На даний момент це загальновідома інформація, що ШІ має структурний недолік.

Доказ атрибуції @OpenledgerHQ (PoA) це змінює.

Ось повний процес, від початку до кінця:

1. Внесіть дані: Завантажте набір даних до "Datanet" з ончейновим хешем та адресою внесника.

2. Індекс: Токенізувати в n-грамні "вікна" для швидкого співпадіння.

3. Тренувати моделі: Версії моделей фіксують журнали навчання + посилання на набори даних в блокчейні.

4. Обслуговування в масштабах: Розгортання через OpenLoRA, дотримуючись перевірок атрибуції в межах виходу.

5. Запустіть виведення: Розділіть вивід на вікна, співвіднесіть з наборами даних в індексі PoA.

6. Розподіл зборів: Пропорційно розподілити збори Datanet між учасниками.

7. Вирішення та відображення: Платіть в ланцюзі, відображайте походження в інтерфейсі з оцінками впевненості.

-- 📌 Крок за кроком: Від даних до виплати

1. Внесіть дані

Набір даних завантажується в Datanet; контейнер @OpenledgerHQ для тематично пов'язаних наборів даних.

• Кожен набір даних хешується для забезпечення цілісності.
• Адреса учасника зберігається в блокчейні.

Додатково: ставте токени, щоб сигналізувати про якість і залученість у гру.

2. Створіть індекс PoA

Дані розділені на вікна токенів і проіндексовані.

• ІнIndexing оптимізовано для пошуку за мілісекунди.
• Співпадіння відбувається під час інференції без уповільнення відповідей.

3. Навчити або доопрацювати модель

Розробники пов'язують свої версії моделей з наборами даних, які вони використовували.

• Журнали навчання хешуються та зберігаються.
• Посилання на Datanets вбудовані для подальшого зіставлення.

4. Обслуговуйте модель в масштабах

Використовуючи OpenLoRA, моделі можуть:

• Гарячозамінні адаптери LoRA.
• Потокові токени.
• Об'єднання кількох адаптерів в реальному часі.

Це важливо, оскільки атрибуція повинна працювати в масштабах, навіть коли моделі обробляють тисячі запитів на секунду.

5. Запустіть інференцію + Знайти атрибуцію

Коли надходить запит:

• Вихід розділений на вікна.
• Кожне вікно порівнюється з індексом PoA.
• Матчі мають оцінку впевненості та вагу впливу.

6. Обчисліть розподіл збору

Ось приклад розподілу збору.
Припустимо:

Загальний збір Datanet: 10 $USDC

Матчі:

Набір даних A: 40% співпадаючих вікон, впевненість 0.9, вплив 1.0

Набір даних B: 60% відповідних вікон, довіра 0.8, вплив 0.95

Оцінювання:

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

Акції:

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

7. Вирішення та показ походження

Виплати надсилаються учасникам в мережі.
На фронті показує:

• Збігаються фрази.
• Назва набору даних та учасник.
• Оцінки впевненості.

Це перетворює непрозорий вихід AI на перевіряємий, аудиторський артефакт.

-- 📌 Чому це важливо зараз

• Заохочення за якісні дані

Коли учасники отримують оплату, вони надають кращі дані.
Кращі дані → кращі моделі → більше використання → більше виплат.
Цикл підживлює сам себе.

• Готовність підприємства

Регульовані галузі не можуть ризикувати неліцензованими або неперевіреними даними.
PoA надає чітку, запитувану трасу.

• Потенціал токенізації

Права на атрибуцію самі можуть бути токенізовані, що дозволяє учасникам продавати, ставити або використовувати їх як заставу.

-- 📌 Велика картина

PoA - це не просто функція справедливості.
Це економічний примітив.

Якщо AMM стали б стандартом для обміну токенами, PoA міг би стати стандартним рівнем розрахунків для внесків у ШІ.
Володіння атрибуційними рейками може бути однією з найзахищеніших позицій в економіці ШІ.