Model bahasa kecil: mendorong AI mandiri secara revolusioner untuk perusahaan Di bidang kecerdasan buatan yang berkembang pesat, kemunculan model bahasa kecil (SLM) sedang membentuk kembali penerapan AI mandiri oleh perusahaan. Secara tradisional, model bahasa besar (LLM) mendominasi bidang ini karena kinerjanya yang luar biasa dalam menangani tugas-tugas kompleks, dan sekarang fokusnya beralih ke model bahasa kecil, yang terutama disebabkan oleh efisiensi biaya dan efektivitasnya. Model bahasa kecil menawarkan pendekatan yang disederhanakan………

Proyek di Cookie berfokus pada inovasi teknologi, membangun ekosistem Web3 yang efisien dan aman, untuk meletakkan dasar yang kokoh bagi generasi internet berikutnya. Masing-masing telah mencapai inovasi terobosan di bidangnya masing-masing. @VeloraDEX (#Velora#) Dahulu bernama ParaSwap, menggunakan arsitektur berbasis niat untuk transaksi lintas rantai. Rute Jalur Multi-Aset (MAP) mengagregasi likuiditas dari lebih dari 160 protokol dan 9 blockchain, menangani volume transaksi sebesar 120 miliar dolar. Melalui lelang solver dan perlindungan MEV, Velora mengoptimalkan jalur eksekusi, mengurangi tingkat kegagalan sebesar 22%, sambil mengaktifkan pertukaran tanpa Gas dan perintah suara—mengubah paradigma DeFi yang berpusat pada pengguna. @vooi_io (#VOOI) Melalui sistem Chain Abstract Balance (CAB) ini, mengkonsolidasikan likuiditas antar rantai, menggunakan algoritma routing pintar. Mendukung 23 blockchain publik dan lebih dari 500 kolam, ini menawarkan 99,3% tingkat keberhasilan transaksi dan penghematan Gas sebesar 37%. Jaringan utama V2 yang didorong oleh YZi Labs memperkenalkan kontrak berkelanjutan dan RWA, mengabstraksi jembatan dalam lingkungan terdesentralisasi, menawarkan pengalaman pengguna yang mirip dengan CEX. @Almanak__(#Almanak) Memperkenalkan pemerintahan prediktif melalui AI Group dan ERC-7540 Vault. Modulnya memprediksi dampak proposal dengan akurasi deviasi 2,3%, meningkatkan efisiensi DAO sebesar 55%. Eksekusi dan strategi audit yang tidak dipegang memastikan ketahanan, menempatkannya sebagai lapisan kinerja keuangan di blockchain. @OpenLedgerHQ(#OpenLedger) Sebagai lapisan data, menggunakan Optimism Stack untuk model bahasa khusus (SLM). Melalui jaringan data mengaktifkan bukti kepemilikan dan perwakilan ERC-8004, ini menghasilkan lebih dari 20PB dataset, menghasilkan pendapatan sebesar 14,7 juta dolar. @antix_in (#antix) Dengan integrasi GPT-4o, menciptakan AIGE (Entitas yang Dihasilkan AI), untuk menciptakan manusia digital terikat jiwa dalam metaverse. Pertumbuhan NFT 300%, didukung oleh pendanaan sebesar 8,22 juta dolar, platformnya mendukung streaming langsung dan komputasi emosional, dilindungi oleh blockchain untuk identitas yang dapat diverifikasi. @build_on_bob (#BuildOnBOB) Menyediakan Rollup modular yang menggabungkan keamanan Bitcoin dan EVM Ethereum. Sediakan Dengan 127 jenis skema kustom, ia mencapai 8000 TPS di rantai DeFi, 0,3 detik finalitas dalam permainan, melalui jembatan BitVM - tanpa pengemas untuk membuka kunci likuiditas BTC. @RaylsLabs (#RaylsLabs) Menggunakan campuran dua rantai: L2 publik yang kompatibel dengan EVM dengan KYC, serta subnet privat ZKP/enkripsi homomorfik. Jembatan TradFi-DeFi, yang menangani 2 juta transaksi per hari dalam uji coba CBDC, didukung oleh ParaFi dan Framework sebesar 38 juta dolar. @recallnet (#Recall) Melalui AgentRank menyediakan memori on-chain, memverifikasi kinerja AI, menggunakan riwayat pengeditan yang tidak dapat diubah. Tingkat akurasi deteksi informasi yang salah 98,7%, diadopsi oleh media untuk inferensi zkML, mengaktifkan unit pengetahuan yang dapat digabungkan. @tenprotocol (#TenProtocol) Menggabungkan TEE dan ZKP untuk Rollup yang rahasia, memproses 4500 transaksi enkripsi TPS per detik, dengan tingkat kesalahan 0,1%. Kompatibel dengan EVM, mendukung lelang tertutup dan brankas pribadi, sambil memperluas Ethereum dengan mempertahankan kontrol data. @LABtrade_ (#LAB) Mengagregasi likuiditas meme di 6 rantai/12 DEX, mengonfirmasi dalam 1,2 detik, dengan slippage 0,5%. Mesin modularnya memfasilitasi peluncuran proyek yang cepat, mendorong efisiensi perdagangan yang sangat volatil. @cookiedotfun ｜#COOKIE #SNAPS

Ini bukan hanya proyek AI lainnya, tidak.... @OpenledgerHQ secara eksplisit membangun seluruh Infrastruktur AI Terdesentralisasi yang baru. Tidak ada lagi AI kotak hitam. Tidak ada lagi jawaban yang halusinasi. Tidak ada lagi pencurian data. Ini yang membuatnya berbeda Data Anda diatribusikan ke sumbernya, memungkinkan lingkungan yang transparan. Tercatat di onchain, jadi tidak ada ruang untuk ketidakadilan yang membuat AI bertanggung jawab. Jika seseorang menyumbangkan data, dia akan mendapatkan kompensasi yang adil saat digunakan oleh model AI. Ini bukan hype. Ini adalah Open-source yang nyata. Sebuah infrastruktur AI global di mana siapa pun dari sudut mana pun di dunia dapat membangun AI untuk semua orang. AI yang kita kenal sudah ketinggalan zaman. Openledger adalah apa yang selanjutnya. Memberdayakan kontributor dan SLM Memanfaatkan Blockchain Jadi pertanyaannya yang sebenarnya adalah Apakah Anda masih menggunakan kecerdasan umum… atau sudah menjadi bagian dari masa depan? Baiklah sayangku, tetap $OPEN ❤️

Dahulu kala, para petani di kaki gunung menanam buah persik, tetapi mereka harus menyerahkan seluruh hasil buah kepada pendeta di kuil di puncak gunung untuk dijual. Tidak ada yang tahu berapa banyak uang yang dihasilkan, dan tidak ada yang mendapatkan Dividen. Pendeta berkata: "Kalian hanya perlu menanam." Kemudian, para pemuda mengadakan pasar di lereng gunung, setiap pohon diberi nama, siapa yang menyiram, siapa yang memberi pupuk dicatat dengan jelas, uang dari penjualan buah persik juga dibagikan secara otomatis kepada setiap orang. Orang-orang akhirnya berkata: "Buah-buahan ini kami tanam, tentu saja harus dibagi bersama." AI hari ini bukankah juga seperti "kuil di puncak gunung"? Data kita yang hasilkan, tetapi nilai dikuasai oleh perusahaan besar. Dan @OpenledgerHQ seperti pasar di lereng gunung - ia menggunakan sebuah rantai yang dirancang khusus untuk AI, memungkinkan komunitas membangun "jaringan data", melatih model khusus untuk medis, keuangan, dan lain-lain (SLM). Siapa yang berkontribusi, dicatat di rantai, dengan "bukti kontribusi" agar tidak ada yang memanfaatkan secara gratis; setelah model menghasilkan uang, keuntungan otomatis dibagikan kepada para peserta. Token OPEN adalah bahan bakar, digunakan untuk pembayaran dan insentif. Semakin subur ekosistem, semakin banyak orang yang mendapatkan manfaat. Apa yang ingin dilakukannya bukanlah membangun raksasa AI lainnya, tetapi memungkinkan setiap orang untuk mendapatkan bagian di era AI. Jika di masa depan AI menjadi sepenting air dan listrik, maka ia mungkin seharusnya menjadi fasilitas publik yang dibangun dan dibagikan bersama. #Openledger #Cookie #Kaito #ETH

