À présent, il est de notoriété publique que l'IA a un défaut structurel.
La Preuve d'Attribution de @OpenledgerHQ (PoA) change cela.
Voici le processus complet, de bout en bout :
1. Contribuer des données : Téléchargez l'ensemble de données sur un "Datanet" avec un hachage on-chain et l'adresse du contributeur.
2. Index : Tokeniser en « fenêtres » n-gram pour un appariement rapide.
3. Entraîner des modèles : Les versions des modèles enregistrent les journaux d'entraînement + les références de jeu de données sur la chaîne.
4. Servir à l'échelle : Déployer via OpenLoRA, en maintenant les vérifications d'attribution en ligne avec la sortie.
5. Exécuter l'inférence : Diviser la sortie en fenêtres, faire correspondre aux ensembles de données dans l'index PoA.
6. Frais de répartition : Allouer les frais Datanet aux contributeurs de manière proportionnelle.
7. Règlement & Affichage : Payer sur la chaîne, afficher la provenance dans l'interface utilisateur avec des scores de confiance.
-- 📌 Étape par étape : Des données au paiement
1. Contribuer des données
Un ensemble de données est téléchargé dans un Datanet ; le conteneur d'@OpenledgerHQ pour des ensembles de données thématiquement liés.
• Chaque ensemble de données est haché pour garantir son intégrité. • L'adresse du contributeur est stockée sur la chaîne.
Optionnel : misez des jetons pour signaler la qualité et l'engagement.
2. Construire l'indice PoA
Les données sont réparties en fenêtres de jetons et indexées.
• L'indexation est optimisée pour des recherches en millisecondes. • Les correspondances s'effectuent au moment de l'inférence sans ralentir les réponses.
3. Former ou affiner un modèle
Les développeurs lient leurs versions de modèle aux ensembles de données qu'ils ont utilisés.
• Les journaux de formation sont hachés et stockés. • Des références aux Datanets sont intégrées pour un appariement ultérieur.
4. Servir le modèle à grande échelle
Avec OpenLoRA, les modèles peuvent :
• Adaptateurs LoRA à échange à chaud. • Flux de jetons. • Fusionner plusieurs adaptateurs en temps réel.
Cela a de l'importance car l'attribution doit fonctionner à grande échelle, même lorsque les modèles traitent des milliers de requêtes par seconde.
• La sortie est divisée en fenêtres. • Chaque fenêtre est comparée à l'index de PoA. • Les matchs portent un score de confiance et un poids d'influence.
6. Calculez la répartition des frais
Voici un exemple de répartition des frais. Supposons :
Frais total de Datanet : 10 $USDC
Correspondances :
Jeu de données A : 40 % des fenêtres correspondantes, confiance 0,9, influence 1,0
Dataset B : 60 % des fenêtres correspondantes, confiance 0,8, influence 0,95
Les paiements sont envoyés aux contributeurs sur la chaîne. L'interface utilisateur montre :
• Phrases correspondantes. • Nom du jeu de données et contributeur. • Scores de confiance.
Cela transforme la sortie de l'IA opaque en un artefact vérifiable et auditable.
-- 📌 Pourquoi c'est important maintenant
• Incitations pour des données de qualité
Lorsque les contributeurs sont payés, ils fournissent de meilleures données. Meilleures données → meilleurs modèles → plus d'utilisation → plus de paiements. La boucle se nourrit elle-même.
• Prêt pour les entreprises
Les industries réglementées ne peuvent pas prendre le risque de données non licenciées ou non vérifiables. PoA fournit une trace claire et interrogeable.
• Potentiel de tokenisation
Les droits d'attribution eux-mêmes peuvent être tokenisés, permettant ainsi aux contributeurs de les vendre, de les miser ou de les utiliser comme garantie.
-- 📌 La vue d'ensemble
Le PoA n'est pas seulement une fonctionnalité d'équité. C'est un primitif économique.
Si les AMM devenaient la norme pour les échanges de tokens, le PoA pourrait devenir la couche de règlement par défaut pour les contributions en IA. Posséder les rails d'attribution pourrait être l'une des positions les plus défendables dans l'économie de l'IA.
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À présent, il est de notoriété publique que l'IA a un défaut structurel.
La Preuve d'Attribution de @OpenledgerHQ (PoA) change cela.
Voici le processus complet, de bout en bout :
1. Contribuer des données : Téléchargez l'ensemble de données sur un "Datanet" avec un hachage on-chain et l'adresse du contributeur.
