Artık, yapay zekanın yapısal bir kusuru olduğu genel bir bilgi haline geldi.

@OpenledgerHQ'nin Atıf Kanıtı (PoA) bunu değiştiriyor.

İşte tam süreç, uçtan uca:

1. Veri Katkısı: Veri setini bir "Datanet"e, zincir üzerindeki hash & katkı sağlayan adresi ile yükleyin.

2. İndeks: Hızlı eşleşme için n-gram "pencerelerine" tokenize et.

3. Model Eğitimi: Model sürümleri, eğitim günlüklerini + veri seti referanslarını zincir üzerinde taahhüt eder.

4. Ölçekli Hizmet: Çıktıyla birlikte atıf kontrollerini sürdürerek OpenLoRA üzerinden dağıtım yapın.

5. Çıktıyı Pencerelere Ayır: Çıktıyı pencerelere ayır, PoA indeksindeki veri setleriyle eşleştir.

6. Ücretleri Böl: Datanet ücretlerini katkıda bulunanlara orantılı olarak tahsis et.

7. Ödeme ve Gösterim: Zincir üstünde ödeme yapın, kullanıcı arayüzünde kökenleri güven puanları ile gösterin.

-- 📌 Adım Adım: Veriden Ödemeye

1. Veri Katkısı

Bir veri seti bir Datanet'e yüklendi; @OpenledgerHQ'nin tematik olarak ilişkili veri setleri için konteyneri.

• Her veri seti bütünlük için hashlenmiştir.
• Katkı sağlayıcı adresi zincirde saklanır.

İsteğe bağlı: Kaliteyi ve oyundaki payınızı göstermek için token'ları stake edin.

2. PoA Endeksini Oluştur

Veri token pencerelerine bölünür ve dizinlenir.

• İndeksleme, milisaniye sorguları için optimize edilmiştir.
• Eşleştirme, yanıtları yavaşlatmadan çıkarım zamanında gerçekleştirilir.

3. Bir Model Eğitmek veya İnce Ayar Yapmak

Geliştiriciler, kullandıkları veri setlerine model sürümlerini bağlar.

• Eğitim kayıtları hash'lenir ve saklanır.
• Datanet'lere daha sonraki eşleştirme için yerleştirilmiş referanslar vardır.

4. Modeli Ölçekli Olarak Sunun

OpenLoRA kullanarak, modeller şunları yapabilir:

• Sıcak takılabilir LoRA adaptörleri.
• Stream tokenları.
• Birden fazla adaptörü gerçek zamanlı olarak birleştirin.

Bu önemlidir çünkü atıf ölçeklenebilir bir şekilde çalışmalıdır, modeller saniyede binlerce isteği karşılasalar bile.

5. Çıkarım Yap + Atıf Eşleştirme

Bir isteğin geldiğinde:

• Çıktı pencerelere bölünmüştür.
• Her pencere, PoA'nın dizinine karşı eşleştirilir.
• Maçlar bir güven skoru ve etki ağırlığı taşır.

6. Ücret Paylaşımını Hesapla

İşte bir ücret paylaşım örneği.
Varsayalım:

Toplam Datanet Ücreti: 10 $USDC

Eşleşmeler:

Veri Seti A: Eşleşen pencerelerin %40'ı, güven 0.9, etki 1.0

Veri Seti B: Eşleşen pencerelerin %60'ı, güven 0.8, etki 0.95

Skorlama:

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

Hisseler:

Share_A = 0.36 / 0.816 ≈ 44.1% → 4.41 $USDC
Share_B = 0.456 / 0.816 ≈ 55.9% → 5.59 $USDC

7. Yerleştir ve Menşei Göster

Ödemeler katkıda bulunanlara zincir üzerinde gönderilir.
Ön uç gösteriyor:

• Eşleşen ifadeler.
• Veri seti adı ve katkıda bulunan.
• Güven puanları.

Bu, opak AI çıktısını doğrulanabilir, denetlenebilir bir nesneye dönüştür.

-- 📌 Neden Şimdi Önemli

• Kaliteli Veri için Teşvikler

Katkıda bulunanlar ödeme aldıklarında, daha iyi veri sağlarlar.
Daha iyi veriler → daha iyi modeller → daha fazla kullanım → daha fazla ödeme.
Döngü kendini besliyor.

• Kurumsal Hazırlık

Regüle endüstriler, lisanssız veya doğrulanamaz verilere risk alamaz.
PoA, net bir şekilde sorgulanabilir bir iz sağlar.

• Tokenizasyon Potansiyeli

Atıf hakları kendileri tokenleştirilebilir, böylece katkıda bulunanların bunları satmasına, stake etmesine veya teminat olarak kullanmasına olanak tanır.

-- 📌 Genel Bakış

PoA sadece bir adalet özelliği değildir.
Bu bir ekonomik ilkel.

Eğer AMM'ler token takasları için varsayılan hale gelirse, PoA AI katkıları için varsayılan yerleşim katmanı haline gelebilir.
Atıf raylarının sahiplenilmesi, AI ekonomisinde en savunulabilir pozisyonlardan biri olabilir.