slm

Pesan untuk mereka yang DM saya, dan bagi yang merasa sepertinya saya tidak memberi mereka waktu ✍🏻 Mulai hari ini sebelum kamu bilang aku mempermalukanmu atau aku tidak membalasmu, izinkan aku memberi sedikit tentang bagaimana aku hidup di kota Kairo - Mesir. Anda harus tahu bahwa ada perbedaan 2 jam antara Nigeria dan Mesir, pukul 8 pagi di Mesir sama dengan pukul 6 pagi di Nigeria. Dari Hari Minggu hingga Kamis, setiap hari: ✍🏻 Saya bangun jam 4 pagi untuk Sola Subuh, karena Sola dimulai antara jam 4:30 - 4:40 pagi. ✍🏻 Jika saya kembali, saya akan membuat sedikit alasan, lalu saya akan tidur sebentar. ✍🏻 7:00 pagi saya akan bangun untuk mencari sesuatu yang akan saya makan sebelum 7:40 pagi saya naik mobil menuju Sekolah (Ma’ahad Dirasa Kaa’ssa) ✍🏻 Pukul 8 pagi waktu Afrika dimulai belajar hingga pukul 12 siang. Ada istirahat dari pukul 10 pagi hingga 10:30 pagi. ✍🏻 Saya bangun dan akan segera pulang ke rumah untuk mencari sesuatu untuk dimakan, saya akan sedikit mandi, sebelum jam 1 siang. ✍🏻 1 siang jika saya keluar Azahar hingga 1:30 siang saya berada di tempat Belajar Al-Qur'an 1:30 siang hingga 2:30 siang ✍🏻 Saya bangun dari Al-Qur'an pukul 2:30 siang, saat itu saya akan masuk kelas Arab di Markaz Aleem, dari 2:30 siang hingga 4:30 siang. ✍🏻 Saya akan bangun dari Aleem untuk shalat Ashar, saya pergi belajar Nahwu dari jam 5 sore hingga 7:30 malam. ✍🏻 Jika saya bangun dari sini pukul 7:30 malam sebelum saya sampai di rumah, panggilan untuk Salat Maghrib akan terdengar. Pukul 8 malam setelah saya melakukan Salat Maghrib, saya akan mencari sesuatu untuk dimakan dan kemudian memeriksa ponsel saya untuk melakukan postingan yang akan saya buat hingga pukul 9:30 untuk panggilan Salat Isya. ✍🏻 9:40 sampai 50 selesai Sallah saya akan kembali untuk melakukan review saya menyiapkan kelas Kelas mentorship pada pukul 10:30 malam ✍🏻 10:30 hingga 11:30 malam kami memiliki kelas dengan mereka, setelah kami selesai kelas saya akan melakukan keterlibatan lainnya dengan trading saya dan penelitian serta belajar. ✍🏻 Hanya hari Jumat dan Sabtu saya mendapatkan waktu untuk istirahat dan tidur. ✍🏻 Kenapa kamu DM saya dengan "slm"? Apa yang kamu pikirkan saya akan jawab, saya tidak punya waktu untukmu. ✍🏻 Jika kamu ingin mengirimi saya DM, beri tahu saya semuanya sekaligus bagaimana saya bisa membalas sekaligus. Saya tidak punya waktu seperti yang kamu miliki, saya tidak punya waktu untuk basa-basi. Cukup beri tahu saya apa yang bisa saya lakukan untukmu secara langsung.

Ambil contoh yang paling umum, Anda menggunakan GPT untuk analisis data keuangan, pemantauan peralatan industri, pengelompokan dokumen medis, sebagian besar hasil yang keluar baik tidak menjawab pertanyaan, atau sangat bergantung pada prompt yang terus disesuaikan, dan pada akhirnya Anda tidak tahu apakah ia benar-benar mengerti apa yang Anda inginkan. Tentu banyak orang ingin mengatakan, bukankah model AI hanyalah proses pelatihan yang terus-menerus. Selama Anda memberinya cukup banyak data, dia pasti akan memikirkan apa yang Anda pikirkan, memberikan apa yang Anda inginkan. Sebenarnya tidak demikian, untuk individu, cara yang paling ideal tentu saja adalah membuat model AI yang khusus untuk Anda sendiri, memahami data Anda, menyesuaikan dengan bisnis Anda. Namun masalah yang sebenarnya datang bertubi-tubi, untuk mencapai ini Anda perlu memiliki data dalam jumlah besar, orang yang melatih model, dan yang paling penting adalah memiliki infrastruktur untuk menjalankan model, yang pada dasarnya dapat membuat 90% orang mundur. 1️⃣Petunjuk memanggil API Anda dapat langsung menggunakan antarmuka /v1/completions untuk memanggil SLM (Model Bahasa Khusus) yang telah disiapkan. Rentang kompatibilitas sangat luas: bot AI, inferensi di blockchain, bahkan skrip permainan bisa digunakan. 2️⃣ Antarmuka Manajemen Model Melalui /v1/models, Anda dapat mengakses semua model yang sudah ada, baik yang Anda latih sendiri maupun yang dibagikan oleh orang lain. Jika ingin melihat informasi rinci? Gunakan /model/info untuk memeriksa harga, mode inferensi, dan konfigurasi parameter grup akses ini. Bahkan mendukung manajemen team_id, kompatibel dengan alat OpenAI, dapat dikelompokkan berdasarkan akses, sangat cocok untuk kolaborasi tim dan kontrol akses. 3️⃣Pelacakan Biaya dan Pengeluaran Model pemanggilan di atas rantai tidak gratis, tetapi kuncinya adalah ke mana uang ini pergi? OpenLedger memberikan mekanisme pelacakan yang sepenuhnya transparan: Biaya yang dihasilkan setiap kali pemanggilan akan secara otomatis didistribusikan kepada dua jenis orang: satu adalah orang yang menyediakan data, dan satu lagi adalah orang yang melatih dan meluncurkan model ini. Anda juga dapat menggunakan /spend/logs untuk memeriksa siapa yang menggunakan model mana, kapan, dan berapa banyak yang dibayar. Dapat memfilter berdasarkan ID pengguna, ID permintaan, kunci API, dan rentang waktu, untuk mencapai transparansi lengkap di dalam proses blockchain. Saya pribadi percaya ini adalah cara yang benar untuk membuka "ekonomi AI", di era model besar, hanya mengandalkan efek inferensi tidak ada gunanya. Untuk sistem: kemampuan untuk membagi pendapatan, melacak sumber, memulai pekerjaan, dan memanfaatkan produktivitas data adalah inti dari ekonomi AI. Setidaknya saat ini, jalan yang diambil OpenLedger adalah dari "menyesuaikan model" menuju "membangun model + pembagian pendapatan + hak milik data" sebagai aktivitas ekonomi di blockchain. Baik pengguna maupun pengembang dapat memperoleh manfaat.

【Testnet 20 juta interaksi berarti apa? Jawaban peluncuran dingin OpenLedger】 Hingga awal Juli 2025, OpenLedger Testnet telah mencatat lebih dari 22,18 juta transaksi, 1,23 juta alamat independen, lebih dari 6,83 juta blok, dan 20 ribu kontrak yang dideploy, dengan rata-rata penambahan sekitar 1.500 kontrak per hari. Angka-angka ini, di fase "Testnet", sudah sangat mencolok, tetapi pertanyaan yang lebih penting adalah: apa artinya semua ini? Apa yang bisa kita baca dari jalur cold start ini? Pertama, interaksi pengguna yang nyata atau hanya ilusi peningkatan jumlah? Menghadapi data testnet yang memiliki interaksi frekuensi tinggi ini, keraguan yang umum sering kali berfokus pada "apakah ini interaksi skrip" dan "apakah ini didorong oleh akun operasional internal", namun dari struktur aktivitas on-chain yang saat ini tersedia untuk umum, data interaksi OpenLedger menunjukkan karakteristik siklus produk yang jelas, yang terutama mencakup: (1) Dimensi penyebaran dan pemanggilan kontrak seimbang, di blockchain muncul catatan eksekusi Prompt yang berkelanjutan dan transaksi pemanggilan model; (2) Banyak interaksi tidak terjadi hanya di antara sejumlah kecil alamat, tetapi menunjukkan struktur di mana alamat menengah hingga panjang memiliki tingkat partisipasi yang tinggi; (3) Menggabungkan OpenChat, OpenTask dan modul lainnya sebagai titik masuk data, sebagian interaksi berasal dari pelaksanaan tugas nyata dan interaksi konten, didukung oleh sumber bisnis. Dengan kata lain, meskipun tidak dapat mengesampingkan insentif operasi awal, data cold start OpenLedger memang mencerminkan jejak "penggunaan nyata" tertentu, yang memberikan dasar yang dapat diverifikasi yang penting untuk peluncuran mainnet berikutnya. Dua, Strategi Peluncuran Dingin Pengembang "Bisa Dimainkan Tanpa Model" Jalur peluncuran dingin OpenLedger jelas tidak memilih untuk "membuka setelah model siap", melainkan membangun sebuah sistem pengembang yang berfokus pada data, tugas, dan panggilan. Versi baru Dev Docs yang baru diluncurkan baru-baru ini menyoroti tiga jenis API dasar: Antarmuka Petunjuk (Prompting), Pelacakan Pengeluaran (Spend Tracking), dan Manajemen Model (Model Management). Ketiga elemen ini bersama-sama membentuk kerangka pengembangan dasar yang "dapat digunakan, dapat dihitung, dan dapat dibagikan". Lebih penting lagi, sistem ini tidak bergantung pada model ontologi yang dikembangkan sendiri oleh OpenLedger, tetapi memungkinkan model AI mana pun untuk diunggah, didaftarkan, dan memasuki proses pemanggilan. Ini berarti, meskipun model on-chain dalam bentuk akhir belum dibuka, pengembang sudah dapat mengembangkan di sekitar "Prompt + Attribution + Pay" dan berpartisipasi dalam insentif poin melalui Testnet. Tiga, prioritas cold start infrastruktur SLM: dari data ke interaksi OpenLedger tidak berfokus pada "ChatGPT generasi baru", tetapi membangun ekosistem ekonomi on-chain untuk model bahasa khusus (SLM). Dalam ekosistem ini, model bukanlah primitif pertama, melainkan data dan pemanggilan. Pada tahap Testnet, jalur desainnya lebih mirip "membiarkan orang menggunakannya terlebih dahulu", melalui interaksi tugas yang berkelanjutan, pemanggilan model, dan atribusi kontribusi, secara bertahap membangun ekosistem data nyata "dua sisi penawaran dan permintaan". Di balik urutan prioritas ini adalah sebuah asumsi yang sangat Web3: langkah pertama AI terdesentralisasi bukanlah menciptakan model dari nol, melainkan membangun sebuah tatanan ekonomi di sekitar mekanisme interaksi dan kontribusi. Dan OpenLedger sedang menyerahkan jawaban ini dalam fase Testnet.

