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Comprendere il meccanismo di OpenLedger richiede attenzione a due componenti principali: Datanet e il layer blockchain. Dopo aver esaminato le specifiche tecniche del progetto, posso suddividere il flusso di lavoro in alcuni passaggi semplici.
In primo luogo, individui o organizzazioni possono contribuire dati alla piattaforma, formando quello che OpenLedger chiama Datanet. Questo è fondamentalmente un database decentralizzato specifico per argomento. Ad esempio, un Datanet può essere creato per dati di imaging medico, dati di mercato finanziario, o persino dati sul comportamento di gioco. La chiave è che i contributor mantengono un certo livello di proprietà e controllo.
Successivamente, gli sviluppatori o le aziende che vogliono addestrare modelli AI specifici possono accedere a questo Datanet. Usano strumenti della piattaforma e pagano commissioni in token OPEN per eseguire i loro algoritmi di addestramento su dati decentralizzati. Il layer blockchain, costruito su BSC, funge da layer di fiducia e pagamento. Esso registra tutte le transazioni, le autorizzazioni di accesso ai dati e i processi di addestramento dei modelli in modo trasparente su un libro mastro immutabile.
Infine, i contributori di dati utilizzati per l'addestramento vengono ricompensati in token OPEN. Questo crea un forte ciclo di incentivi: più dati di alta qualità attraggono più sviluppatori AI, il che a sua volta aumenta la domanda per i token OPEN e premia i fornitori di dati. L'intero processo è progettato per essere più efficiente, sicuro e giusto rispetto ai canali di sviluppo AI tradizionali e centralizzati.
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