【Open Chat sera bientôt publié : comment réaliser la propriété des données et les incitations avec l'IA de chat off-chain ?】
Lorsque ChatGPT devient l'interface AI la plus courante au monde, la plupart des gens sont déjà habitués à dialoguer avec un système boîte noire : saisie de questions, sortie de réponses, destination des données et droits d'utilisation flous. Le module Open Chat en cours de construction par OpenLedger tente de reconstruire complètement ce processus - faire en sorte que discuter avec une IA ne soit pas seulement une expérience, mais aussi une contribution ; non seulement

On dirait que le $SOL ne peut plus se contenir, il prévoit une hausse.
Je me souviens qu'au début de l'année, $ETH et $SOL avaient une logique de balançoire. Je ne sais pas comment cela se passera cette fois, combien $SOL pourra hausser, est-ce que la hausse de $ETH sera tirée vers le bas ?
#Saison de contrefaçon, est-ce vraiment en route ?

【n'est pas une autre plateforme AI : OpenLedger veut créer une ville AI off-chain】
Aujourd'hui, alors que "AI + blockchain" devient peu à peu une norme narrative, OpenLedger ne se définit pas comme une sorte d'"infrastructure AI" ou de "plateforme de modèles", mais construit plutôt sa position sous l'angle d'un "cadre de collaboration" et d'un "système public". De la performance de démarrage à froid du réseau de test, à l'ouverture progressive des outils de développement, en passant par l'expansion continue du système d'incitation communautaire, OpenLedger essaie en réalité de construire un pr

【Analyse du mécanisme du marché des smart contracts d'OpenLedger】
Un, les contrats ne sont plus des "codes morts"
Les contrats intelligents de la blockchain traditionnelle manquent d'espace pour des ajustements flexibles après leur déploiement, et ne peuvent généralement qu'attendre passivement d'être appelés. Cependant, dans l'architecture d'OpenLedger, les contrats ressemblent davantage à des "agents intelligents" participant de manière dynamique : ils peuvent à la fois participer à l'exécution en fonction des tâches sur la chaîne et être liés à des ensembles de données, des modèles de raiso

[Le modèle n'est pas un actif, la responsabilité l'est ? Analyse du mécanisme de responsabilité des déployeurs d'OpenLedger]
Dans les systèmes d'IA traditionnels, une fois qu'un modèle est déployé, il est très difficile de retracer les développeurs et les formateurs derrière celui-ci, encore moins de déterminer la responsabilité des résultats produits par le modèle. Cependant, l'IA s'immisce de plus en plus dans des processus décisionnels clés, allant des transactions financières, des jugements médicaux, à la génération d'opinions publiques et aux interventions dans l'opinion publique, la ques

【OpenChat : lorsque le chat devient une contribution off-chain】
Qu'est-ce qu'OpenChat ?
Dans le processus de formation progressive des réseaux d'IA décentralisés, le module OpenChat lancé par OpenLedger offre un scénario d'application alliant "interactivité" et "traçabilité". Ce n'est pas seulement un outil de chat, mais une plateforme de collaboration off-chain intégrant l'enregistrement des messages, l'appartenance des données, la construction de la réputation et la distribution des incitations.
Chaque intervention de l'utilisateur dans OpenChat n'est plus un "historique de chat", mais un ac

Comment Sapien réalise-t-il la mise à jour continue des données d'entraînement ?
I. Problème à long terme de l'entraînement de l'IA : les données ne sont pas une tâche unique.
Dans le processus traditionnel d'entraînement de l'IA, une fois qu'un ensemble de données d'entraînement est produit et utilisé, la tâche est considérée comme terminée et le rôle du contributeur prend fin. Le problème évident de ce modèle de données de type "consommation unique" est que les données d'entraînement manquent de mises à jour, ne peuvent pas s'adapter dynamiquement aux itérations du modèle, ce qui entraîne un

【Testnet 2000 millions d'interactions signifie quoi ? La réponse d'OpenLedger au démarrage à froid】
À début juillet 2025, le Testnet d'OpenLedger avait enregistré plus de 22,18 millions de transactions, 1,23 million d'adresses distinctes, plus de 6,83 millions de blocs et 20 000 déploiements de contrats, avec environ 1 500 nouveaux contrats ajoutés chaque jour en moyenne. Ces chiffres, à ce stade de "Testnet", sont déjà très impressionnants, mais la question plus cruciale est : que signifient-ils ? Quel chemin de démarrage à froid pouvons-nous en déduire ?
Un, interaction réelle des utilisateu

【OpenLedger vs Bittensor : la lutte entre deux paradigmes de réseaux AI】
Une, les différences fondamentales dans la lutte des paradigmes.
Dans le domaine de l'IA x Web3, OpenLedger et Bittensor représentent deux philosophies de conception de réseau fondamentalement différentes. Le premier est centré sur le "réseau axé sur les données", mettant l'accent sur l'infrastructure de droit de propriété, de partage et d'incitation des données ; le second est un "réseau de planification de modèles" typique, qui construit un marché ouvert composé de nœuds de modèles d'IA, classés par performance et incit

【 $TRUMP × TRON : Sun Ge passe à l'action avec un grand geste, le jeton politique Meme sera-t-il le plus fort combo off-chain ?】
Il faut savoir que ce n'est pas un simple "support de la cross-chain", mais que l'équipe principale de TRON a réellement investi de l'argent. Des points chauds de mèmes aux actifs stratégiques, l'identité de $TRUMP a ainsi été redéfinie dans l'écosystème TRON - ce n'est pas juste un jeton, c'est une carte que Sun a jouée.
Un, de meme à la cryptomonnaie politique, la "narrativité" derrière $TRUMP
$TRUMP a été créé au sein d'une communauté dominée par les partisans de

【Comment devenir un développeur principal d'OpenLedger ? Une déconstruction interne d'un processus de collaboration】
1. Où commence la collaboration ? Comprendre OpenTask et OpenRepo
Dans l'écosystème OpenLedger, le rôle des développeurs principaux ne se limite plus à celui de « contributeurs de code » au sens traditionnel, mais englobe une collaboration multidimensionnelle allant du développement de modèles, du traitement des données, de l'optimisation des mécanismes à la conception d'interfaces frontales. Le point de départ de ce processus est constitué par les deux grands mécanismes OpenTas

【Chaque personne peut-elle entraîner un modèle ? OpenLedger comment Goutte le seuil de participation à l'IA】
Dans le contexte de l'entraînement des modèles d'IA traditionnels, entraîner un modèle de haute qualité signifie généralement avoir besoin de ressources de données massives, d'infrastructures de calcul coûteuses et d'équipes d'algorithmes professionnelles. Ce seuil élevé exclut la plupart des individus ordinaires de la participation et entraîne une concentration élevée du pouvoir de formation des modèles. Le réseau de données d'IA décentralisé construit par OpenLedger tente de briser ce