【Setiap orang dapat melatih model? OpenLedger bagaimana menurunkan ambang partisipasi AI】 Dalam konteks pelatihan model AI tradisional, melatih satu set model berkualitas tinggi biasanya berarti membutuhkan sumber data yang besar, infrastruktur komputasi yang mahal, dan tim algoritma yang profesional. Ambang tinggi ini mengecualikan sebagian besar individu biasa dari kesempatan untuk berpartisipasi, dan juga menyebabkan konsentrasi kekuasaan dalam pelatihan model yang tinggi. Jaringan data AI terdesentralisasi yang dibangun oleh OpenLedger berusaha untuk memecahkan pola lama ini, sehingga "setiap orang dapat berpartisipasi dalam pelatihan model" tidak lagi menjadi sebuah omong kosong. Satu, mekanisme desentralisasi kontribusi data Dalam ekosistem OpenLedger, pelatihan model AI tidak bergantung pada pengumpulan data oleh satu lembaga saja, melainkan dilakukan melalui jaringan data yang disebut Datanets untuk kolaborasi multi-sumber. Setiap pengguna, setiap node, dapat berpartisipasi dalam pengumpulan, pelabelan, penyaringan, dan verifikasi data berdasarkan tugas terbuka (OpenTask). Proses ini dijamin oleh dua mekanisme untuk kepercayaan dan insentif: (1) Mekanisme verifikasi data PoA (Proof of Attention): memastikan bahwa perilaku produksi data dapat dicatat, dilacak, dan terukur, benar-benar mewujudkan "siapa yang berpartisipasi, siapa yang berkontribusi, siapa yang memiliki hak." (2) OpenTask Protokol Tugas Standar: Melalui deskripsi modul yang menjelaskan persyaratan tugas, memungkinkan pengguna dengan latar belakang yang berbeda untuk memahami dan berpartisipasi, Drop ambang teknis. Singkatnya, di OpenLedger, seorang pengguna Web3 hanya perlu menyelesaikan tugas yang diinisiasi oleh platform, seperti menyediakan data sampel, berpartisipasi dalam verifikasi, dan memberikan umpan balik tentang kinerja model, untuk menjadi bagian dari pelatihan model. Kedua, jalur pelatihan model yang ringan dan transparan OpenLedger tidak hanya mengalihkan sumber data kepada komunitas, tetapi juga mencoba untuk menurunkan ambang perangkat keras pelatihan fine-tuning melalui arsitektur model yang ringan. Platform ini cenderung mengarahkan model untuk menggunakan model kecil khusus (SLM), yang biasanya hanya ditujukan untuk tugas spesifik di bidang tertentu dan bukan untuk kebutuhan kecerdasan umum, sehingga sumber daya pelatihan yang dibutuhkan lebih terkontrol. Sementara itu, OpenLedger mencatat metadata proses pelatihan di blockchain, sehingga proses pelatihan model memiliki tingkat verifikasi dan transparansi tertentu. Ini sangat penting bagi pengembang non-profesional: mereka tidak perlu lagi memahami detail algoritma dasar, cukup mengikuti proses tugas yang disediakan oleh platform untuk berpartisipasi dan memberikan kontribusi. Struktur ini menunjukkan arah yang jelas: pelatihan AI di masa depan tidak akan lagi menjadi milik eksklusif lembaga riset besar, tetapi merupakan "jaringan kolaborasi data yang didorong oleh komunitas." Tiga, bagaimana sistem insentif mengikat peran "peserta pelatihan"? Desain insentif OpenLedger tidak terbatas pada pembagian keuntungan di sisi pemanggilan model, tetapi juga meluas ke setiap jenis peran kunci dalam proses pelatihan: (1) Kontributor data: Mengunggah, menyaring, dan mengatur data; (3) Penyesuaian Kolaborator: Berpartisipasi dalam optimasi pelatihan model tertentu melalui OpenTask; (4) Node evaluasi: Melakukan validasi kinerja untuk model yang telah dilatih. Setiap jenis peran di atas dapat memperoleh sertifikat kontribusi melalui sistem poin, dan dipetakan ke dalam sistem token di masa depan. Desain ini memastikan partisipasi terdesentralisasi sambil mendorong pembentukan jaringan kolaborasi jangka panjang. Dalam desain OpenLedger, kekuasaan dan keuntungan dari pelatihan model akan secara bertahap kembali ke komunitas. Setiap pengguna bukan hanya konsumen, tetapi juga pembangun, pelatih, dan validator. Ini bukan hanya tantangan terhadap sistem AI tradisional, tetapi juga perpanjangan logika partisipasi Web3 di bidang AI.

Ekonomi AI sedang berjalan di blockchain dan OpenLedger sebenarnya sedang membangunnya. Mereka baru saja meluncurkan peningkatan besar pada Dokumen Pengembang mereka. Anda sekarang dapat: • Kueri model bahasa kecil yang telah dideploy (SLM) • Lacak pengeluaran + alur eksekusi • Memberdayakan agen dengan logika terprogram di blockchain • Menghubungkan data, model, dan perilaku ke dalam satu sistem yang hidup Jadi apa artinya itu? Ini berarti setiap permintaan menjadi bagian dari pikiran terdistribusi. Setiap panggilan dicatat, diverifikasi, dan disematkan ke dalam sejenis memori baru. Dan agen bukan hanya aplikasi mulai muncul dari kode. Apakah Anda sedang bereksperimen dengan agen, alat, atau sistem AI terbuka di sinilah ide-ide berhenti menjadi statis dan mulai menjadi hidup. Dokumen sudah tersedia: Thread pembaruan resmi: Web3 x AI bukanlah masa depan. Ini adalah substrat di mana logika, nilai, dan otonomi bertemu.

Apa nilai inti dari OpenLedger? Saya rasa masalah ini layak untuk dibahas lebih dalam. Banyak orang akan mengatakan teknologi sebagai reaksi pertama mereka, memang, lihatlah pembaruan Dev Docs terbaru mereka: API menjadi lebih jelas, modul fungsinya dikerjakan dengan baik. Terutama mekanisme Proof of Attribution, yang memungkinkan setiap panggilan model untuk menyelesaikan pendapatan secara real-time, sehingga penyedia data dan pengembang segera menerima bagiannya. Desain "bayar sekali, dapat sekali" ini jarang ditemui di bidang AI. Tapi saya rasa teknologi hanya permukaan. Lebih penting lagi adalah sistem kolaborasi transparan yang mereka bangun: Dari antarmuka manajemen model hingga fungsi pelacakan pengeluaran, seluruh proses dilakukan di blockchain. Apa artinya ini? Ini berarti para kontributor tidak perlu khawatir bahwa kontribusi mereka akan diabaikan, dan mereka juga tidak perlu takut bahwa orang yang bergabung kemudian akan mengambil keuntungan. Pujian sejati diberikan kepada para builder jangka panjang, nilai ini sangat langka di kalangan AI saat ini. Mari kita bicarakan tentang operasi komunitas. Cumi-cumi kecil baru-baru ini mengeluarkan uang di @KaitoAI dan @cookiedotfuncn, yang tampaknya merupakan kegiatan pemasaran, tetapi sebenarnya mencerminkan perhatian mereka terhadap kontributor awal. Setiap minggu, Top 100 membagi kolam hadiah, langsung memberikan insentif token kepada anggota komunitas... semua ini adalah tindakan nyata untuk membalas komunitas. Dibandingkan dengan proyek-proyek yang hanya bisa berteriak slogan, perbedaannya sangat jelas. Apa yang paling menyentuh saya sebenarnya adalah filosofi desain mereka: Membuat infrastruktur AI menjadi dapat dipasang, mudah untuk diperluas. Sekarang banyak proyek AI yang suka membuat ekosistem tertutup, tetapi OpenLedger memilih untuk membuat API yang cukup umum, tidak hanya mendukung model mereka sendiri, tetapi juga dapat menghubungkan ke seluruh SLM jaringan. Pemikiran terbuka seperti ini adalah cara yang benar untuk membangun nilai jangka panjang. Tentu saja, citra merek juga sangat berpengaruh. Desain IP dari cumi-cumi kecil itu memang menyenangkan, memberikan nuansa kemanusiaan pada proyek teknis. Tapi jangan terpedaya oleh penampilan yang imut, profesionalisme dari arsitektur dasar adalah kuncinya. Tiga modul antarmuka utama yang baru saja diperbarui: Pembuatan petunjuk, pelacakan anggaran, manajemen model, setiap bagian menyelesaikan satu titik sakit inti. Pada intinya, nilai dari @OpenledgerHQ terletak pada penciptaan jaringan kolaborasi yang transparan dan adil. Di sini, kontributor dapat mendapatkan imbalan yang layak, pengembang dapat dengan cepat membangun aplikasi, dan pertumbuhan ekosistem akan didistribusikan dengan wajar. Ini mungkin seperti yang seharusnya menjadi infrastruktur AI generasi berikutnya. #OpenLedger #KaitoYappers #KaitoAI #Cookie

