На данный момент это общеизвестный факт, что у ИИ есть структурный недостаток.

@OpenledgerHQ's Proof of Attribution (PoA) меняет это.

Вот полный процесс, от начала до конца:

1. Внести данные: Загрузите набор данных в "Datanet" с хэшом в блокчейне и адресом участника.

2. Индекс: Токенизировать в n-граммные "окна" для быстрого сопоставления.

3. Обучение моделей: версии моделей фиксируют журналы обучения + ссылки на наборы данных в блокчейне.

4. Обслуживание в масштабе: Развертывание через OpenLoRA, сохраняя проверки атрибуции в соответствии с выводом.

5. Запуск инференции: Разделите выходные данные на окна, сопоставьте с наборами данных в индексе PoA.

6. Разделение сборов: Распределите сборы Datanet между участниками пропорционально.

7. Расчет и отображение: Платите в сети, отображайте происхождение в пользовательском интерфейсе с оценками уверенности.

-- 📌 Шаг за шагом: от данных до выплаты

1. Внести данные

Набор данных загружается в Datanet; контейнер @OpenledgerHQ для тематически связанных наборов данных.

• Каждая выборка хешируется для обеспечения целостности.
• Адрес контрибьютора хранится в блокчейне.

Дополнительно: ставьте токены, чтобы сигнализировать о качестве и наличии заинтересованности.

2. Построить индекс PoA

Данные разбиваются на оконные токены и индексируются.

• Индексация оптимизирована для поиска за миллисекунды.
• Сопоставление выполняется во время вывода без замедления ответов.

3. Обучение или дообучение модели

Разработчики связывают свои версии моделей с наборами данных, которые они использовали.

• Журналы тренировок хэшируются и хранятся.
• Ссылки на Datanets встроены для последующего сопоставления.

4. Обслуживание модели в масштабе

С помощью OpenLoRA модели могут:

• Горячие адаптеры LoRA.
• Стрим токены.
• Объединяйте несколько адаптеров в реальном времени.

Это важно, потому что атрибуция должна работать в масштабе, даже когда модели обслуживают тысячи запросов в секунду.

5. Запуск вывода + Соответствующее атрибуция

Когда поступает запрос:

• Вывод разделен на окна.
• Каждое окно сопоставляется с индексом PoA.
• Матчи имеют коэффициент доверия и вес влияния.

6. Вычислить распределение комиссии

Вот пример разделения комиссии.
Предположим:

Общая плата за Datanet: 10 $USDC

Матчи:

Набор данных A: 40% совпадающих окон, уверенность 0.9, влияние 1.0

Набор данных B: 60% совпадающих окон, доверие 0.8, влияние 0.95

Оценка:

Score_A = 0,40 × 0,9 × 1,0 = 0,36
Score_B = 0,60 × 0,8 × 0,95 = 0,456
Итого = 0.816

Акции:

Share_A = 0,36 / 0,816 ≈ 44,1% → 4,41 $USDC
Share_B = 0,456 / 0,816 ≈ 55,9% → 5,59 $USDC

7. Установить и показать происхождение

Выплаты отправляются участникам через цепочку.
На фронтальной панели отображается:

• Совпадающие фразы.
• Название набора данных и его автор.
• Оценки уверенности.

Это превращает непрозрачный вывод ИИ в проверяемый, подлежащий аудиту артефакт.

-- 📌 Почему это важно сейчас

• Стимулы для качественных данных

Когда контрибьюторы получают оплату, они предоставляют лучшие данные.
Лучшие данные → лучшие модели → больше использования → больше выплат.
Цикл подпитывает сам себя.

• Готовность предприятия

Регулируемые отрасли не могут рисковать нелицензированными или неподтвержденными данными.
PoA предоставляет четкий, запрашиваемый след.

• Потенциал токенизации

Права атрибуции могут быть токенизированы, что позволяет участникам продавать, ставить или использовать их в качестве залога.

-- 📌 Общая картина

PoA — это не просто функция справедливости.
Это экономический примитив.

Если AMM стали бы стандартом для обмена токенами, PoA мог бы стать стандартным уровнем расчетов для вкладов в ИИ.
Владение атрибуционными рельсами может стать одной из самых защищаемых позиций в экономике ИИ.