2. Index : Tokeniser en « fenêtres » n-gram pour un appariement rapide.
3. Entraîner des modèles : Les versions des modèles enregistrent les journaux d'entraînement + les références de jeu de données sur la chaîne.
4. Servir à l'échelle : Déployer via OpenLoRA, en maintenant les vérifications d'attribution en ligne avec la sortie.
5. Exécuter l'inférence : Diviser la sortie en fenêtres, faire correspondre aux ensembles de données dans l'index PoA.
6. Frais de répartition : Allouer les frais Datanet aux contributeurs de manière proportionnelle.
7. Règlement & Affichage : Payer sur la chaîne, afficher la provenance dans l'interface utilisateur avec des scores de confiance.
-- 📌 Étape par étape : Des données au paiement
1. Contribuer des données
Un ensemble de données est téléchargé dans un Datanet ; le conteneur d'@OpenledgerHQ pour des ensembles de données thématiquement liés.
• Chaque ensemble de données est haché pour garantir son intégrité.
• L'adresse du contributeur est stockée sur la chaîne.
Optionnel : misez des jetons pour signaler la qualité et l'engagement.
2. Construire l'indice PoA
Les données sont réparties en fenêtres de jetons et indexées.
• L'indexation est optimisée pour des recherches en millisecondes.
• Les correspondances s'effectuent au moment de l'inférence sans ralentir les réponses.
3. Former ou affiner un modèle
Les développeurs lient leurs versions de modèle aux ensembles de données qu'ils ont utilisés.
• Les journaux de formation sont hachés et stockés.
• Des références aux Datanets sont intégrées pour un appariement ultérieur.
4. Servir le modèle à grande échelle
Avec OpenLoRA, les modèles peuvent :
• Adaptateurs LoRA à échange à chaud.
• Flux de jetons.
• Fusionner plusieurs adaptateurs en temps réel.
Cela a de l'importance car l'attribution doit fonctionner à grande échelle, même lorsque les modèles traitent des milliers de requêtes par seconde.
5. Exécuter l'inférence + Correspondre l'attribution
Lorsqu'une demande arrive :
• La sortie est divisée en fenêtres.
• Chaque fenêtre est comparée à l'index de PoA.
• Les matchs portent un score de confiance et un poids d'influence.
6. Calculez la répartition des frais
Voici un exemple de répartition des frais.
Supposons :
Frais total de Datanet : 10 $USDC
Correspondances :
Jeu de données A : 40 % des fenêtres correspondantes, confiance 0,9, influence 1,0
Dataset B : 60 % des fenêtres correspondantes, confiance 0,8, influence 0,95
Score:
Score_A = 0,40 × 0,9 × 1,0 = 0,36
Score_B = 0.60 × 0.8 × 0.95 = 0.456
Total = 0.816
Actions :
Share_A = 0,36 / 0,816 ≈ 44,1 % → 4,41 $USDC
Share_B = 0,456 / 0,816 ≈ 55,9 % → 5,59 $USDC
7. Règlement & Affichage de la provenance
Les paiements sont envoyés aux contributeurs sur la chaîne.
L'interface utilisateur montre :
• Phrases correspondantes.
• Nom du jeu de données et contributeur.
• Scores de confiance.
Cela transforme la sortie de l'IA opaque en un artefact vérifiable et auditable.
-- 📌 Pourquoi c'est important maintenant
• Incitations pour des données de qualité
Lorsque les contributeurs sont payés, ils fournissent de meilleures données.
Meilleures données → meilleurs modèles → plus d'utilisation → plus de paiements.
La boucle se nourrit elle-même.
• Prêt pour les entreprises
Les industries réglementées ne peuvent pas prendre le risque de données non licenciées ou non vérifiables.
PoA fournit une trace claire et interrogeable.
• Potentiel de tokenisation
Les droits d'attribution eux-mêmes peuvent être tokenisés, permettant ainsi aux contributeurs de les vendre, de les miser ou de les utiliser comme garantie.
-- 📌 La vue d'ensemble
Le PoA n'est pas seulement une fonctionnalité d'équité.
C'est un primitif économique.
Si les AMM devenaient la norme pour les échanges de tokens, le PoA pourrait devenir la couche de règlement par défaut pour les contributions en IA.
Posséder les rails d'attribution pourrait être l'une des positions les plus défendables dans l'économie de l'IA.