OpenLedger: AI, która pokazuje swoje działania Co jeśli AI mogłoby naprawdę wyjaśnić, skąd pochodzą jego odpowiedzi? Większość AI to czarna skrzynka - otrzymujesz odpowiedzi, ale nie masz pojęcia, dlaczego powinieneś im ufać. @OpenledgerHQ zmienia to całkowicie. Jak to działa ➣ Każda odpowiedź ma dowody Zobacz dokładnie, kto przyczynił się do każdej części wiedzy w OpenChat ➣ Współpracownicy są wynagradzani Ludzie eksperci zarabiają, gdy ich wiedza pomaga innym ➣ Twórz niestandardowe AI Twórz wyspecjalizowane modele bez kodowania ➣ Pełna przejrzystość Brak tajemniczych algorytmów lub momentów "ufaj nam" Dlaczego to ma znaczenie? Codziennie trenujesz AI za darmo. Twoje pytania i opinie przynoszą tym systemom miliardy, podczas gdy ty nie dostajesz nic w zamian. W końcu AI stworzone dla ludzi, przez ludzi, należące do ludzi. Gocto @cookiedotfun

gOcto! Myślę, że wkrótce uderzymy w dziwny punkt zbieżności między portfelami, sztuczną inteligencją i ekonomią danych, a @OpenledgerHQ znajduje się w strefie zderzenia. Ruch @TrustWallet z #OpenLedger potwierdził kilka rzeczy, które podejrzewałem, ale też upuścił więcej niż kilka klejnotów. Obserwujemy, jak teza o "protokole tłuszczowym" przekształca się w tezę o "grubym portfelu". Interfejsem jest dystrybucja. Trust Wallet intensywnie o tym myślał, ale to, co faktycznie napędza zmianę, to fakt, że sztuczna inteligencja może teraz pośredniczyć w tym, jak użytkownicy angażują się we wszystko, co znajduje się pod spodem. Dlatego teraz pojawiło się nowe meta środowisko testowe dla: – Wyspecjalizowani agenci dostrojeni do UX kryptowalut (zapobieganie oszustwom, routing swapów, szyny bezpieczeństwa) – Portfele jako warstwa tożsamości – Nadzór oparty na wyborach z warstwą automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji – Bariery ochronne, aby użytkownicy mieli kontrolę, nawet jeśli agent zbuntuje się OpenLedger wpisuje się w atrybucję jako rdzeń sprawiedliwości ekonomicznej. Ich wizją jest umożliwienie użytkownikom dzielenia się swoją wiedzą, udowodnienia tego kryptograficznie, a następnie kierowania nagród w łańcuchu. Twój portfel staje się Twoją twarzą i Twoją wypłatą. Niezależnie od tego, czy jesteś programistą Solidity karmiącym modelkę, czy po prostu kimś, kto oznacza oszustwa Web3 txs, wiąże się to z zyskiem. Przejdziemy od kliknięcia zamiany do powiedzenia "zoptymalizuj moje zyski z ETH", a agent zrobi resztę, → dostrojony do danych DeFi, sprawdzony w łańcuchu i płacący każdemu współtwórcy, który umożliwił podjęcie decyzji. Jeśli OpenLedger zrobi to dobrze, $OPEN w końcu zacznie zarabiać za wiedzę.

Gm from the event from MetaMask and OpenLedger 🌞🌿

Szczerze mówiąc, ci deweloperzy OpenLedger publikują prace badawcze, jakby pisali dla przyszłych AI😭 To naprawdę skomplikowane rzeczy. Więc wrzuciłem to do @NotebookLM, a w ciągu kilku sekund zamieniło ten chaotyczny bałagan w super prosty filmik. Szczerze mówiąc, to znacznie ułatwia zrozumienie, co się dzieje, dla takich zwykłych ludzi jak ja 🥹

If you don’t understand why everyone is so bullish on @OpenLedgerHQ, here’s why: Because they’re not trying to slap AI onto crypto. They’re building what AI actually needs to work in crypto. Let me break it down: 1. OpenLedger is AI-native infrastructure. Most crypto-AI plays are wrappers, indexes, or marketplaces. OpenLedger is deeper. It’s a full stack, onchain framework to build, train, own, and trace AI models. From the ground up, it’s purpose built for the actual lifecycle of intelligent agents: → Where does your data come from? → Who trained the model? → Can you prove it? → Can you trade it? OpenLedger answers all of that. 2. Datanets: AI needs structured data. OpenLedger puts it onchain. You can’t train anything good without quality data. Datanets are community owned datasets that live fully onchain. You can create one, contribute to others, and track every datapoint’s origin. → Every contribution is rewarded. → Every upload is logged. → Every dataset is composable. 3. ModelFactory: Fine-tuning made simple, permissioned, and traceable. ModelFactory is a GUI native platform where anyone can fine-tune large language models using Datanet approved data. Why is that big? Because most models today are black boxes. You don’t know what they’re trained on. You can’t audit them. With ModelFactory, every tweak, every version, every contributor is onchain. 4. OpenLoRA: One GPU. Thousands of fine tuned models. OpenLoRA is a technical gem, It lets you serve thousands of fine-tuned LoRA models on one GPU. → Dynamic adapter loading. → Low memory overhead. → High throughput. This is huge for anyone trying to deploy agentic AI in real time. Like chatbots, trading agents, autonomous tools, all running efficiently with no GPU spam. 5. Proof of Attribution: The missing piece of AI is traceability. This might be OpenLedger’s most important feature. Every dataset, every model, every action is tied to a wallet. → All public. → All verifiable. → All rewarded. Why does that matter? Because the future of AI won’t just be about what a model can do. It’ll be about who made it, what it’s based on, and whether you can trust it. Proof of Attribution turns AI from a black box into a trustable stack. 6. Everything is liquid. → Datanets are tradable. → Models are composable. → Agents are assets. OpenLedger is turning it into a usable, programmable, and financialized ecosystem. TLDR? OpenLedger is giving AI the rails to live in crypto. → Infra. → Attribution. → Liquidity. Built with intention, Now you understand why people are betting big.