Cookie上のプロジェクトは技術革新を核心に、高効率で安全なWeb3エコシステムを構築し、次世代インターネットの堅実な基盤を築いています。それぞれが各分野で画期的な革新を実現しています。 @VeloraDEX (#Velora#) 前身 ParaSwap、意図駆動型アーキテクチャを使用したクロスチェーン取引。160以上のプロトコルと9つのブロックチェーンから流動性を集約するマルチアセットパス（MAP）ルーティングにより、1200億ドルの取引量を処理しました。 SolverオークションとMEV保護を通じて、Veloraは実行パスを最適化し、失敗率を22%低下させ、ガスなしの音声コマンド交換を可能にします——ユーザー中心のDeFiへのパラダイムシフト。 @vooi_io (#VOOI) この点を補うために、チェーン抽象残高（CAB）システムを通じて、チェーン間の流動性を統一し、スマートルーティングアルゴリズムを通じて行います。23のパブリックチェーンと500以上のプールをサポートし、99.3%の取引成功率と37%のガス節約を提供します。 YZi Labsによって駆動されるV2メインネットは、永続的な契約とRWAを導入し、分散型環境で抽象的なブリッジを提供し、CEXに類似したユーザー体験を提供します。 @Almanak__(#Almanak) AIグループとERC-7540金庫を通じて予測ガバナンスを導入します。そのモジュールは2.3%の偏差精度で提案の影響を予測し、DAOの効率を55%向上させます。 ノンカストディアル実行と監査戦略は、堅牢性を確保し、オンチェーン金融のパフォーマンスレイヤーとして位置付けられています。 @OpenLedgerHQ(#OpenLedger) データ層として、専用言語モデル（SLM）にオプティミズムスタックを利用します。データネットワークを通じて所有権の証明とERC-8004代理を有効にし、20PB以上のデータセットをマネタイズし、1470万ドルの収益を生み出します。 @antix_in (#antix) GPT-4oを通じてAIGE（AI生成実体）を統合し、メタバースのためにソウルバインディングデジタルヒューマンを創造します。NFTは300%成長し、820万ドルの資金調達によって支えられ、プラットフォームはリアルタイムストリーミングと感情計算をサポートし、ブロックチェーンによって検証可能なアイデンティティが保護されています。 @build_on_bob (#BuildOnBOB) モジュラーRollupを提供し、ビットコインのセキュリティとイーサリアムのEVMを統合します。 127種類のカスタムソリューションを保持し、DeFiチェーンで8000TPSを実現し、ゲームでは0.3秒の最終性を達成し、BitVMブリッジを介して——ラッパーなしでBTCの流動性をアンロックします。 @RaylsLabs (#RaylsLabs) 二重チェーン混合を採用：EVM互換の公共L2にKYCを備え、ZKP/同型暗号のプライベートサブネット。 TradFi-DeFiをブリッジし、CBDCパイロットで毎日200万件の取引を処理し、ParaFiとFrameworkの3800万ドルの支援を受けています。 @recallnet (#Recall) AgentRankを通じてオンチェーンメモリを提供し、AIのパフォーマンスを検証し、不変の編集履歴を使用します。誤情報検出の精度は98.7%で、メディアによってzkML推論に採用され、組み合わせ可能な知識ユニットを有効にします。 @tenprotocol (#TenProtocol) TEEとZKPを融合させた秘密のRollupで、毎秒4500件の暗号TPSを処理し、エラー率は0.1%です。EVMと互換性があり、データコントロールを保持しながらEthereumを拡張する、シールドオークションとプライベート金庫をサポートしています。 @LABtrade_ (#LAB) 6つのチェーン/12のDEXでmeme流動性を集約し、確認時間を1.2秒に圧縮し、スリッページを0.5%にします。そのモジュラーエンジンは迅速なプロジェクト立ち上げを促進し、高いボラティリティの取引効率を向上させます。 @cookiedotfun |#COOKIE #SNAPS

これは単なるAIプロジェクトではない、いやいや…. @OpenledgerHQは明示的に全く新しい分散型AIインフラストラクチャを構築しています。 もうブラックボックスAIはありません。 もはや幻の回答はありません。 データ盗難はもうありません。 ここが異なる点です あなたのデータはそのソースに帰属し、透明な環境を可能にします。 オンチェーンに記録されているため、不公平が生じる余地がなく、AIに責任を持たせることができます。 データを提供すれば、AIモデルの使用時に適切に報酬が得られます。 これは誇大広告ではありません。実際のオープンソースです 世界中の誰もが誰のためにもAIを構築できるグローバルなAIインフラ。 私たちが知っているAIは古くなっています。 Openledgerは次のステップです。 貢献者とSLMをエンパワーメントする ブロックチェーンの活用 それで本当の質問は 一般的な知能をまだ使っていますか… それとも、すでに未来の一部ですか？ さて、私の愛、滞在してください$OPEN ❤️

昔々、山のふもとの村人たちは桃を育てていましたが、果実はすべて山頂の神社の祭司に売ってもらわなければなりませんでした。いくら儲かったのか誰も知らず、配当を受け取った者はいませんでした。祭司は言いました：「あなたたちはただ育てればいい。」 その後、若者たちは山の中腹で市を開き、木の一本一本に名前を付け、誰が水をやり、誰が肥料を施したかをしっかり記録し、桃の売上も自動的にみんなに分配された。人々はついに言った：「果実は私たちが育てたものだから、当然みんなで分け合うべきだ。」 今日のAIは、まさに別の「山の頂上の寺」ではないでしょうか？私たちが生み出すデータは、大企業によって独占されています。そして、@OpenledgerHQはその山の中腹の市場のようなものです——それはAIのために設計された専用のチェーンを使用して、コミュニティが「データネットワーク」を共同で構築し、医療や金融などの専用モデル（SLM）を訓練します。誰が貢献するかがチェーン上に記録され、「貢献証明」に基づいて無駄にされることはありません；モデルが収益を上げた後、その収益は自動的に参加者に分配されます。 トークン OPEN は燃料であり、支払いとインセンティブに使用されます。エコシステムが繁栄するほど、より多くの人々が恩恵を受けます。彼らが目指しているのは、AIの巨人を再構築することではなく、誰もがAI時代の一杯を分け合えるようにすることです。もし未来のAIが水道や電気のように重要であるなら、それは皆が共に建設し共有する公共施設であるべきかもしれません。 #Openledger #クッキー #Kaito #ETH