Hari ini, saya membagikan peningkatan signifikan dari #OpenLedger Dev Docs. #Dokumentasi pengembang OpenLedger baru-baru ini mengalami peningkatan yang signifikan! Pembaruan ini bukan sekadar penyesuaian kecil, tetapi peluncuran kerangka API yang sepenuhnya baru yang bertujuan untuk mem paving jalan bagi AI dan ekonomi blockchain. Dokumen ini diperbarui pada 3 Juli 2025, tepat dua hari yang lalu, menjadikannya "baru keluar dari oven!" Inti dari peningkatan ini adalah untuk menyediakan alat yang lebih kuat, memungkinkan pengembang untuk lebih mudah membangun aplikasi yang didorong oleh AI sambil membuat seluruh ekosistem lebih transparan dan berkelanjutan. Peningkatan ini juga mencerminkan pendekatan evolusioner OpenLedger—bukan usaha sekali saja, tetapi iterasi yang berkelanjutan berdasarkan kebutuhan nyata pengembang. Penjelasan Rinci tentang Tiga API Utama Pembaruan ini membawa 3 API baru yang sepenuhnya baru, masing-masing membuka gameplay baru bagi pengembang seperti "senjata super:" Penyelesaian - Fungsi: Melalui endpoint /v1/completions, pengembang dapat mengirimkan prompt ke model bahasa kecil SLM ( yang telah diterapkan untuk mendapatkan keluaran yang dihasilkan secara cerdas. Pelacakan Anggaran & Pengeluaran - Fungsi: Pengembang dapat melacak biaya penggunaan model AI secara real-time melalui endpoint /spend/logs. - Sorotan: Anda dapat melihat rincian pengeluaran berdasarkan ID pengguna, ID permintaan, kunci API, atau periode waktu. Lebih keren lagi, biaya secara langsung dialokasikan kepada kontributor data dan pengembang model, mencapai mekanisme yang adil dari "dapatkan sebanyak yang Anda gunakan." Ini seperti "buku besar" yang transparan di mana jelas siapa yang berkontribusi dan siapa yang mendapatkan! Manajemen Model - Fungsi: Melalui endpoint /v1/models dan /model/info, pengembang dapat menjelajahi semua model yang tersedia ) termasuk yang dibuat oleh mereka sendiri atau yang disumbangkan oleh komunitas ( dan memperoleh metadata rinci ) seperti harga, mode inferensi, grup akses, dll. (. - Sorotan: Mendukung penyaringan rentang tim dan kompatibilitas dengan alat OpenAI, memberikan fleksibilitas besar bagi pengembang. Ini seperti "supermarket model" di mana Anda dapat dengan mudah memilih model mana pun atau memeriksa detail apa pun! Bagaimana pembaruan ini menguntungkan para pengembang? Peluncuran API ini memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi AI yang lebih cerdas, lebih adil, dan lebih tanpa khawatir: - Kendali Upgrade: Pengembang dapat mengelola pemilihan model dan izin akses dengan cermat, seperti menguasai, mengambil kendali atas keseluruhan situasi. - Efisiensi biaya dua kali lipat: Pelacakan anggaran waktu nyata menghindari "lubang hitam pembakaran uang," memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih tepat, menghemat uang dan kekhawatiran. - Transparansi dan Keadilan: Melalui teknologi blockchain, kontributor data dan pengembang model dapat langsung mendapatkan manfaat, menciptakan ekosistem yang "menguntungkan". Pengguna juga dapat melihat segala sesuatu di balik AI, merasakan ketenangan yang lebih besar. - Optimalisasi pengalaman pengembangan: Alat-alat ini menyederhanakan proses yang kompleks, memungkinkan pengembang untuk fokus pada kreativitas daripada terhambat oleh rincian teknis. Ini seperti menambahkan buff pada "superpowers" pengembang!

Hari ini, saya membagikan peningkatan signifikan dari #OpenLedger Dev Docs. #Dokumentasi pengembang OpenLedger baru-baru ini mengalami peningkatan yang signifikan! Pembaruan ini bukan sekadar penyesuaian kecil, tetapi peluncuran kerangka API yang sepenuhnya baru yang bertujuan untuk mem paving jalan bagi AI dan ekonomi blockchain. Dokumen ini diperbarui pada 3 Juli 2025, tepat dua hari yang lalu, menjadikannya "baru keluar dari oven!" Inti dari peningkatan ini adalah untuk menyediakan alat yang lebih kuat, memungkinkan pengembang untuk lebih mudah membangun aplikasi yang didorong oleh AI sambil membuat seluruh ekosistem lebih transparan dan berkelanjutan. Peningkatan ini juga mencerminkan pendekatan evolusioner OpenLedger—bukan usaha sekali saja, tetapi iterasi yang berkelanjutan berdasarkan kebutuhan nyata pengembang. Penjelasan Rinci tentang Tiga API Utama Pembaruan ini membawa 3 API baru yang sepenuhnya baru, masing-masing membuka gameplay baru bagi pengembang seperti "senjata super:" Penyelesaian - Fungsi: Melalui endpoint /v1/completions, pengembang dapat mengirimkan prompt ke model bahasa kecil SLM ( yang telah diterapkan untuk mendapatkan keluaran yang dihasilkan secara cerdas. Pelacakan Anggaran & Pengeluaran - Fungsi: Pengembang dapat melacak biaya penggunaan model AI secara real-time melalui endpoint /spend/logs. - Sorotan: Anda dapat melihat rincian pengeluaran berdasarkan ID pengguna, ID permintaan, kunci API, atau periode waktu. Lebih keren lagi, biaya secara langsung dialokasikan kepada kontributor data dan pengembang model, mencapai mekanisme yang adil dari "dapatkan sebanyak yang Anda gunakan." Ini seperti "buku besar" yang transparan di mana jelas siapa yang berkontribusi dan siapa yang mendapatkan! Manajemen Model - Fungsi: Melalui endpoint /v1/models dan /model/info, pengembang dapat menjelajahi semua model yang tersedia ) termasuk yang dibuat oleh mereka sendiri atau yang disumbangkan oleh komunitas ( dan memperoleh metadata rinci ) seperti harga, mode inferensi, grup akses, dll. (. - Sorotan: Mendukung penyaringan rentang tim dan kompatibilitas dengan alat OpenAI, memberikan fleksibilitas besar bagi pengembang. Ini seperti "supermarket model" di mana Anda dapat dengan mudah memilih model mana pun atau memeriksa detail apa pun! Bagaimana pembaruan ini menguntungkan para pengembang? Peluncuran API ini memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi AI yang lebih cerdas, lebih adil, dan lebih tanpa khawatir: - Kendali Upgrade: Pengembang dapat mengelola pemilihan model dan izin akses dengan cermat, seperti menguasai, mengambil kendali atas keseluruhan situasi. - Efisiensi biaya dua kali lipat: Pelacakan anggaran waktu nyata menghindari "lubang hitam pembakaran uang," memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih tepat, menghemat uang dan kekhawatiran. - Transparansi dan Keadilan: Melalui teknologi blockchain, kontributor data dan pengembang model dapat langsung mendapatkan manfaat, menciptakan ekosistem yang "menguntungkan". Pengguna juga dapat melihat segala sesuatu di balik AI, merasakan ketenangan yang lebih besar. - Optimalisasi pengalaman pengembangan: Alat-alat ini menyederhanakan proses yang kompleks, memungkinkan pengembang untuk fokus pada kreativitas daripada terhambat oleh rincian teknis. Ini seperti menambahkan buff pada "superpowers" pengembang!

🧵 OpenLedger di sini membangun infrastruktur AI di blockchain sementara yang lain di crypto masih bingung apakah JPEG mereka harus mengenakan topi koboi atau helm astronaut lmaooooo. 😂 Jujur saja, konvergensi AI + blockchain ini telah dipersiapkan sejak lama? Kami hanya tidak memiliki tumpukan teknologi untuk mewujudkannya hingga sekarang. Ingat ketika kita semua berpikir bahwa oracle itu revolusioner? SLM ini (Model Bahasa Kecil) yang mereka bangun seperti versi musim DeFi dari AI. Komposabel, efisien, spesialis. Sementara orang-orang biasa semua "omg ChatGPT menulis pekerjaan rumah saya," OpenLedger sedang membangun infrastruktur keuangan yang akan membuat AI benar-benar BERGUNA di crypto. Bagian atribusi yang dapat diverifikasi sebenarnya adalah bagian terpenting, bros. Kami telah menghabiskan satu dekade terakhir berteriak tentang "siapa yang memiliki data" dan sekarang kami akhirnya memiliki bukti kriptografi untuk set pelatihan AI? Saya yakin ini hanya menyelesaikan seluruh krisis hak cipta dalam AI. Tapi belum ada yang siap untuk percakapan itu. Mari kita bicarakan tentang rilis API mereka sejenak. Ini bukan pembaruan "kami terhubung ke Cloudflare" yang biasa. Mereka sedang membangun lapisan infrastruktur yang sah yang memungkinkan pengembang: • Verifikasi data pelatihan AI di on-chain • Jalankan inferensi tanpa API terpusat • Lampirkan insentif ekonomi untuk data berkualitas Jika saya jujur, masih ada tantangan besar di sini. Menempatkan pelatihan AI di blockchain sangat MAHAL. Biaya gasnya saja bisa membuat Anda menangis. Tapi mereka sedang mengerjakan solusi L2 yang dioptimalkan khusus untuk operasi matriks. Ini benar-benar seperti menyaksikan kelahiran DeFi sekali lagi tetapi untuk AI. Suasana yang sama, masalah yang sama, potensi yang sama. Yang membuat ini sebenarnya menarik adalah bahwa mereka tidak hanya menempelkan "AI" pada blockchain dan menyebutnya inovasi. Mereka menyelesaikan masalah spesifik: • Asal data • Kepemilikan model • Hitung distribusi • Penyelarasan insentif Semua masalah yang dihadapi oleh AI terpusat saat ini. Pasar untuk ini akan sangat besar. Setiap perusahaan AI saat ini menghadapi pertanyaan "dari mana data pelatihan Anda berasal", dan tidak ada satu pun dari mereka yang memiliki jawaban yang baik. OpenLedger pada dasarnya berkata "bagaimana jika kita... menyelesaikannya?" dan kemudian benar-benar membangunnya lol. Jadi apa rencananya di sini? Jika Anda seorang pengembang, API mereka sangat layak untuk dieksplorasi. Jika Anda seorang investor, perhatikan mekanisme tata kelola mereka dengan cermat. Tetapi yang paling penting, pahami bahwa konvergensi AI + blockchain ini bukan hanya siklus narasi lainnya. Ini sebenarnya adalah infrastruktur kali ini. Dan infrastruktur, teman-teman, adalah tempat di mana uang sebenarnya selalu dihasilkan dalam crypto. Bukan di koin anjing. WAGMI ✨️

