Até agora, é do conhecimento comum que a IA tem uma falha estrutural.

A Prova de Atribuição da @OpenledgerHQ (PoA) muda isso.

Aqui está o processo completo, de ponta a ponta:

1. Contribuir Dados: Carregar conjunto de dados para um "Datanet" com hash em cadeia & endereço do contribuinte.

2. Índice: Tokenizar em "janelas" n-gram para correspondência rápida.

3. Treinar Modelos: Versões do modelo comprometem logs de treinamento + referências de conjunto de dados na cadeia.

4. Servir em Escala: Desplegar através do OpenLoRA, mantendo verificações de atribuição em linha com a saída.

5. Executar Inferência: Dividir a saída em janelas, corresponder aos conjuntos de dados no índice PoA.

6. Taxas de Divisão: Alocar as taxas do Datanet aos contribuintes proporcionalmente.

7. Liquidar & Exibir: Pague na cadeia, mostre a proveniência na interface do utilizador com pontuações de confiança.

-- 📌 Passo a Passo: Dos Dados ao Pagamento

1. Contribuir Dados

Um conjunto de dados é carregado num Datanet; o recipiente da @OpenledgerHQ para conjuntos de dados tematicamente relacionados.

• Todos os conjuntos de dados são hashados para integridade.
• O endereço do contribuinte é armazenado na cadeia.

Opcional: aposte tokens para sinalizar qualidade e comprometimento.

2. Construir o Índice PoA

Os dados são divididos em janelas de tokens e indexados.

• A indexação está otimizada para buscas em milissegundos.
• As correspondências ocorrem no momento da inferência sem atrasar as respostas.

3. Treinar ou Ajustar um Modelo

Os desenvolvedores ligam as versões dos seus modelos aos conjuntos de dados que utilizaram.

• Os registos de formação são hashados e armazenados.
• Referências a Datanets estão incorporadas para correspondência posterior.

4. Servir o Modelo em Escala

Usando OpenLoRA, os modelos podem:

• Adaptadores LoRA de troca a quente.
• Stream tokens.
• Mesclar múltiplos adaptadores em tempo real.

Isto é importante porque a atribuição deve funcionar em grande escala, mesmo quando os modelos atendem a milhares de pedidos por segundo.

5. Executar Inferência + Correspondência de Atribuição

Quando um pedido chega:

• A saída é dividida em janelas.
• Cada janela é comparada com o índice do PoA.
• As partidas têm uma pontuação de confiança e um peso de influência.

6. Calcular a Divisão da Taxa

Aqui está um exemplo de divisão de taxas.
Suponha:

Total Datanet Fee: 10 $USDC

Correspondências:

Conjunto de Dados A: 40% das janelas correspondentes, confiança 0.9, influência 1.0

Conjunto de Dados B: 60% das janelas correspondentes, confiança 0.8, influência 0.95

Pontuação:

Score_A = 0.40 × 0.9 × 1.0 = 0.36
Score_B = 0.60 × 0.8 × 0.95 = 0.456
Total = 0.816

Ações:

Share_A = 0.36 / 0.816 ≈ 44.1% → 4.41 $USDC
Share_B = 0.456 / 0.816 ≈ 55,9% → 5,59 $USDC

7. Liquidar & Mostrar Proveniência

Os pagamentos são enviados aos contribuintes na blockchain.
A interface mostra:

• Frases correspondentes.
• Nome do conjunto de dados e contribuinte.
• Pontuações de confiança.

Isto transforma a saída de IA opaca em um artefato verificável e auditável.

-- 📌 Por que é importante agora

• Incentivos para Dados de Qualidade

Quando os contribuintes são pagos, fornecem melhores dados.
Melhores dados → melhores modelos → mais utilização → mais pagamentos.
O ciclo se alimenta.

• Pronto para Empresas

Indústrias regulamentadas não podem arriscar dados não licenciados ou não verificáveis.
PoA fornece um rasto claro e consultável.

• Potencial de Tokenização

Os direitos de atribuição podem ser tokenizados, permitindo assim que os contribuidores os vendam, apostem ou os utilizem como garantia.

-- 📌 O Quadro Geral

PoA não é apenas uma característica de equidade.
É um primitivo econômico.

Se os AMMs se tornassem o padrão para trocas de tokens, o PoA poderia se tornar a camada de liquidação padrão para contribuições de IA.
Possuir as ferrovias de atribuição pode ser uma das posições mais defensáveis na economia da IA.