到目前为止，AI的结构缺陷已是常识。

@OpenledgerHQ的归属证明 (PoA) 改变了这一点。

这是完整的端到端流程：

1. 贡献数据：将数据集上传到一个“Datanet”，并附上链上哈希和贡献者地址。

2. 索引：将其标记化为 n-gram “窗口”，以便快速匹配。

3. 训练模型：模型版本提交训练日志 + 数据集引用上链。

4. 大规模服务：通过 OpenLoRA 部署，同时保持归因检查与输出一致。

5. 运行推理：将输出分割成窗口，与 PoA 索引中的数据集匹配。

6. 分拆费用：将Datanet费用按比例分配给贡献者。

7. 结算与展示：链上支付，在用户界面中展示来源及置信度评分。

-- 📌 步骤：从数据到支付

1. 贡献数据

一个数据集被上传到Datanet；@OpenledgerHQ用于主题相关数据集的容器。

• 每个数据集都经过哈希处理以确保完整性。
• 贡献者地址存储在链上。

可选：质押代币以表明质量和实际参与。

2. 构建 PoA 指数

数据被分割成代币窗口并索引。

• 索引经过优化以实现毫秒级查找。
• 匹配在推理时运行而不会降低响应速度。

3. 训练或微调模型

开发者将他们的模型版本与所使用的数据集关联起来。

• 训练日志被哈希并存储。
• 嵌入了对 Datanets 的引用，以便后续匹配。

4. 大规模提供模型

使用 OpenLoRA，模型可以：

• 热插拔LoRA适配器。
• 流媒体代币。
• 实时合并多个适配器。

这很重要，因为归因必须在规模上有效，即使模型每秒处理成千上万的请求。

5. 运行推理 + 匹配归因

当请求到来时:

• 输出被分割成窗口。
• 每个窗口与 PoA 的索引进行匹配。
• 匹配具有置信度评分和影响权重。

6. 计算费用分成

这是一个费用分配的例子。
假设：

总 Datanet 费用：10 $USDC

比赛：

数据集 A：40% 的匹配窗口，置信度 0.9，影响力 1.0

数据集B：60%的匹配窗口，置信度0.8，影响力0.95

得分：

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

股份:

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

7. 结算与展示来源

支付款项通过链上方式发送给贡献者。
前端显示：

• 匹配的短语。
• 数据集名称和贡献者。
• 信心分数。

这将不透明的 AI 输出转化为可验证、可审计的产物。

-- 📌 现在为什么重要

• 高质量数据的激励措施

当贡献者获得报酬时，他们提供更好的数据。
更好的数据 → 更好的模型 → 更多的使用 → 更多的回报。
循环自我反馈。

• 企业准备性

受监管的行业无法冒险使用未经许可或无法验证的数据。
PoA提供了一个清晰可查询的轨迹。

• 代币化潜力

归属权本身可以被代币化，从而让贡献者出售、质押或将其用作抵押品。

-- 📌 大局

PoA不仅仅是一个公平性特征。
这是一种经济原始工具。

如果AMMs成为代币交换的默认方式，PoA可能会成为AI贡献的默认结算层。
拥有归属轨道可能是AI经济中最具防御性的立场之一。