【SLM vs LLM: Medan Pertarungan AI Generasi Berikutnya di "Model Khusus"?】 Dalam pemahaman kebanyakan orang, perkembangan model AI adalah sebuah perlombaan "lebih besar, lebih umum", dari GPT-2 ke GPT-4, dari ratusan miliar parameter ke skala model triliunan, seolah-olah hanya LLM (model bahasa besar) yang lebih kuat yang dapat mendominasi masa depan. Namun, di luar jalur arus utama yang tergesa-gesa ini, ada arus gelap "model khusus SLM (Specialized Language Models)" yang sedang muncul, dan OpenLedger adalah pelaku teguh dari paradigma baru ini. Satu, SLM adalah jalur yang wajar untuk menangani kebutuhan fragmentasi AI. (1) Masalah terbesar yang dihadapi model besar bukan hanya biaya, tetapi juga "inersia universalitas" yang menyebabkan hambatan efisiensi. Meskipun mereka dapat melakukan segalanya, seringkali mereka tidak cukup mahir, terutama dalam skenario vertikal di mana mereka tidak dapat memberikan respons yang benar-benar disesuaikan. (2) Keunggulan SLM terletak pada "kecil dan khusus": parameter yang lebih kecil, respons yang lebih cepat, dapat dengan cepat diterapkan dalam tugas spesifik seperti strategi perdagangan, operasi sosial, dan analisis risiko, serta melakukan iterasi cepat dengan penyesuaian data. (3) Pemikiran SLM OpenLedger tidak berfokus pada model itu sendiri, tetapi sebagai dasar "jaringan tugas data" untuk melatih model kecil yang efisien untuk setiap skenario yang dapat diatur. Intinya, bukan pada "besar" model, tetapi pada "spesifik" data. Kedua, bagaimana OpenLedger mendefinisikan "ekosistem model"? (1) Ekstrak data pelatihan dari Datanets: setiap Datanet fokus pada satu bidang tugas, mengumpulkan data mentah dari interaksi pengguna, kemudian menilai dan mengesahkan melalui sistem PoA. (2) Melalui OpenStream untuk melatih dan mengiterasi model: Aliran data multimodal masuk ke jaringan OpenStream, membentuk dataset pelatihan model, mendukung penyempurnaan dan pembaruan berkelanjutan. (3) Meluncurkan model Payable AI: SLM yang telah dilatih dapat diterapkan di jaringan OpenLedger, sebagai model AI yang dapat dipanggil, dibayar, dan dibagi hasilnya dalam skenario bisnis yang nyata. Tiga, SLM bukan hanya jalur teknologi, tetapi juga rekonstruksi struktur kekuasaan. OpenLedger tidak hanya mewakili pengurangan ukuran model, tetapi juga merupakan paradigma baru "penciptaan AI terdesentralisasi". Dibandingkan dengan arsitektur tertutup OpenAI, OpenLedger memberikan setiap kontributor data dan pengembang hak untuk berpartisipasi dalam evolusi model, dan membangun mekanisme pembagian manfaat di tingkat data, pelatihan, dan aplikasi. Model ini bukan lagi aset eksklusif raksasa, tetapi merupakan aset jaringan yang dapat dibagikan dan dikolaborasikan. Dengan kata lain: SLM adalah "kekuatan dekonstruksi" dari LLM, bukan untuk menggantikan, tetapi untuk merobohkan struktur model yang tertutup dan monopolistik, serta membangun ekosistem kreasi AI yang lebih demokratis.

Hari ini saya ingin berbagi tentang peningkatan besar dari #OpenLedger Dev Docs Dokumen pengembang #OpenLedger baru-baru ini mengalami peningkatan "besar-besaran"! Pembaruan kali ini bukan sekadar perbaikan kecil, tetapi langsung meluncurkan kerangka API baru, bertujuan untuk membuka jalan bagi AI dan ekonomi blockchain. Dokumen ini diperbarui pada 3 Juli 2025, tepat dua hari yang lalu, bisa dibilang "hangat-hangat" baru keluar! Inti dari peningkatan ini adalah menyediakan alat yang lebih kuat, memungkinkan pengembang untuk lebih mudah membangun aplikasi yang didorong oleh AI, sambil membuat seluruh ekosistem menjadi lebih transparan dan berkelanjutan. Peningkatan kali ini juga mencerminkan pemikiran evolusi OpenLedger—bukan sesuatu yang instan, tetapi terus beriterasi berdasarkan kebutuhan nyata pengembang. Penjelasan Tiga API Pembaruan kali ini menghadirkan 3 API baru, masing-masing seperti "senjata super" yang membuka cara bermain baru bagi pengembang: Completions（完成端点） - Fungsi: Melalui endpoint /v1/completions, pengembang dapat mengirimkan prompt ke SLM (Model Bahasa Kecil) yang di-deploy untuk mendapatkan output yang dihasilkan secara cerdas. Pelacakan Anggaran & Pengeluaran - Fungsi: Melalui endpoint /spend/logs, pengembang dapat melacak biaya penggunaan model AI secara real-time. - Sorotan: Dapat melihat detail pengeluaran berdasarkan ID pengguna, ID permintaan, kunci API, atau periode waktu. Yang lebih menarik, biaya langsung dialokasikan kepada kontributor data dan pengembang model, mewujudkan mekanisme adil "semakin banyak digunakan, semakin banyak dihasilkan". Seperti "buku besar" yang transparan, siapa yang berkontribusi siapa yang mendapatkan uangnya jelas terlihat! Manajemen Model（模型管理） - Fungsi: Melalui endpoint /v1/models dan /model/info, pengembang dapat menjelajahi semua model yang tersedia (termasuk yang dibuat sendiri atau kontribusi komunitas), mendapatkan metadata rinci (seperti harga, mode inferensi, kelompok akses, dll.). - Sorotan: mendukung filter jangkauan tim dan kompatibilitas alat OpenAI, memberikan fleksibilitas luar biasa bagi pengembang. Seperti "supermarket model", ingin memilih model apa, mencari detail apa, semuanya dapat diakses dengan mudah! Bagaimana peningkatan ini menguntungkan para pengembang Peluncuran API ini memungkinkan pengembang untuk menciptakan aplikasi AI yang lebih cerdas, lebih adil, dan juga lebih mudah. - Peningkatan kontrol: Pengembang dapat mengelola pemilihan model dan izin akses dengan cermat, seperti menjadi tuan rumah sendiri, mengendalikan segalanya. - Efisiensi biaya dua kali lipat: Pelacakan anggaran waktu nyata menghindari "lubang hitam pembakaran uang", membuat alokasi sumber daya lebih akurat, menghemat uang dan memberikan ketenangan pikiran. - Transparan dan Adil: Melalui teknologi blockchain, kontributor data dan pengembang model dapat langsung mendapatkan manfaat, menciptakan ekosistem "berbasis imbalan". Pengguna juga dapat melihat segala sesuatu di balik AI, merasakan lebih aman. - Optimasi pengalaman pengembang: Alat-alat ini menyederhanakan proses yang kompleks, sehingga pengembang dapat fokus pada ide-ide kreatif, bukan terhambat oleh rincian teknis. Seperti memberikan "kemampuan super" kepada pengembang!

🎉 #OpenLedger Dokumentasi Pengembangan Diperbarui Secara Besar-Besaran! Bagaimana cara mewujudkannya? Buat beberapa API ini sederhana dan mudah dipahami: ▫️ Generasi petunjuk: Satu kalimat, AI langsung mengerti! ▫️ Pelacakan Pengeluaran: Berapa banyak yang dihabiskan, jelas dan terang! ▫️ Manajemen Model: Pilih model dengan bebas, sangat mudah digunakan! 🖥️ Ingin menggunakan SLM (model bahasa khusus) untuk menyelesaikannya dengan satu klik! Sangat cocok: ✅ Asisten AI, siap sedia kapan saja ✅ Kontrak pintar, stabil banget ✅ Pengembangan dApp, inferensi waktu nyata, generasi bahasa bebas bermain Bagaimana cara menggunakannya? Beri petunjuk, langsung dapatkan jawaban yang cerdas, dapat diandalkan, dan dapat dicari, sesederhana itu! Data: Terbuka dan transparan, tanpa batasan, siapa pun bisa menggunakannya! Anggaran & Pengeluaran: Pengeluaran yang transparan, penghasilan yang adil! 💰 Gunakan SLM, penyelesaian waktu nyata, tidak ada keraguan! Setiap kali seseorang menggunakan model, uang otomatis masuk, kontributor data dan pengembang model masing-masing mendapatkan bagian, dengan jelas dibagikan di blockchain. Bukti Atribusi (Proof of Attribution), membuat setiap sen menjadi transparan dan adil! Data Anda, Anda yang menentukan! Keren tidak? Manajemen Model: Model yang diinginkan, semuanya dalam satu jaring! 📦 /v1/models endpoint: Klik untuk melihat semua SLM, ada berbagai gaya! Apa yang bisa dilakukan? ⚙️ Model yang kamu buat sendiri 🌐 Kontribusi para tokoh besar di jaringan Lebih menyenankan: Ingin mencari model apa? Saring berdasarkan atribut, langsung dapatkan! Juga dapat terintegrasi tanpa hambatan ke ekosistem AI yang besar, efisiensi pengembangan langsung meningkat! Infrastruktur: Transparan, modular, dan mudah diperluas! OpenLedger🟠 memungkinkan Anda untuk dengan mudah menjelajahi AI blockchain, pengembangan tidak lagi merepotkan!