【誰でもモデルをトレーニングできる？OpenLedgerはAIの参加ハードルをドロップする】 従来のAIモデルの訓練の文脈では、高品質なモデルを訓練することは通常、大規模なデータリソース、高価な計算基盤、専門のアルゴリズムチームを必要とします。このような高いハードルは、ほとんどの一般の個人が参加する機会を排除し、モデル訓練の主導権を高度に集中させています。しかし、OpenLedgerが構築した分散型AIデータネットワークは、この古い枠組みを打破し、「誰もがモデル訓練に参加できる」ことが空論ではなくなることを目指しています。 一、データ貢献の非中央集権メカニズム OpenLedger のシステムでは、AI モデルのトレーニングは単一の機関のデータ収集に依存せず、Datanets と呼ばれるデータネットワークを通じて多様なソースの協力が行われます。すべてのユーザー、すべてのノードは、オープンタスク (OpenTask) に基づいてデータの収集、ラベリング、フィルタリング、および検証に参加できます。 このプロセスは、信頼とインセンティブを保証する2つのメカニズムによって実現されます。 （1）PoA（注意証明）データ確権メカニズム：データの生産行為が記録、追跡、量化できることを保証し、「誰が参加し、誰が貢献し、誰が確権するか」を実現する。 （2）OpenTask 標準化タスクプロトコル：モジュール化されたタスク要件を説明することで、異なるバックグラウンドを持つユーザーも理解し参加できるようにし、ドロップ技術的なハードル。 簡単に言えば、OpenLedgerでは、Web3ユーザーはプラットフォームが開始したタスクを完了するだけで、サンプルデータを提供したり、検証に参加したり、モデルのパフォーマンスについてフィードバックを提供したりすることで、モデルのトレーニングの一部となります。 二、モデルのトレーニングの軽量化と透明化のパス OpenLedgerはデータソースをコミュニティに外注するだけでなく、軽量モデルアーキテクチャを通じて微調整トレーニングのハードウェアのハードルをドロップしようとしています。このプラットフォームは、モデルが特定のドメインタスクにのみ焦点を当てた専用の小さなモデル（SLM）を使用することを促進しているため、必要なトレーニングリソースをより制御しやすくなっています。 その一方で、OpenLedger はオンチェーンでトレーニングプロセスのメタデータを記録することで、モデルのトレーニングプロセスに一定の検証可能性と透明性を持たせています。これは非専門的な開発者にとって特に重要です：彼らは基盤となるアルゴリズムの詳細を理解する必要はなく、プラットフォームが提供するタスクフローに従って参加するだけで、貢献することができます。 この構造は、私たちに明確な方向性を示しています：未来のAIトレーニングはもはや大規模な研究機関の専有物ではなく、「コミュニティ主導のデータ共創ネットワーク」となるでしょう。 三、インセンティブシステムはどのように「トレーニング参加者」役割をバインドしますか？ OpenLedgerのインセンティブ設計は、モデル呼び出し端の利益分配に限定されず、トレーニングプロセスの各種重要な役割にまで広がります。 （1）データ提供者：データをアップロード、フィルタリング、整理する； （3）微調整の協力者：OpenTaskを通じて特定のモデルのトレーニング最適化に参加する； （4）評価ノード：トレーニングが完了したモデルの性能検証を行います。 上記の各カテゴリの役割は、ポイントシステムを通じて貢献証明書を取得し、将来のトークンシステムにマッピングされます。この設計は、分散型参加を保証しつつ、長期的な協力ネットワークの形成を促進します。 OpenLedger の設計において、モデルのトレーニングの権限と収益は徐々にコミュニティに戻されます。すべてのユーザーは単なる消費者ではなく、ビルダー、トレーナー、バリデーターです。これは従来の AI システムへの挑戦であるだけでなく、AI 分野における Web3 の参加論理の自然な拡張でもあります。

AI経済がオンチェーン化されており、OpenLedgerが実際にそれを構築しています。 彼らは開発者ドキュメントに大規模なアップグレードを行ったばかりです。 今すぐ： • デプロイされた任意の小型言語モデル (SLM) にクエリを送信する • 支出と実行フローを追跡する • オンチェーンプログラム可能なロジックでエージェントを強化する • データ、モデル、行動を一つの生きたシステムに接続する それはどういう意味ですか？ それは、すべてのプロンプトが分散された心の一部になることを意味します。 すべての呼び出しは記録され、確認され、新しい種類のメモリに埋め込まれます。 アプリだけでなく、エージェントがコードから出現し始める。 エージェント、ツール、またはオープンAIシステムを実験している場合でも ここはアイデアが静的でなくなり、生き生きとし始める場所です。 ドキュメントが公開されました： 公式アップデートスレッド: Web3 x AIは未来ではない。 それは論理、価値、自律が交差する基盤です。

