【OpenLedger كيف تصبح مزود بنية تحتية لبروتوكول الذكاء الاصطناعي؟】
في ظل تطور الذكاء الاصطناعي x Web3 الحالي، لا تكتفي OpenLedger بكونها "سوق بيانات" أو "منصة مشاركة نماذج" فقط، بل تعمل على بناء بنية تحتية كاملة لبروتوكول الذكاء الاصطناعي على السلسلة بشكل مستقر. هذه ليست مجرد خيار موضعي، بل هي رؤية طويلة الأجل لبناء نظام بيئي. ما تسعى إليه ليس مجرد ظهور تطبيق معين، بل توفير دعم أساسي لازدهار الذكاء الاصطناعي اللامركزي بأكمله.
أ. سلسلة كاملة من البيانات إلى التطبيقات
نظام OpenLedger لا يدعم فقط تحميل البيانات، والتعليق، والاستخدام المصرح به، بل يدعم أيضًا تدريب النماذج، واستدعاء الاستدلال، وتخصيص النتائج، وتتبع المساهمات، وتوزيع الإيرادات وغيرها من الوحدات. إنه ليس مجرد سوق نقطة واحدة، بل يتمتع بنظام عقود قابل للتوسع، وقابل للتجميع، يمكنه توفير إطار أساسي لأي مشروع يتطلع إلى "تحويل مهام الذكاء الاصطناعي إلى سلسلة".
هذا يعني أنه بغض النظر عن كونه روبوت محادثة، أو نظام توصية ذكي، أو أداة التعرف على الصور، أو بروتوكول مشاركة مجموعة التدريب، فإنه يمكن لأي منها، إذا كانت ترغب في النشر على OpenLedger، الحصول على آلية هوية على مستوى النظام، ونظام تحفيز، ودعم قوالب العقود.
ثانياً، البنية التحتية المعيارية لخدمة المطورين
OpenLedger يشبه "مجموعة أدوات بروتوكول الذكاء الاصطناعي المعدة للمطورين". يمكن للفريق المشروع استخدام الأدوات المقدمة لبناء DAO البيانات الخاصة بهم، ونشر عقد استدلال النماذج، ودمج نظام السمعة، وربط وحدات التحكم في حقوق استخدام الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لهم بناء منتج ذكاء اصطناعي يتوافق مع متطلبات Web3 بسرعة.
هذه النقطة هي الفرق الرئيسي بين OpenLedger ومشاريع بروتوكول الذكاء الاصطناعي الأخرى: إنها لا تؤكد على "الذكاء الاصطناعي الخارق الذي يعمل بمفرده"، بل تشجع المطورين على استخدام مكوناتها الأساسية لبناء عدد لا يحصى من الأنظمة الذكية الموزعة. إن هذه المنطق اللامركزي هو ما يمنحها صفة "البنية التحتية".
ثالثًا، بيئة عامة قابلة للتحقق من تطبيقات الذكاء الاصطناعي
في خدمات الذكاء الاصطناعي التقليدية، غالبًا ما تكون عملية الاستدلال، واستدعاء البيانات، وتنفيذ المهام عبارة عن صندوق أسود. بينما يهدف OpenLedger إلى جعل هذه العمليات قابلة للتحقق، ومحفزة، ومرتبطة بالعقود. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين التحقق مما إذا كانت تكلفة استدعاء النموذج قد تم دفعها، وما نوع البيانات التي تم استدعاؤها، وأي عقد مسؤول عن التنفيذ، وإكمال توزيع العائدات وتحديث السمعة تلقائيًا على السلسلة.
لا تعزز هذه الآلية فقط شفافية خدمات الذكاء الاصطناعي، بل تجعل بروتوكول الذكاء الاصطناعي العام يتمتع بخواص ثلاثية الأبعاد تتمثل في "حوكمة العقود + حوافز البيانات + رؤية المساهمات".
أربعة، الخاتمة
ما تسعى OpenLedger إلى تحقيقه ليس تطبيقًا واحدًا مميزًا، بل مجموعة كاملة من المرافق العامة التي تدعم بروتوكول AI. في زمن تصبح فيه نماذج AI أكثر تعقيدًا وطلبات البيانات أكثر تعقيدًا، فإن من يستطيع بناء مثل هذه "البنية التحتية البروتوكولية" عالية التكيف أولاً هو الأكثر احتمالاً للتميز في المنافسة على AI اللامركزية.
OpenLedger، هو بالفعل في الاتجاه الصحيح، يتقدم خطوة بخطوة وبثبات.