Ini bukan "AI Plus Chain" yang lain, OpenLedger benar-benar ingin memindahkan model ke blockchain. Belakangan ini banyak proyek "AI + blockchain" yang terdengar cukup mengesankan, tetapi yang benar-benar berjalan tidak banyak. 1. Menggunakan rantai untuk menjalankan model bahasa kecil (SLM), 2. Siapa pun yang menyumbangkan data, daya komputasi, kode, semuanya dapat dicatat di blockchain dan otomatis dibagikan. 3. Terakhir, model dapat digabungkan dan dipanggil seperti kontrak, tidak hanya dijalankan sekali dan dibuang. 4. Ini bukan membuat "AI pengganti", tetapi membuat satu lapisan yang benar-benar digunakan oleh Agent. Anda telah menyumbangkan data, model, dan komputasi untuk pelatihan AI, mengapa hasil akhirnya tidak ada hubungannya dengan Anda? 🌿 Penempatan inti juga sangat jelas: 🔹Yang dilakukan adalah "rantai untuk model kecil", bukan spekulasi konsep model besar. 🔹Model dapat digabungkan, digunakan kembali, dan dipanggil seperti kontrak pintar. 🔹Tidak hanya menjalankan inferensi, pelatihan, penyebaran, dan penandaan data, setiap langkah memiliki catatan nilai. 🔹Tingkat partisipasi tidak tinggi, satu kartu grafis, satu skrip, atau satu set data dapat masuk ke sistem Dengan kata lain, ini adalah lingkungan eksekusi on-chain yang benar-benar disiapkan untuk AI Agent, bukan proyek yang hanya untuk bermain API dengan gambar. Secara teknis, mereka menggunakan OpenLoRA, yang dapat mengurangi biaya penyebaran model, sebuah mesin biasa saja sudah bisa menjalankannya. Masih menggunakan arsitektur yang kompatibel dengan EVM, tidak perlu kamu mempelajari satu set hal baru. Saat ini jaringan pengujian sudah diluncurkan, menjalankan node, melakukan tugas, dan mengumpulkan poin semuanya sudah dibuka. Di masa depan juga akan ada pelepasan insentif $OPN, yang bisa dianggap sebagai periode jendela untuk berpartisipasi lebih awal. Masuk lebih awal selalu benar 😎

Ini bukan "AI Chain" lainnya, OpenLedger benar-benar ingin memindahkan model ke dalam blockchain. Belakangan ini banyak proyek "AI + Blockchain" yang terdengar mengesankan, tetapi yang benar-benar berjalan tidak banyak. ◾️◽️Menggunakan rantai untuk menjalankan model bahasa kecil (SLM), Siapa pun yang menyumbangkan data, daya komputasi, kode, semuanya bisa dicatat di blockchain dan otomatis mendapatkan bagi hasil, ◾️◽️Model terakhir dapat digabungkan dan dipanggil seperti kontrak, bukan hanya dijalankan sekali dan dibuang. ◾️◽️Ini bukan tentang membuat "AI alternatif", ini adalah tentang membangun satu lapisan yang benar-benar digunakan untuk Agent. Anda telah menyumbangkan data, model, dan kekuatan pemrosesan untuk pelatihan AI, mengapa pada akhirnya keuntungan tidak ada hubungannya dengan Anda? 🔲Posisi inti juga sangat jelas: ◾️◽️ Yang dilakukan adalah "rantai untuk model kecil", bukan mempromosikan konsep model besar. ◾️◽️ Model dapat digabungkan, digunakan kembali, dan dipanggil seperti kontrak pintar ◾️◽️ Tidak hanya menjalankan inferensi, pelatihan, penyebaran, dan penandaan data, setiap langkah memiliki catatan nilai. ◾️◽️ Ambang partisipasinya tidak tinggi, satu kartu grafis, satu skrip, atau satu set data sudah bisa masuk sistem. Dengan kata lain, ini adalah lingkungan eksekusi on-chain yang benar-benar disiapkan untuk AI Agent, bukan proyek yang hanya untuk mengirim gambar menggunakan API. Secara teknis, mereka menggunakan OpenLoRA, yang dapat mengurangi biaya penyebaran model, sebuah mesin biasa dapat menjalankannya. Masih menggunakan arsitektur yang kompatibel dengan EVM, tidak perlu kamu mempelajari satu set hal baru. Saat ini, jaringan uji coba sudah diluncurkan, menjalankan node, menyelesaikan tugas, dan mengumpulkan poin semuanya telah dibuka. Di masa depan juga akan ada pelepasan insentif $OPN, yang bisa dianggap sebagai periode jendela untuk berpartisipasi lebih awal. Masuk lebih awal tidak pernah salah 😎

【AI tidak transparan? Melihat Datanets bagaimana data menjadi "dapat dilacak"】 Dalam gelombang ledakan AI tahun lalu, model-model besar terus-menerus memperbarui batasan teknis, namun juga mengungkapkan satu masalah yang belum terpecahkan - masalah kotak hitam sumber data. Kita tidak bisa mengetahui model dilatih berdasarkan korpus seperti apa, siapa yang menyediakan data kunci, dan juga tidak dapat menilai apakah output model melanggar hak konten seseorang. "Ketidaktransparanan" ini semakin menjadi hambatan bagi penerapan AI yang lebih besar. Dan titik masuk OpenLedger adalah pemecahan masalah struktural yang mendalam ini—membangun kembali transparansi dan logika insentif AI dari sisi data, dengan fokus inti pada: Datanets. Satu, apa itu Datanets? Sebuah arsitektur jaringan data yang diciptakan untuk AI. Datanets adalah sistem inti yang dibangun oleh OpenLedger, dengan tujuan untuk membuat data yang digunakan oleh model AI "tercatat" dan "dapat diukur insentifnya". Ini bukan sekadar basis data atau platform crowdsourcing, melainkan sistem jaringan modular yang menggabungkan pengakuan hak on-chain, manajemen tugas, dan insentif ekonomi, yang dapat mengorganisir proses penyediaan, pengolahan, dan konsumsi data secara terstruktur. Setiap Datanet adalah ruang pengumpulan data dan kolaborasi tugas yang spesifik, berfokus pada suatu bidang vertikal tertentu, seperti indikator DeFi, pengenalan proyek NFT, dan korpus percakapan AI. Desain ini mencerminkan pemahaman OpenLedger tentang ekosistem "model bahasa khusus (SLM)": bukan semakin banyak data yang didapat, tetapi semakin tinggi kualitas dan semakin spesifik bidang data yang diperoleh. II. Inti Mekanisme: PoA, Infini-gram dan Paradigma Kolaborasi Data Baru OpenLedger memperkenalkan dua mekanisme kunci dalam Datanets, merekonstruksi alur tradisional "penyediaan data → pelatihan model": (1) Bukti Atribusi (PoA): sebuah mekanisme yang digunakan untuk mencatat hubungan antara kontributor data dan output AI. Ini memungkinkan setiap output model untuk sebagian "ditelusuri" kembali ke data yang berkontribusi dalam pelatihan, sehingga memungkinkan distribusi insentif yang dapat dilacak. (2) Unit model Infini-gram: OpenLedger menggunakan desain modul mikro model yang lebih fleksibel, membagi model menjadi komponen dengan granularitas yang lebih halus, di mana setiap komponen dapat mengikat sumber data yang sesuai. Desain ini tidak hanya meningkatkan komposabilitas model, tetapi juga memungkinkan "penanggungjawaban berdasarkan data". Datanets tidak berdiri sendiri, melainkan terhubung melalui antarmuka modular dengan Agents dan model Payable AI, membangun rantai aliran lengkap "tugas - data - model - aplikasi". Ini juga berarti: di masa depan Anda tidak hanya dapat menyediakan data, tetapi juga berpartisipasi dalam tugas pelatihan, menggunakan model, dan mendapatkan umpan balik serta keuntungan. Ketiga, apa yang diselesaikan Datanets dibandingkan dengan platform pengumpulan data dan anotasi tradisional? Di masa lalu, kami telah melihat banyak platform data crowdsourcing Web2, seperti Amazon Mechanical Turk, Scale AI, dll., yang telah mencapai hasil tertentu dalam skala, tetapi umumnya memiliki dua masalah: (1) Data Tanpa Kepemilikan: Data yang disediakan oleh peserta pada akhirnya menjadi milik platform, dan begitu digunakan oleh AI, sulit untuk melakukan pelacakan atau pembagian keuntungan selanjutnya. (2) Tugas yang terfragmentasi dan berulang tanpa insentif: Banyak tugas yang kurang memiliki tujuan jangka panjang atau kolaborasi terstruktur, mengakibatkan pekerjaan yang berulang dan kualitas data yang sulit dijamin. Tujuan Datanets adalah mengubah "tugas data" menjadi aset kolaborasi jangka panjang, bukan lagi tindakan eksploitasi sekali pakai oleh platform, tetapi membangun hubungan yang berkelanjutan. Data yang Anda sediakan adalah aset di blockchain, tugas yang Anda ikuti adalah modul yang dapat digabungkan, dan kontribusi Anda dapat dipanggil oleh model-model berikutnya dan mendapatkan imbalan. Empat, Kesimpulan: Datanets adalah infrastruktur data khusus untuk era AI. OpenLedger tidak berusaha menjadi ChatGPT berikutnya, tetapi ingin menyelesaikan masalah mendasar yang tidak dapat diselesaikan oleh ChatGPT: bagaimana logika produksi data AI dapat direkonstruksi? Pernyataan dan praktik Datanets menunjukkan bahwa OpenLedger menjadikan "transparan, kolaboratif, dan terukur" sebagai prinsip inti sistem data, yang merupakan respons paling mendasar terhadap AI dalam konteks Web3. Apakah model AI di masa depan dapat dipercaya, mungkin tidak tergantung pada skala parameter, tetapi pada apakah ia "dapat menjelaskan data apa yang digunakan."