OpenLedgerのコアバリューはどこにあるのでしょうか？ この問題は深く話し合う価値があると思います。 多くの人が最初に技術について言うでしょう。確かに、彼らの最近のDev Docsの更新を見てください： APIがより明確になり、機能モジュール化がうまく行われています。 特にそのProof of Attributionメカニズムは、各モデル呼び出しのたびにリアルタイムで収益を決済し、データ提供者と開発者がすぐに分配を受け取ることができます。 この「使い捨てでお金を分ける」デザインは、AI分野ではあまり見られません。 しかし、私は技術が表面的なものに過ぎないと感じています。 さらに重要なのは、彼らが構築したその透明な協力システムです： モデル管理インターフェイスから支出追跡機能まで、全てのプロセスがチェーン上で完了します。 これは何を意味しますか？ つまり、貢献者は自分の功績が埋もれてしまう心配をする必要がなく、後から参加する人が成果を得ることを恐れる必要もありません。 本当の功績は長期的な建設者に帰属し、この価値観は現代のAI界では非常に不足しています。 コミュニティ運営についても話しましょう。 最近、小章魚は @KaitoAI と @cookiedotfuncn にお金を投じている。このことは、一見するとマーケティング活動のように見えるが、実際には彼らが初期の貢献者を重視していることを反映している。 毎週 Top100 が賞金プールを分配し、コミュニティメンバーに直接トークンインセンティブを提供...これらはすべて、コミュニティに実際の行動で恩返しをしています。 スローガンを唱えるだけのプロジェクトと比べて、その優劣は明らかです。 実際に私が最も感動したのは彼らのデザイン理念です： AIインフラストラクチャをプラグイン可能で拡張しやすくする。 現在、多くのAIプロジェクトはクローズドエコシステムを好みますが、OpenLedgerはAPIを十分に汎用的に作成することを選択し、自社のモデルだけでなく、ネットワーク全体のSLMも接続できるようにしています。 このようなオープンな思考こそが、長期的な価値を構築する正しい方法です。 もちろん、ブランドイメージも大きくプラスになります。 あの小さなタコのIPデザインは本当に愛らしく、技術プロジェクトに人間味を与えています。 しかし、可愛い外見に騙されないでください。基盤となるアーキテクチャの専門性が重要です。 最近更新された3つのインターフェースモジュール： ヒント生成、予算追跡、モデル管理、それぞれが一つのコアな痛点を解決しています。 結局、@OpenledgerHQ の価値は、透明で公平な協力ネットワークを構築することにあります。 ここでは、貢献者が正当な報酬を得ることができ、開発者がアプリを迅速に構築でき、エコシステム全体の成長の利益が合理的に分配されます。 これが次世代の AI インフラストラクチャのあるべき姿かもしれません。 #OpenLedger #KaitoYappers #KaitoAI #Cookie

今日は、#OpenLedger Dev Docsの重要なアップグレードを共有します。 #OpenLedgerの開発者向けドキュメントが最近大幅にアップグレードされました！このアップデートは単なる小さな調整ではなく、AIとブロックチェーン経済のための全く新しいAPIフレームワークの立ち上げです。この文書は2025年7月3日に更新され、ちょうど2日前のもので、まさに「焼きたて！」です。このアップグレードの核心は、開発者がAI駆動のアプリケーションをより簡単に構築できるように、より強力なツールを提供し、エコシステム全体をより透明で持続可能にすることです。このアップグレードはOpenLedgerの進化的アプローチを反映しており、一度限りの努力ではなく、開発者の実際のニーズに基づいた継続的な反復です。 3つの主要なAPIの詳細な説明 このアップグレードでは、開発者に新しいゲームプレイを解放する3つの新しいAPIが追加されます。例えば「スーパーウェポン」: 完了 - 機能: /v1/completions エンドポイントを通じて、開発者はデプロイされた SLM (小型言語モデル)にプロンプトを送信し、知的に生成された出力を取得できます。 予算と支出の追跡 - 機能: 開発者は、/spend/logs エンドポイントを通じて、AI モデルの使用コストをリアルタイムで追跡できます。 - ハイライト：ユーザーID、リクエストID、APIキー、または期間別に支出の詳細を表示できます。さらにクールなのは、手数料がデータ提供者とモデル開発者に直接配分されており、「使用した分だけ稼ぐ」という公平なメカニズムを実現していることです。まるで透明な「台帳」のようで、誰が貢献し、誰が稼いでいるのかが明確です！ モデル管理 - 機能: /v1/models および /model/info エンドポイントを通じて、開発者は自分自身またはコミュニティによって作成されたすべての利用可能なモデル ( を参照し、価格、推論モード、アクセスグループなどの詳細なメタデータ ) を取得できます。(。 - ハイライト：チームの範囲フィルタリングとOpenAIツールとの互換性をサポートし、開発者に大きな柔軟性を提供します。まるで「モデルスーパーマーケット」のように、任意のモデルを簡単に選んだり、詳細を確認したりできます！ これらのアップグレードは開発者にどのように利益をもたらしますか？ これらのAPIの導入により、開発者はよりスマートで、公正で、心配のないAIアプリケーションを作成できるようになります: - コントロールアップグレード：開発者は、モデル選択とアクセス権限を細かく管理でき、全体の状況を掌握することができます。 - コスト効率が2倍に: リアルタイムの予算追跡により「お金を燃やすブラックホール」を回避でき、より正確なリソース配分が可能になり、コストと心配を節約できます。 - 透明性と公正性：ブロックチェーン技術を通じて、データ提供者とモデル開発者は直接的に利益を得ることができ、「報酬を与える」エコシステムを作り出します。ユーザーはAIの背後にあるすべてを確認でき、より大きな安心感を体験できます。 - 開発経験の最適化：これらのツールは複雑なプロセスを簡素化し、開発者が技術的な詳細に悩まされることなく創造性に集中できるようにします。まるで開発者の「スーパーパワー」にバフを追加するようなものです！

