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A dire il vero, la maggior parte dei white paper sui progett

Nikii区块链资讯 · 2026-05-26T12:05:39.000Z

A dire il vero, la maggior parte dei white paper sui progetti AI + blockchain che ho sfogliato, li ho chiusi dopo poche pagine, sono pieni di parole vuote. Ma questo qui con il numero @OpenLedger l'ho addirittura letto tutto, perché parla di una questione molto concreta: come dimostrare che i tuoi dati alimentano l'AI, e come si distribuiscono i guadagni. Il suo meccanismo chiave si chiama Proof of Attribution, che suona figo, ma tradotto è semplicemente attribuzione dei dati. Ma ciò che mi ha fatto fermare a leggere è il fatto che usa un metodo di calcolo del gradiente chiamato "approssimazione della funzione di impatto". Cosa significa? Significa che non devi riaddestrare l'intero grande modello per sapere quali dati hanno avuto effetto, ma ogni volta che il modello produce un output, utilizza un algoritmo approssimativo per risalire rapidamente a quali dati nel DataNet hanno influenzato quel risultato. Facendo un paragone non proprio azzeccato, prima il contributo dei dati era come versare un secchio d'acqua in un serbatoio, e nessuno riusciva a capire quale goccia fosse di chi. Adesso è come se avessimo messo un tracker su ogni goccia d'acqua, così quando si apre la valvola a valle, possiamo risalire alla sorgente. #BTC Certo, eseguire calcoli di gradiente sulla blockchain ha costi e ritardi che non si possono ignorare, e il white paper non schiva questo punto. Ma almeno la direzione mi sembra giusta: piuttosto che parlare a vanvera di AI decentralizzata, è meglio chiarire prima la questione fondamentale di "come garantire i diritti sui dati e suddividere i profitti". $BTC $OPEN attualmente è a circa 0.206, con una capitalizzazione di mercato di oltre quaranta milioni, non è caro ma nemmeno un affare. Se potrà salire, alla fine dipenderà da quante persone metteranno davvero dati e se ci sono modelli che stanno realmente eseguendo inferenze. #openledger