【Bukan ChatGPT lainnya: Bagaimana OpenLedger membentuk kembali paradigma model AI?】 Satu, ChatGPT membuka era penyebaran AI, tetapi juga mengungkapkan keterbatasan model umum. Sejak akhir tahun 2022, ChatGPT telah memicu gelombang "demokratisasi" kecerdasan buatan secara keseluruhan, tetapi gelombang ini juga mengungkapkan satu masalah: model umum tidak selalu menjadi solusi terbaik untuk semua industri. Meskipun seri GPT memiliki kemampuan generasi bahasa dan generalisasi yang kuat, ia bergantung pada pelatihan data publik yang sangat besar. Saat menghadapi bidang profesional, sangat sensitif, dan terstruktur tinggi (seperti hukum, medis, keuangan, dll.), model seringkali "berbicara dengan percaya diri namun salah besar". Selain itu, proses pelatihan model umum tidak transparan dan sumber data tidak dapat dilacak, sehingga masalah seperti keadilan model, akuntabilitas, dan pembagian keuntungan komersial tidak dapat diselesaikan dalam jangka panjang. Ini juga merupakan titik awal OpenLedger memasuki dunia AI: bukan untuk membuat ChatGPT yang lain, tetapi untuk mendefinisikan kembali paradigma model AI yang lebih kecil, lebih profesional, dan lebih transparan. Kedua, tujuan OpenLedger: mendekatkan AI pada kebutuhan, berakar pada data. OpenLedger tidak mengikuti jalur "menggunakan model besar untuk menguasai", melainkan memilih untuk mengambil jalan yang berlawanan, masuk dari sisi data dan sisi permintaan, membangun kemampuan AI di bidang vertikal. Konsep inti yang mereka ajukan adalah SLM (Specialized Language Models, Model Bahasa Khusus), yang berbeda dari model umum (GLM) yang diwakili oleh ChatGPT. SLM berfokus pada optimasi dalam industri tertentu atau skenario tugas, dengan tujuan mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi, beban model yang lebih kecil, dan kontrol data yang lebih kuat. Dan di balik SLM, apa yang ditekankan oleh OpenLedger sebagai moat yang sebenarnya adalah serangkaian mekanisme data yang berbasis blockchain dan DePIN (Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi): (1) Melalui jaringan Datanets, mengorganisir pengumpulan data tertentu, penandaan, dan pengakuan hak secara komunitas; (2) Menggunakan mekanisme Model AI yang Dapat Dibayar (Payable AI Models) untuk memberikan saluran imbalan pendapatan bagi kontributor data dan pengembang model; (3) Dengan menggunakan mekanisme data yang dapat ditelusuri (seperti Proof of Attribution), memastikan bahwa setiap bagian data pelatihan dapat dilacak, diverifikasi, dan dimintakan pertanggungjawaban. Di bawah dukungan mekanisme ini, AI yang dibangun oleh OpenLedger bukanlah "kotak hitam", melainkan jaringan kolaborasi yang memiliki rantai tanggung jawab di atas blockchain. Tiga, "Model Khusus + Data yang Dapat Dilacak": Kombinasi Paradigma Baru OpenLedger OpenLedger sebenarnya membangun sebuah "platform pengembangan kolaboratif terdistribusi" yang mengarah pada masa depan AI: (1) Sisi model: SLM dapat dipanggil, digabungkan, dan dilatih oleh banyak pihak, menekankan fleksibilitas dan kustomisasi model; (2) Sisi data: Melalui organisasi pengumpulan dan penandaan data terdesentralisasi (Datanets), memberikan bahan bakar berkualitas tinggi yang berkelanjutan untuk model; (3) Sisi mekanisme komersialisasi: melalui pencatatan on-chain dan mekanisme pembayaran, mewujudkan "pembagian keuntungan multipihak" bagi penyedia data, operator node, dan pengembang model; (4) Jalur partisipasi: Dengan bantuan node plugin Chrome ringan dan node Android, lebih banyak pengembang non-profesional dapat "menambang data menjadi emas" dan memasuki pabrik pembangunan AI. Kombinasi ini tidak hanya membangun sebuah proyek AI, tetapi juga menciptakan ekosistem terdistribusi yang berfokus pada aliran data berkualitas tinggi dan penerapan skenario. AI tidak lagi sekadar proses satu arah "latihan selesai, lalu diterapkan", tetapi merupakan kolaborasi berkelanjutan yang didorong oleh komunitas data. Empat, mengapa ini bukan "proyek AI lainnya"? OpenLedger tidak berusaha untuk "membandingkan dengan ChatGPT", tetapi secara sengaja menghindari ilusi "hanya bisa bercakap-cakap". Mereka tidak sedang menciptakan super otak berikutnya, tetapi ingin membuat satu ribu sistem operasi "otak profesional"; bukan menciptakan mitos AI baru, tetapi menjawab masalah nyata: bagaimana membuat AI melayani kebutuhan nyata dunia nyata? OpenLedger, mungkin bukan proyek AI yang paling mencolok, tetapi ia sedang membentuk bagian dasar yang paling dibutuhkan di dunia AI.

slm

【OpenLedger itu apa? Titik awal baru untuk AI Blockchain】 Bagi OpenLedger, masa depan model AI tidak terletak pada satu otak super, tetapi dalam ribuan "kecerdasan khusus" untuk domain yang berbeda. Untuk membuat model ini memiliki "bahan baku" berkualitas tinggi - data, OpenLedger telah memperkenalkan mekanisme Datanets, yang menggabungkan konfirmasi hak on-chain dan mekanisme insentif untuk mendorong komunitas untuk secara kolaboratif membangun kumpulan data khusus domain, dan melacak ketertelusuran, penggunaan, dan distribusi pendapatannya. Kedua, mengapa kita perlu membuat "SLM (Model Bahasa Khusus)"? Paradigma baru untuk melawan AI umum Model besar unggul dalam "pemahaman umum", tetapi dalam skenario presisi tinggi seperti medis, hukum, penelitian, dan keuangan, biaya kesalahan sangat tinggi, dan kualitas data yang dibutuhkan sangat tinggi, model umum tidak dapat memenuhi kebutuhan pemahaman mendalam dan ekspresi spesialis. Konsep SLM dari OpenLedger, yaitu Specialized Language Model, mendorong pelatihan model khusus di sekitar skenario vertikal, dan mendukung mekanisme pelacakan kontribusi data yang "dapat diukur di blockchain", benar-benar mewujudkan "siapa yang menyediakan data, siapa yang berbagi nilai." Dalam logika ini, OpenLedger bukan hanya platform data, tetapi juga ekosistem terbuka yang ditujukan untuk pengembang, penyedia data, dan pembangun aplikasi AI, yang mencoba membangun kembali siklus nilai antara data-model-insentif. Tiga, Arsitektur Modular: Datanets, Payable AI, Agents Triune Sistem OpenLedger terdiri dari tiga modul inti: (1) Datanets: jaringan data terdesentralisasi, setiap Datanet terkait dengan kumpulan data dari bidang tertentu (seperti citra medis, dokumen keuangan, korpus permainan, dll.), di mana pengunggahan, pembersihan, peninjauan, dan penggunaan file dapat ditelusuri di blockchain. (2) Model AI yang Dapat Dibayar: Semua pemanggilan model terikat pada sumber data, biaya pemanggilan dapat dipatok, pengguna yang memberikan data atau sumber daya pelatihan dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk sistem distribusi pendapatan yang adil. (3) AI Agents: Membangun aplikasi di atas dasar Payable AI, termasuk asisten pintar, sistem perdagangan, mesin pencari, NPC game, dan lainnya, menghubungkan "dari data ke aplikasi" dalam rantai lengkap. Desain ini mencerminkan ambisi OpenLedger: bukan sekadar platform data, tetapi jaringan AI Web3 full-stack "data→model→aplikasi". Empat, Penegasan Data dan Mekanisme Insentif: Tempat Sebenarnya untuk Menggunakan Teknologi Blockchain OpenLedger memperkenalkan mekanisme yang disebut PoA (Proof of Attribution) untuk melacak kepemilikan, penggunaan, dan jalur nilai dari setiap data. Dengan menggabungkan mekanisme seperti Infini-gram dan Gradient-Based Attribution, pengukuran kontribusi data yang lebih detail dapat dicapai. Metode ini memiliki skalabilitas yang lebih baik dibandingkan dengan solusi tradisional "unggah dan bagikan" — data bukanlah sumber daya yang dibagikan secara anonim, melainkan aset yang memiliki identitas, nilai, dan jalur insentif. Ini menyediakan jaminan dasar untuk keadilan dan kepatuhan AI. Selain itu, mekanisme seperti operasi node, tugas poin, dan insentif airdrop semakin memperkaya cara insentif, serta menyediakan jalur partisipasi yang ringan bagi pengguna Web2 untuk memasuki dunia Web3 AI. Lima, Dari Visual ke Komunitas: Sebuah Eksperimen Narasi Merek Gurita Jika Anda memperhatikan desain merek OpenLedger, tidak sulit untuk menemukan bahwa mereka berusaha untuk memecahkan kesan dingin yang biasanya melekat pada proyek AI—maskot proyek ini adalah seekor gurita oranye yang mengenakan pakaian luar angkasa, terkadang menggambar grafiti "AI Blockchain" di dinding, terkadang menjadi pembawa acara AMA, dan terkadang menari dengan kipas di lautan awan merah muda di Hangzhou. Ini bukan sekadar pemasaran kartun, tetapi merupakan ekspresi eksternal dari visi inti mereka: membangun dunia data AI yang dapat diakses, terlibat, dan dibangun bersama. Di dunia ini, setiap orang adalah produsen, pengguna, dan pengelola data, dan bukan lagi pihak yang pasif atau "bahan bakar model". ~~~~~~ Jika OpenAI adalah "pabrik terpusat" di dunia AI, maka yang ingin dilakukan OpenLedger adalah "komunitas kecerdasan terdistribusi" yang terdiri dari puluhan ribu node kolaboratif.