今日は、#OpenLedger Dev Docsの重要なアップグレードを共有します。 #OpenLedgerの開発者向けドキュメントが最近大幅にアップグレードされました！このアップデートは単なる小さな調整ではなく、AIとブロックチェーン経済のための全く新しいAPIフレームワークの立ち上げです。この文書は2025年7月3日に更新され、ちょうど2日前のもので、まさに「焼きたて！」です。このアップグレードの核心は、開発者がAI駆動のアプリケーションをより簡単に構築できるように、より強力なツールを提供し、エコシステム全体をより透明で持続可能にすることです。このアップグレードはOpenLedgerの進化的アプローチを反映しており、一度限りの努力ではなく、開発者の実際のニーズに基づいた継続的な反復です。 3つの主要なAPIの詳細な説明 このアップグレードでは、開発者に新しいゲームプレイを解放する3つの新しいAPIが追加されます。例えば「スーパーウェポン」: 完了 - 機能: /v1/completions エンドポイントを通じて、開発者はデプロイされた SLM (小型言語モデル)にプロンプトを送信し、知的に生成された出力を取得できます。 予算と支出の追跡 - 機能: 開発者は、/spend/logs エンドポイントを通じて、AI モデルの使用コストをリアルタイムで追跡できます。 - ハイライト：ユーザーID、リクエストID、APIキー、または期間別に支出の詳細を表示できます。さらにクールなのは、手数料がデータ提供者とモデル開発者に直接配分されており、「使用した分だけ稼ぐ」という公平なメカニズムを実現していることです。まるで透明な「台帳」のようで、誰が貢献し、誰が稼いでいるのかが明確です！ モデル管理 - 機能: /v1/models および /model/info エンドポイントを通じて、開発者は自分自身またはコミュニティによって作成されたすべての利用可能なモデル ( を参照し、価格、推論モード、アクセスグループなどの詳細なメタデータ ) を取得できます。(。 - ハイライト：チームの範囲フィルタリングとOpenAIツールとの互換性をサポートし、開発者に大きな柔軟性を提供します。まるで「モデルスーパーマーケット」のように、任意のモデルを簡単に選んだり、詳細を確認したりできます！ これらのアップグレードは開発者にどのように利益をもたらしますか？ これらのAPIの導入により、開発者はよりスマートで、公正で、心配のないAIアプリケーションを作成できるようになります: - コントロールアップグレード：開発者は、モデル選択とアクセス権限を細かく管理でき、全体の状況を掌握することができます。 - コスト効率が2倍に: リアルタイムの予算追跡により「お金を燃やすブラックホール」を回避でき、より正確なリソース配分が可能になり、コストと心配を節約できます。 - 透明性と公正性：ブロックチェーン技術を通じて、データ提供者とモデル開発者は直接的に利益を得ることができ、「報酬を与える」エコシステムを作り出します。ユーザーはAIの背後にあるすべてを確認でき、より大きな安心感を体験できます。 - 開発経験の最適化：これらのツールは複雑なプロセスを簡素化し、開発者が技術的な詳細に悩まされることなく創造性に集中できるようにします。まるで開発者の「スーパーパワー」にバフを追加するようなものです！

🧵 OpenLedgerは、他の暗号通貨が自分たちのJPEGがカウボーイハットをかぶるべきか宇宙飛行士のヘルメットをかぶるべきかをまだ考えている間に、ブロックチェーン上にAIインフラを構築していますlmaooooo。😂 正直に言えば、このAIとブロックチェーンの融合はずっと前から進行していたようなものです。私たちはただ、これを実現するための技術スタックを持っていなかっただけです。 みんながオラクルが革命的だと思っていた時を覚えていますか？ これらのSLM (小型言語モデル)は、AIのDeFiサマー版のようなものです。構成可能で、効率的で、専門化されています。一般の人々が「OMG、ChatGPTが宿題を書いた」と言っている間に、OpenLedgerはAIを実際に暗号で役立てるための金融基盤を構築しています。 検証可能な帰属の部分は、実は一番重要な部分なんだ。私たちは過去10年間「データの所有者は誰か」と叫んできたが、今やAIトレーニングセットのための暗号学的証明がやっと手に入ったのか？ これがAIの著作権危機を解決することになるのは確かですが、まだ誰もその会話の準備ができていません。 少し彼らのAPIリリースについて話しましょう。これはあなたの平均的な「Cloudflareに接続しました」というクソみたいなアップデートではありません。彼らは開発者が利用できる正当なインフラストラクチャ層を構築しています。 • AIトレーニングデータをオンチェーンで検証する • 中央集権的なAPIなしで推論を実行する • 質の高いデータに経済的インセンティブを付与する 正直に言うと、ここにはまだ大きな課題があります。AIトレーニングをオンチェーンに置くことは、計算的に非常に高価です。ガス代だけでも泣けてきます。しかし、彼らは行列演算に特化して最適化されたL2ソリューションに取り組んでいます。 これはまさにAIのためのDeFiの誕生を再び見ているようなものです。同じ雰囲気、同じ問題、同じ可能性です。 実際に興味深いのは、単にブロックチェーンに「AI」を付けて革新と呼んでいるわけではないということです。彼らは特定の問題を解決しています： • データの出所 • モデル所有権 • 配分を計算する • インセンティブの調整 今、中央集権的なAIが苦しんでいるすべてのこと。 この市場は絶対に巨大になるでしょう。すべてのAI企業は現在「あなたのトレーニングデータはどこから来たのですか？」という質問に直面しており、彼らの中で良い答えを持っている企業はありません。 OpenLedgerは基本的に「もし私たちがそれを...解決したらどうなる？」と言い、実際にそれを構築したと言いますね（笑）。 では、ここでのプレイは何ですか？もしあなたが開発者であれば、彼らのAPIは試してみる価値があります。もしあなたが投資家であれば、彼らのガバナンスメカニズムを注意深く観察してください。 しかし最も重要なのは、AI + ブロックチェーンのこの収束は単なる物語のサイクルではないということを理解することです。今回は実際にインフラストラクチャーなのです。 そしてインフラストラクチャー、友人たちよ、そこが暗号で本当にお金が常に作られてきた場所です。犬のコインではありません。WAGMI ✨️

【SLM対LLM:次世代AIの戦場は「専用モデル」にある? 】 ほとんどの人の認識では、AIモデルの発展は「より大きく、より汎用的な」競争であり、GPT-2からGPT-4、数百億パラメータから数兆モデルの規模へと進化しています。まるで、より強力なLLM（大規模言語モデル）だけが未来を支配できるかのようです。しかし、この狂奔する主流の道の外で、「専用モデルSLM（Specialized Language Models）」の暗流が渦巻いており、OpenLedgerはこの新しいパラダイムの確固たる実践者です。 一、SLM は AI の断片化ニーズに対応する合理的な道です。 （1）大規模モデルが直面する最大の問題はコストだけではなく、「汎用性の惰性」による効率のボトルネックです。彼らは何でもできるものの、特に垂直なシーンでは本当にカスタマイズされた応答を提供することができず、しばしばすべてが不十分です。 （2）SLMの利点は「小さくて専門的」であることです：パラメータが小さく、応答が速く、取引戦略、ソーシャルオペレーション、リスク管理分析などの具体的なタスクに迅速に展開でき、データに応じて微調整しながら迅速に反復できます。 （3）OpenLedgerのSLMの考え方はモデル自体を中心に展開されるのではなく、「データタスクネットワーク」を基盤として、構造化可能な各シーンに対して効率的な小モデルを訓練することです。その核心は、モデルの「大きさ」ではなく、データの「専門性」にあります。 二、OpenLedgerは「モデルエコシステム」をどのように定義していますか？ （1）Datanets からトレーニングデータを抽出する：各 Datanet は一つのタスク領域に焦点を当て、ユーザーのインタラクションから原始データを収集し、次に PoA システムによってスコアリングと権利確認を行います。 （2）OpenStreamを通じてモデルをトレーニングおよび反復：マルチモーダルデータがOpenStreamネットワークに流入し、モデルのトレーニングデータセットが形成され、微調整と継続的な更新がサポートされます。 （3）Payable AI モデルの立ち上げ：トレーニング済みの SLM は OpenLedger ネットワーク上にデプロイ可能で、呼び出し可能、支払い可能、利益分配可能な AI モデルとして実際のビジネスシーンに参加します。 三、SLMは単なる技術路線ではなく、権力構造の再構築でもある OpenLedgerが代表するのは、単なるモデルのサイズの縮小ではなく、「分散型AI創作」という新しいパラダイムです。OpenAIの閉じた構造と比較して、OpenLedgerはすべてのデータ提供者と開発者にモデルの進化に参加する権利を与え、データ、トレーニング、アプリケーション層で利益配分メカニズムを構築しました。モデルはもはや大手企業の専有資産ではなく、共有可能で協力的なネットワーク資産です。 言い換えれば：SLMはLLMの「解構する力」であり、置き換えることではなく、閉じた独占的なモデルアーキテクチャを打破し、より民主的なAI創作エコシステムを構築することです。

