del contribuyente se almacena en la cadena.
Opcional: apueste tokens para señalar calidad y compromiso.
2. Construir el Índice PoA
Los datos se dividen en ventanas de tokens e indexan.
• La indexación está optimizada para búsquedas en milisegundos.
• La coincidencia se realiza en el tiempo de inferencia sin ralentizar las respuestas.
3. Entrenar o ajustar un modelo
Los desarrolladores vinculan sus versiones de modelo a los conjuntos de datos que utilizaron.
• Los registros de entrenamiento se hash y se almacenan.
• Las referencias a Datanets están incrustadas para su coincidencia posterior.
4. Sirva el modelo a gran escala
Usando OpenLoRA, los modelos pueden:
• Adaptadores LoRA intercambiables en caliente.
• Transmitir tokens.
• Fusionar múltiples adaptadores en tiempo real.
Esto es importante porque la atribución debe funcionar a gran escala, incluso cuando los modelos atienden miles de solicitudes por segundo.
5. Ejecutar Inferencia + Coincidir Atribución
Cuando llega una solicitud:
• La salida se divide en ventanas.
• Cada ventana se compara con el índice de PoA.
• Los partidos tienen un puntaje de confianza y un peso de influencia.
6. Calcular la división de tarifas
Aquí hay un ejemplo de división de tarifas.
Supongamos:
Total Datanet Fee: 10 $USDC
Partidos:
Conjunto de datos A: 40% de ventanas coincidentes, confianza 0.9, influencia 1.0
Conjunto de datos B: 60% de ventanas coincidentes, confianza 0.8, influencia 0.95
Puntuación:
Score_A = 0.40 × 0.9 × 1.0 = 0.36
Score_B = 0.60 × 0.8 × 0.95 = 0.456
Total = 0.816
Acciones:
Share_A = 0.36 / 0.816 ≈ 44.1% → 4.41 $USDC
Share_B = 0.456 / 0.816 ≈ 55.9% → 5.59 $USDC
7. Liquidar y Mostrar Procedencia
Los pagos se envían a los contribuyentes en la cadena.
El front end muestra:
• Frases emparejadas.
• Nombre del conjunto de datos y contribuyente.
• Puntuaciones de confianza.
Esto convierte la salida de IA opaca en un artefacto verificable y auditable.
-- 📌 Por qué es importante ahora
• Incentivos para Datos de Calidad
Cuando los contribuyentes reciben pago, suministran mejores datos.
Mejores datos → mejores modelos → más uso → más pagos.
El bucle se alimenta a sí mismo.
• Preparación para empresas
Las industrias reguladas no pueden arriesgarse a datos no licenciados o no verificables.
PoA proporciona un rastro claro y consultable.
• Potencial de tokenización
Los derechos de atribución en sí mismos pueden ser tokenizados, lo que permite a los contribuyentes vender, apostar o usarlos como garantía.
-- 📌 La Gran Imagen
PoA no es solo una característica de equidad.
Es un primitivo económico.
Si los AMMs se convirtieran en el estándar para los intercambios de tokens, el PoA podría convertirse en la capa de liquidación predeterminada para las contribuciones de IA.
Poseer las vías de atribución podría ser una de las posiciones más defendibles en la economía de la IA.