slm

slm

Slm

#LLMs were the start, but #Agen AI adalah perbatasan berikutnya. Bukan hanya aplikasi yang lebih cerdas, tetapi alat onchain otonom dan khusus yang dapat berpikir, bertindak, dan beradaptasi. Masalahnya adalah bahwa sebagian besar agen saat ini bengkak, generik, dan hampir tidak dapat digunakan. Anda tidak bisa menggunakan pisau mentega untuk memotong steak. Mereka sedang membangun tumpukan AI lengkap untuk #Web3 dengan tiga komponen inti: ▪️ Hitung melalui OpenLoRA, di mana Anda dapat menjalankan ribuan model pada satu #GPU ▪️ Model melalui #ModelFactory, dengan penyesuaian tanpa kode dari dataset nyata ▪️ Data melalui #DATANETs, yang dikurasi oleh komunitas, berizin, dan dapat dilacak Di atas itu terdapat agen sebagai aplikasi onchain cerdas, yang didukung oleh SLM yang terverticalisasi yang dapat Anda sesuaikan dan terapkan tanpa memerlukan anggaran besar atau gelar PhD. Dibangun untuk perdagangan, staking, penelitian, co-pilot, dan banyak lagi. Dan tidak seperti LLM umum yang membengkak, mereka dilatih dengan data Anda untuk kasus penggunaan Anda. Itu adalah pergeseran meta yang ditunjukkan Ram. Agen pada dasarnya adalah versi aplikasi yang membengkak, hanya saja jauh lebih cerdas. Perlombaan untuk infrastruktur AI nyata di blockchain baru saja dimulai. $OPN

slm

1）Mengapa FLock membangun subnet di Bittensor? Bittensor sebagai jaringan terdesentralisasi yang dirancang khusus untuk pembelajaran mesin, subnetnya setara dengan sistem layanan AI yang terstruktur secara profesional, di mana setiap subnet dapat fokus pada tugas AI tertentu, melalui insentif token $TAO untuk mengkoordinasikan daya komputasi dan sumber data global, guna melaksanakan beberapa pelatihan dan penyesuaian yang kompleks dengan efisiensi yang lebih cepat. FLock sebagai platform pelatihan DeAI yang baru, menonjolkan fitur utamanya yaitu "Belajar Federasi", yang pada dasarnya adalah metode pembelajaran mesin terdistribusi, untuk menyelesaikan masalah seperti mekanisme validasi terdistribusi, desain mekanisme ekonomi, dan sebagainya. Bittensor memiliki arsitektur layanan daya komputasi desentralisasi yang matang, Flock dapat memanfaatkan keunggulan sumber daya yang telah terakumulasi di platform Bittensor dengan menerapkan subnet Flock OFF. Dengan cara ini, biaya infrastruktur "membangun kembali roda" dapat dihindari, yang setara dengan "menyewa" satu set fasilitas teknologi desentralisasi yang sudah ada, sehingga dapat lebih fokus pada optimasi algoritma terkait pembelajaran federasi dan pengembangan aplikasi. Pembagian kerja yang profesional ini memungkinkan kedua belah pihak untuk fokus pada kompetensi inti masing-masing, bersinergi untuk saling melengkapi. Dengan demikian, Bittensor menangani kebutuhan infrastruktur berbasis riset dasar, sementara FLock fokus pada optimasi pembelajaran federasi berbasis aplikasi. Tujuan inti Subnet 96 langsung mengarah pada titik nyeri kunci dalam pembelajaran federasi: bagaimana mengompresi kumpulan data domain besar menjadi bentuk efisien yang lebih padat. Dalam subnet ini, penambang bertanggung jawab untuk membuat data pelatihan untuk SLM yang telah dilatih sebelumnya, sedangkan validator menggunakan korpus besar untuk mengevaluasi kualitas model, bersama-sama menciptakan dasar model bahasa kecil berkinerja tinggi yang cocok untuk perangkat tepi. Mekanisme ini membangun dasar teknis yang kuat untuk FLock, memungkinkan jaringan pelatihan federasinya untuk mendukung kemampuan AI tepi generasi berikutnya. 2）Dari jalur teknis, FLock menggunakan subnet Bittensor untuk mencapai tiga terobosan: 2. Perlindungan privasi data asli: Keunggulan utama dari pembelajaran federasi adalah data tidak keluar dari lokasi asli, arsitektur subnet Bittensor semakin memperkuat fitur ini, melalui teknik kriptografi seperti bukti nol pengetahuan, memastikan peserta hanya berbagi pembaruan model dan bukan data mentah; 3）Terakhir, perlu dicatat bahwa di balik peluncuran subnet kali ini terdapat sosok raksasa Grup Mata Uang Digital (DCG), yang melalui anak perusahaannya Yuma Group mendorong inkubasi dan dukungan untuk subnet kali ini, sementara DCG adalah perusahaan induk dari Grayscale.

GM! Perusahaan teknologi besar terus menunjukkan kekuatan #LLM raksasa mereka seolah-olah ukuran adalah segalanya. Namun di dunia nyata, sebagian besar kasus penggunaan tidak memerlukan model mega 175B parameter yang dilatih di seluruh internet. Bayangkan LLM sebagai rantai kopi global yang besar. Mereka mencoba melayani segalanya untuk semua orang, tetapi Anda sering kali berakhir dengan sesuatu yang umum, mahal, dan berlebihan. 🦑 SLM di #OpenLedger adalah kafe spesial lokal Anda. Menu yang disesuaikan, layanan yang lebih cepat, dan tepat apa yang Anda butuhkan, apakah Anda sedang membangun chatbot Web3, asisten trading, alat penelitian medis, atau sesuatu yang niche. → Model-model ini lebih kecil, lebih tajam, dan lebih cerdas untuk pekerjaan tertentu. Dan bagian terbaiknya adalah, Anda dapat menyesuaikannya tanpa anggaran besar atau gelar PhD dalam pembelajaran mesin. Berkat OpenLoRA dan ModelFactory, Anda dapat melatih ribuan SLM di satu #GPU. Waktu nyata, hanya GUI, dan tidak ada tagihan cloud yang membuat dompet Anda menangis. #OpenLedger membuka era di mana AI tidak lagi hanya merupakan IP Big Tech yang terpusat. Ini adalah sesuatu yang bisa Anda bangun, miliki, dan monetisasi.

slm

slm

Hey teman-teman, ada berita besar! Project Ailey(ALE), agen AI tingkat pemula yang super keren itu, akhirnya akan melakukan peluncuran pertama di Launchpool #Gate! Project Ailey, ACE serba bisa untuk game, film, dan metaverse! Dia bukan hanya penduduk yang unik di Ailey Universe, tetapi juga penyedia layanan super personalisasi yang memiliki kepribadian sendiri. Teknologi SLM membuatnya hidup dan nyata di perangkat Anda. Waktu acara: 8 April 2025 pukul 14:00 hingga 18 April pukul 14:00 (UTC+8) Langkah-langkah partisipasi, masuk 🔥《Tappy Tappy Ailey》和《VR Secretary》已经让我们看到了Ailey的无限可能，更多精彩即将解锁。 #ProjectAiley #ALE #Launchpool #Gate peluncuran #eksplorasi metaverse

Dan itu memiliki potensi airdrop yang besar ➜ Mudah untuk dicapai ➜ Dapat diakses oleh semua orang ➜ Sepenuhnya gratis ➜ OpenLedger mengumpulkan $8 juta SLM adalah pengubah permainan melalui blockchain generasi berikutnya Saya jatuh cinta dengan #OpenLedger

Hari ini adalah liburan tradisional di negara saya ... Ketika saya menyeruput teh saya dan merenung, saya tidak bisa tidak mengagumi kecemerlangan sejati dari model-model khusus, para ahli sejati yang mendalami kerajinan mereka dengan presisi yang tiada bandingnya. LLM umum mengetahui sedikit tentang segala hal, tetapi model yang khusus adalah ahli yang sebenarnya. Sebuah utas [1] #openledger #AI #Blockchain #deAI #SLM

slm.............. . . . . . . . . ...

slm

slm

#PETOSHI#slm di sini tidak ada yang tahu apa itu kemanusiaan, kripto ini telah menghancurkan saya, tolong beri saya sedikit dukungan, rumah saya hancur dan saya mulai berpikir untuk bunuh diri, saya akan senang jika ada yang bisa memberikan dukungan meski sedikit.

SLM

SLM

SLM

SLM

saya amati slm bbrp bulan,di koin apa saja yg komen hanya akun” itu saja apakah anda itu robot??? yg di program kusus untuk menjebak mangsa,,,,?? 😅😅

SLM

SLM