今日は #OpenLedger Dev Docs の重要なアップグレードについて共有します #OpenLedger の開発者ドキュメントが最近「大規模な」アップグレードを迎えました！今回の更新は小さな修正ではなく、新しい API フレームワークを直接導入し、AI とブロックチェーン経済の道を開くことを目指しています。このドキュメントは 2025 年 7 月 3 日に更新され、今からちょうど 2 日前に発表された「ホット」な新鮮さです！アップグレードの核心は、より強力なツールを提供し、開発者が AI 主導のアプリケーションをより簡単に構築できるようにすることです。同時に、全体のエコシステムをより透明で持続可能にします。このアップグレードはまた、OpenLedger の進化的な考え方を反映しています。すぐに完了するのではなく、開発者の実際のニーズに基づいて継続的に反復していくというものです。 3つの主要なAPIの詳細な説明 今回のアップグレードでは、開発者に新しいプレイスタイルを解放する「スーパーウェポン」のような3つの新しいAPIが導入されました： コンプリーション（完成端点） - 役割：/v1/completions エンドポイントを通じて、開発者は任意のデプロイされた SLM（小型言語モデル）にプロンプトを送信し、インテリジェントに生成された出力を取得することができます。 予算と支出の追跡 - 目的：/spend/logs エンドポイントを通じて、開発者は AI モデルの使用コストをリアルタイムで追跡できます。 - ハイライト：ユーザーID、リクエストID、APIキー、または期間別に費用の詳細を確認できます。さらに素晴らしいのは、費用が直接データ提供者とモデル開発者に配分され、「使った分だけ、稼げる」という公平なメカニズムを実現していることです。まるで透明な「帳簿」のように、誰が貢献し、誰が稼いでいるのかが一目瞭然です！ モデル管理（モデル管理） - 作用：/v1/models および /model/info エンドポイントを通じて、開発者は利用可能なすべてのモデル（自分で作成したものやコミュニティが貢献したものを含む）を閲覧し、詳細なメタデータ（価格、推論モード、アクセスグループなど）を取得できます。 - ハイライト：チーム範囲のフィルタリングとOpenAIツールの互換性をサポートし、開発者に非常に高い柔軟性を提供します。まるで「モデルのスーパーマーケット」のように、どのモデルを選び、どの詳細を調べるかが簡単に手に入ります！ これらのアップグレードは開発者にどのように恩恵をもたらすのか これらのAPIの導入により、開発者はよりスマートで、公平で、そしてより安心なAIアプリケーションを構築できるようになります。 - コントロールのアップグレード：開発者はモデルの選択とアクセス権を細かく管理でき、自分で家を管理し、全体を掌握することができます。 - コスト効率が倍増：リアルタイムの予算追跡により「お金を燃やすブラックホール」を避け、リソース配分がより正確になり、節約と安心を実現します。 - 透明性と公平性：ブロックチェーン技術を通じて、データ提供者とモデル開発者は直接利益を得ることができ、「報酬のある」エコシステムを構築します。ユーザーはAIの背後にあるすべてを確認でき、より安心して体験できます。 - 開発体験の最適化：これらのツールは複雑なプロセスを簡素化し、開発者は技術的な詳細に足を引っ張られることなく、創造性に集中できる。まるで開発者に「超能力」を付与するバフをかけたかのようだ！

🎉 #OpenLedger 開発ドキュメントが大幅にアップグレード！ どのように実現するのか？これらの API を簡単でわかりやすくするには： ▫️ ヒント生成：一言でAIが瞬時に理解！ ▫️ 支出追踪：花いくら、はっきりと！ ▫️ モデル管理：モデルは自由に選べて、超使いやすい！ 🖥️ SLM（専用言語モデル）をクリックして、すべてを解決！ スーパーフィット: ✅ AI アシスタント、いつでも待機中 ✅ スマートコントラクト、安定している ✅ dApp開発、リアルタイム推論、言語生成を自由に楽しむ どのように使いますか？ ヒントを投げれば、すぐに賢く、信頼できる、確認可能な回答を得られます。簡単すぎる！ データ：公開透明、ハードルなし、誰でも使える！ 予算 & 支出：お金の透明性、フェアな収益！ 💰 SLMを使用して、リアルタイムで決済、決して曖昧にしません！ モデルを使用するたびに、お金が自動的に振り込まれ、データ提供者とモデル開発者はそれぞれ一分を受け取り、ブロックチェーン上で明確に分配されます。 帰属の証明、すべてのペニーをオープンで公正にしてください! あなたのデータはあなたのもの！クールですか？ モデル管理：欲しいモデルを一網打尽！ 📦 /v1/models エンドポイント：クリックするとすべてのSLMが表示され、さまざまなスタイルがあります！ 何をすることができますか？ ⚙️ あなた自身で作ったモデル 🌐 ネット上の大物たちの貢献 もっと爽やかなのは：どのモデルを探していますか？属性でフィルターをかければ、すぐに見つかります！大AIエコシステムにシームレスに接続でき、開発効率が一気に最大化されます！ インフラ：透明で、モジュール化されており、自由に拡張可能！ OpenLedger🟠 はあなたが AI ブロックチェーンを簡単に操作できるようにし、開発がこれまで以上に楽になります！