#OpenLedger # كوكي #OpenLedger ديناميكية السلسلة @OpenledgerHQ @cookiedotfun
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
【OpenLedger كيف تصبح مزود بنية تحتية لبروتوكول الذكاء الاصطناعي؟】
في ظل تطور الذكاء الاصطناعي x Web3 الحالي، لا تكتفي OpenLedger بكونها "سوق بيانات" أو "منصة مشاركة نماذج" فقط، بل تعمل على بناء بنية تحتية كاملة لبروتوكول الذكاء الاصطناعي على السلسلة بشكل مستقر. هذه ليست مجرد خيار موضعي، بل هي رؤية طويلة الأجل لبناء نظام بيئي. ما تسعى إليه ليس مجرد ظهور تطبيق معين، بل توفير دعم أساسي لازدهار الذكاء الاصطناعي اللامركزي بأكمله.
أ. سلسلة كاملة من البيانات إلى التطبيقات
نظام OpenLedger لا يدعم فقط تحميل البيانات، والتعليق، والاستخدام المصرح به، بل يدعم أيضًا تدريب النماذج، واستدعاء الاستدلال، وتخصيص النتائج، وتتبع المساهمات، وتوزيع الإيرادات وغيرها من الوحدات. إنه ليس مجرد سوق نقطة واحدة، بل يتمتع بنظام عقود قابل للتوسع، وقابل للتجميع، يمكنه توفير إطار أساسي لأي مشروع يتطلع إلى "تحويل مهام الذكاء الاصطناعي إلى سلسلة".
هذا يعني أنه بغض النظر عن كونه روبوت محادثة، أو نظام توصية ذكي، أو أداة التعرف على الصور، أو بروتوكول مشاركة مجموعة التدريب، فإنه يمكن لأي منها، إذا كانت ترغب في النشر على OpenLedger، الحصول على آلية هوية على مستوى النظام، ونظام تحفيز، ودعم قوالب العقود.
ثانياً، البنية التحتية المعيارية لخدمة المطورين
OpenLedger يشبه "مجموعة أدوات بروتوكول الذكاء الاصطناعي المعدة للمطورين". يمكن للفريق المشروع استخدام الأدوات المقدمة لبناء DAO البيانات الخاصة بهم، ونشر عقد استدلال النماذج، ودمج نظام السمعة، وربط وحدات التحكم في حقوق استخدام الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لهم بناء منتج ذكاء اصطناعي يتوافق مع متطلبات Web3 بسرعة.
هذه النقطة هي الفرق الرئيسي بين OpenLedger ومشاريع بروتوكول الذكاء الاصطناعي الأخرى: إنها لا تؤكد على "الذكاء الاصطناعي الخارق الذي يعمل بمفرده"، بل تشجع المطورين على استخدام مكوناتها الأساسية لبناء عدد لا يحصى من الأنظمة الذكية الموزعة. إن هذه المنطق اللامركزي هو ما يمنحها صفة "البنية التحتية".
ثالثًا، بيئة عامة قابلة للتحقق من تطبيقات الذكاء الاصطناعي
في خدمات الذكاء الاصطناعي التقليدية، غالبًا ما تكون عملية الاستدلال، واستدعاء البيانات، وتنفيذ المهام عبارة عن صندوق أسود. بينما يهدف OpenLedger إلى جعل هذه العمليات قابلة للتحقق، ومحفزة، ومرتبطة بالعقود. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين التحقق مما إذا كانت تكلفة استدعاء النموذج قد تم دفعها، وما نوع البيانات التي تم استدعاؤها، وأي عقد مسؤول عن التنفيذ، وإكمال توزيع العائدات وتحديث السمعة تلقائيًا على السلسلة.
لا تعزز هذه الآلية فقط شفافية خدمات الذكاء الاصطناعي، بل تجعل بروتوكول الذكاء الاصطناعي العام يتمتع بخواص ثلاثية الأبعاد تتمثل في "حوكمة العقود + حوافز البيانات + رؤية المساهمات".
أربعة، الخاتمة
ما تسعى OpenLedger إلى تحقيقه ليس تطبيقًا واحدًا مميزًا، بل مجموعة كاملة من المرافق العامة التي تدعم بروتوكول AI. في زمن تصبح فيه نماذج AI أكثر تعقيدًا وطلبات البيانات أكثر تعقيدًا، فإن من يستطيع بناء مثل هذه "البنية التحتية البروتوكولية" عالية التكيف أولاً هو الأكثر احتمالاً للتميز في المنافسة على AI اللامركزية.
OpenLedger، هو بالفعل في الاتجاه الصحيح، يتقدم خطوة بخطوة وبثبات.
#OpenLedger # كوكي #OpenLedger ديناميكية السلسلة
@OpenledgerHQ @cookiedotfun