これは別の「AI加鎖」ではなく、OpenLedgerは本当にモデルをチェーンに移そうとしている。 最近多くの「AI + ブロックチェーン」プロジェクトがあり、かなり魅力的に聞こえますが、実際に動き出しているものはあまりありません。 1. チェーンを使って小型言語モデル（SLM）を実行する、 2. データ、計算力、コードを提供した誰もが、ブロックチェーン上に記録され、自動的に報酬を受け取ることができます。 3. 最後にモデルは契約のように組み合わせて呼び出すことができ、一度実行して捨てるものではありません。 4. それは「AI の平替え」をするのではなく、エージェントのために本当に使えるレイヤーを作っている。 あなたはAIの訓練にデータ、モデル、計算力を提供したのに、なぜ最終的な利益があなたに関係ないのですか？ 🌿コアのポジショニングも非常に明確です： 🔹小さなモデルを動かすための「チェーン」を作っているのであって、大きなモデルの概念を炒めているわけではありません。 🔹モデルはスマートコントラクトのように組み合わせたり、再利用したり、呼び出したりすることができます 🔹推論だけでなく、トレーニング、デプロイ、データのラベリング、各ステップには価値の記録があります 🔹参加のハードルは高くなく、1つのグラフィックカード、1つのスクリプト、または1セットのデータでシステムに入ることができます 言い換えれば、これは本当にAIエージェントのために準備されたオンチェーン実行環境であり、画像を送ったりAPIで遊んだりするためのプロジェクトではありません。 技術的には、彼らはOpenLoRAを使用しており、モデルの展開コストを圧縮でき、普通のマシンで実行できます。 使用しているのは EVM 互換アーキテクチャであり、新たに一式を学ぶ必要はありません。 現在、テストネットがオンラインになり、ノードを実行したり、タスクを行ったり、ポイントを獲得することができるようになりました。 将来的に $OPN のインセンティブが解放される予定で、これは事前に参加できるウィンドウ期間と考えられます。 前もって入場するのは間違いない 😎

これは別の「AI加鎖」ではありません。OpenLedgerは本当にモデルをブロックチェーンに移すことを考えています。 最近、多くの「AI + ブロックチェーン」プロジェクトがあり、印象的なことを言っているが、実際に動き出しているものはあまり多くない。 ◾️◽️チェーンを使って小型言語モデル（SLM）を走らせる、 データ、計算力、コードを提供した人は誰でも、ブロックチェーン上に記録され、自動的に分配されます。 ◾️◽️最後のモデルは契約のように組み合わせたり呼び出したりでき、1回実行して捨てるものではありません。 ◾️◽️それは「AI の代替品」を作るのではなく、エージェントが使用するための本物のレイヤーを構築しています。 あなたはAIのトレーニングにデータ、モデル、計算力を提供したのに、最後の利益はあなたには関係ないのはなぜですか？ 🔲コアポジショニングも非常に明確です： ◾️◽️ 行っているのは「小さなモデルを走らせるためのチェーン」であり、大きなモデルの概念を炒めているわけではありません。 ◾️◽️ モデルはスマートコントラクトのように組み合わせたり、再利用したり、呼び出したりできます ◾️◽️ 推論だけでなく、トレーニング、デプロイ、データラベリングの各ステップに価値の記録があります ◾️◽️ 参加のハードルは高くなく、1枚のグラフィックカード、1つのスクリプト、または1セットのデータでシステムに入ることができます。 言い換えれば、これはAIエージェントのために真に準備されたチェーン上実行環境であり、画像を送信して遊ぶAPIのようなプロジェクトではありません。 技術的には、彼らはOpenLoRAを使用し、モデルのデプロイコストを圧縮し、普通のマシンで実行できる。 使用しているのはEVM互換アーキテクチャであり、新たに一から学ぶ必要はありません。 現在、テストネットがオンラインになり、ノードを実行したり、タスクを実行したり、ポイントを貯めたりすることが可能です。 今後も $OPN のインセンティブが解放されるので、参加できるウィンドウ期間と言えます。 前に入場するのは間違いない 😎

【AIは不透明？Datanetsから見るデータが「トレーサブル」になる方法】 過去1年間のAIの爆発的な波の中で、大規模モデルは技術の限界を何度も更新しましたが、それと同時に常に解決されていない問題を露呈しました。それはデータソースのブラックボックス問題です。私たちは、モデルがどのようなコーパスで訓練されているのか、誰が重要なデータを提供したのかを知ることができず、モデルの出力が誰のコンテンツ権利を侵害しているかを判断することもできません。この「不透明さ」は、AIのさらなる規模化の障害となっています。 OpenLedgerの切り口は、この深層的な構造的問題を打破することにあります。データを基にAIの透明性とインセンティブの論理を再構築することが、その核心的な手段です：Datanets。 一、Datanetsとは何ですか？AIのために生まれたデータネットワークアーキテクチャ DatanetsはOpenLedgerが構築したコアシステムで、AIモデルが使用するデータに「追跡可能性」と「計量的インセンティブ」を与えることを目的としています。それは単なるデータベースやクラウドソーシングプラットフォームではなく、オンチェーンの権利確定、タスク管理、経済的インセンティブを組み合わせたモジュール式ネットワークシステムであり、データの提供、加工、消費プロセスを構造的に組織することができます。 各 Datanet は具体的なデータ収集とタスク協力のスペースであり、特定の垂直分野に基づいて展開されています。例えば、DeFi 指標、NFT プロジェクトの紹介、AI の対話コーパスなどです。この設計は、OpenLedger が「専用言語モデル（SLM）」エコシステムを理解していることを示しています：多くのデータを取得することが重要なのではなく、より高品質でより特定の分野に特化したデータを取得することが重要です。 二、メカニズムの核心：PoA、Infini-gram とデータ協力の新しいパラダイム OpenLedgerはDatanetsに2つの重要なメカニズムを導入し、従来の「データ提供 → モデル訓練」のプロセスを再構築しました： （1）アトリビューションの証明（PoA）：データ提供者とAI生成物との関係を記録するためのメカニズムです。これは、モデルの各出力が訓練に参加したデータに部分的に「遡る」ことを可能にし、インセンティブの追跡可能な配分を実現します。 （2）Infini-gram モデルユニット：OpenLedger は、モデルをより細かなコンポーネントに分割する柔軟なモデルマイクロモジュール設計を採用しています。各コンポーネントは、それに対応するデータソースにバインドできます。この設計は、モデルの組み合わせ性を向上させるだけでなく、「データに基づく責任追及」を可能にしました。 Datanetsは孤立して存在するのではなく、モジュラーインターフェースを介してAgentsやPayable AIモデルと接続され、「タスク – データ – モデル – アプリケーション」の完全なフローリンクを構築します。これはつまり、将来的にはデータを提供するだけでなく、トレーニングタスクに参加し、モデルを使用し、フィードバックや利益を得ることもできるということです。 三、従来のクラウドソーシングとデータアノテーションプラットフォームと比較して、Datanetsは何を解決しましたか？ これまで私たちは、Amazon Mechanical Turk、Scale AIなどの多くのWeb2クラウドデータプラットフォームを目にしてきました。それらは規模の上で一定の成果を上げてきましたが、一般的に2つの問題が存在します： （1）データの帰属なし：参加者が提供するデータは最終的にプラットフォームの所有となり、一度AIに使用されると、その後の追跡や利益分配が難しくなる。 （2）タスクが散発的で繰り返しでインセンティブがない：多くのタスクは長期的な目標や構造化された協力が欠けており、結果として重複作業が発生し、データの質を保証することが難しくなっています。 Datanetsの目標は、「データタスク」を長期的な協力資産に変えることです。もはやプラットフォームの一回限りの搾取行為ではなく、持続的な関係を築くことです。あなたが提供するデータはオンチェーン資産であり、あなたが参加するタスクは組み合わせ可能なモジュールです。あなたの貢献は、後続のどのモデルにも呼び出され、報酬を得ることができます。 四、小结：Datanets は専用の AI 時代のデータインフラです OpenLedgerは次のChatGPTになろうとするのではなく、AIのデータ生成ロジックをどのように再構築するかという根本的な問題を解決しようとしています。 Datanetsの提案と実践は、OpenLedgerが「透明性、協力、計測可能性」をデータシステムの核心原則としていることを示しています。これはWeb3の文脈におけるAIへの最も本質的な応答の一つです。未来のAIモデルが信頼に値するかどうかは、パラメータの規模ではなく、「使用されるデータを明確に説明できるかどうか」に依存するかもしれません。

【別の ChatGPT ではない：OpenLedger が AI モデルのパラダイムをどのように再構築するのか？】 一、ChatGPTはAI普及時代を開きましたが、一般的なモデルの限界も明らかにしました。 2022年末から、ChatGPTは人工知能の「全民化」の波を引き起こしましたが、この波は同時に1つの問題を浮き彫りにしました：汎用の大規模モデルは、すべての業界において最適な解決策ではありません。 GPTシリーズは強力な言語生成および一般化能力を持っていますが、膨大な公開データの訓練に依存しており、専門的で高感度かつ高構造化された分野（法律、医療、金融など）に直面すると、モデルはしばしば「自信を持ってでたらめを言う」ことがあります。さらに、汎用モデルの訓練プロセスは不透明であり、データの出所が追跡できないため、モデルの公平性、責任追跡、商業的利益配分などの問題は長期間解決されていません。 これが OpenLedger が AI の世界に切り込む起点である：別の ChatGPT を作るのではなく、より小さく、精度が高く、専門的で透明性のある AI モデルのパラダイムを再定義することです。 二、OpenLedger の出発点：AI をニーズに近づけ、データに根ざす OpenLedgerは「大規模モデルによる市場占有」という路線を繰り返すのではなく、データ側と需要側からアプローチし、垂直分野のAI能力を構築することを選択しています。 彼らが提案したコア概念はSLM（Specialized Language Models、特化型言語モデル）であり、ChatGPTが代表する汎用モデル（GLM）とは異なります。SLMは特定の業界やタスクシーンにおいて最適化に焦点を合わせており、より高い精度、より小さなモデル負荷、そしてより強いデータの制御性を実現することを目指しています。 そして SLM の背後にある OpenLedger が強調する真の競争優位性は、ブロックチェーンと DePIN（分散型物理インフラネットワーク）に基づく一整のデータメカニズムです： （1）Datanetsネットワークを通じて、コミュニティ方式で特定のデータ収集、ラベリング、権利確定を行う； （2）使用可能なAIモデル（Payable AI Models）メカニズムを利用して、データ貢献者とモデル開発者に収入報酬のチャンネルを提供する； （3）データの追跡可能性メカニズム（例：Proof of Attribution）を活用し、すべてのトレーニングデータが追跡、検証、責任を持てるようにします。 これらのメカニズムに支えられて、OpenLedgerが構築したAIは「ブラックボックス」ではなく、オンチェーンの責任の連鎖を備えた協力ネットワークです。 三、“専用モデル + トレーサブルデータ”：OpenLedgerの新しいパラダイムの組み合わせ OpenLedgerが実際に構築しているのは、AIの未来に向けた「分散型協調開発プラットフォーム」です： （1）モデルサイド：SLMは多くの呼び出し、組み合わせ、トレーニングが可能であり、モデルの柔軟性とカスタマイズ性を強調しています； （2）データ側：分散型データ収集とアノテーション組織（Datanets）を通じて、モデルに継続的に高品質な燃料を提供する； （3）商業化メカニズム側：チェーン上の記録と支払いメカニズムを通じて、データ提供者、ノード運営者、モデル開発者の「多角的な分配」を実現する； （4）参加パス側：軽量のChromeプラグインノードとAndroidノードを活用して、より多くの非専門的な開発者が「データを金に変える」ことができ、AIの建設工場に参加できるようにします。 この組み合わせは、単にAIプロジェクトを構築するだけでなく、高品質なデータの流通とアプリケーションシーンの展開に関する分散型エコシステムを創造しました。AIは、もはや「トレーニングが完了したら展開する」という一方的なプロセスではなく、データコミュニティによって駆動される継続的な協働の場となりました。 四、なぜこれは「もう一つのAIプロジェクト」ではないのか？ OpenLedgerは「ChatGPTに対抗する」ことを試みておらず、「対話だけしかできない」という幻想を意図的に回避しています。 彼らは次のスーパーインテリジェンスを作るのではなく、1万の「専門的な脳」のオペレーティングシステムを作ろうとしている；新しいAI神話を築くのではなく、現実の問題に答えている：どのようにAIが現実の世界の真のニーズに応えるのか？ OpenLedgerは、最も目立つAIプロジェクトではないかもしれませんが、AIの世界で最も必要とされる基盤の部分を形作っています。

【OpenLedger とは何ですか？AI ブロックチェーンの新たな出発点】 OpenLedger にとって、AI モデルの未来はスーパー ブレインにあるのではなく、さまざまな分野に特化した「特化型知能」が数千存在することです。これらのモデルに高品質の「原材料」——データを提供するために、OpenLedger は Datanets 機構を導入し、オンチェーンの権利確認とインセンティブ メカニズムを組み合わせ、コミュニティが協力して分野特化のデータセットを構築し、そのトレーサビリティ、使用、および利益配分のプロセスを追跡することを奨励します。 二、なぜ「SLM（専用言語モデル）」を作るのか？汎用AIに対抗する新しいパラダイム 大規模モデルが得意とするのは「一般化理解」であるが、医療、法律、研究、金融などの高精度なシーンでは、誤りのコストが非常に高く、データの質に対する要求も極めて高いため、汎用モデルでは深い理解と専門的な表現の要求を満たすことはできない。 OpenLedgerのSLM理念、つまりSpecialized Language Modelは、垂直シーンに特化したモデルのトレーニングを提唱し、「オンチェーンで測定可能な」データ貢献追跡メカニズムをサポートし、「データを提供する者が価値を共有する」という真の実現を目指します。 この論理の下で、OpenLedgerは単なるデータプラットフォームではなく、開発者、データ提供者、AIアプリケーション構築者に向けたオープンエコシステムであり、データ-モデル-インセンティブ間の価値のクローズドループを再構築しようとしています。 3. モジュラーアーキテクチャ:データネット、Payable AI、Agents が 1 つに OpenLedger のシステムは、3 つのコア モジュールで構成されています： (1) Datanets：分散型データネットワークであり、各Datanetは特定の分野のデータセット（例：医療画像、金融文書、ゲームコーパスなど）に対応しています。その中で、ファイルのアップロード、クリーニング、審査、使用はすべてブロックチェーン上で追跡可能です。 (2) 支払可能なAIモデル：すべてのモデル呼び出しはデータのトレーサビリティに結び付けられ、呼び出しコストは価格設定可能で、データまたはトレーニングリソースを提供するユーザーは対応する報酬を得ることができ、公平な収入分配システムを形成します。 (3) AIエージェント：Payable AIを基盤にしたアプリケーションエンドで、スマートアシスタント、取引システム、検索エンジン、ゲームNPCなどを含み、「データからアプリケーションまで」の完全なリンクをつなぎます。 このデザインは、OpenLedgerの野心を体現しています：単なるデータプラットフォームではなく、「データ→モデル→アプリケーション」のフルスタックAI Web3ネットワークです。 四、データの権利確定とインセンティブメカニズム：ブロックチェーン技術の真の活用の場 OpenLedgerは、データの帰属、用途、価値の経路を追跡するためにPoA（Proof of Attribution）というメカニズムを導入しました。Infini-gramやGradient-Based Attributionなどのメカニズムと組み合わせることで、細粒度のデータ貢献計測を実現できます。 この方法は、従来の「アップロードして共有する」方式よりもはるかにスケーラブルです——データは匿名の共有リソースではなく、アイデンティティ、価値、インセンティブのパスを持つ資産です。これにより、AIの公平性とコンプライアンスのための基盤が提供されます。 さらに、ノードの運営、ポイントタスク、エアドロップインセンティブなどのメカニズムは、インセンティブ手段をさらに豊かにし、Web2ユーザーがWeb3 AIの世界に参加するための軽量な参加経路を提供しています。 五、視覚からコミュニティへ：一匹のタコのブランドストーリー実験 OpenLedgerのブランドデザインに注目すると、AIプロジェクトの従来の冷淡な印象を打破しようとしていることが分かります——プロジェクトのマスコットは宇宙服を着たオレンジ色のタコで、時には壁に「AI Blockchain」と落書きし、時にはAMAを主催し、時には杭州のピンクの雲海の中で扇を振って踊っています。 これは純粋なカートゥーンマーケティングではなく、その核心的なビジョンの外化表現です：近づきやすく、参加可能で、共に構築し共有するAIデータの世界を構築すること。 この世界では、すべての人がデータの生産者、使用者、管理者であり、もはや受動的な入力者や「モデルの燃料」ではありません。 ~~~~~~ もし OpenAI が AI 世界の「中央集権工場」であるならば、OpenLedger がやろうとしているのは、数万の協力ノードで構成された「分散型知的コミュニティ」です。

#LLMs were the start, but #AIエージェントは次のフロンティアです。単なるスマートアプリではなく、考え、行動し、適応できる自律的で専門的なオンチェーンツールです。 問題は、今日のほとんどのエージェントが膨張し、一般的で、ほとんど使えないということです。バターナイフを使ってステーキを切ることはできません。 彼らは、#Web3 のために三つのコア要素を持つ完全な AI スタックを構築しています： ▪️ OpenLoRAを使用して計算します。ここでは、単一の#GPUで数千のモデルを実行できます。 ▪️ #ModelFactoryを介したモデル、リアルデータセットからのノーコードファインチューニング ▪️ コミュニティキュレーションされた、許可された、そして追跡可能な #DATANETs を通じてのデータ その上に、巨大な予算や博士号を必要とせずに実際に微調整して展開できる垂直化されたSLMによって駆動されるスマートなオンチェーンアプリとしてエージェントが存在します。 取引、ステーキング、リサーチ、コパイロットなどのために構築されました。そして、膨れ上がった汎用LLMとは異なり、あなたのデータに基づいて、あなたのユースケースのためにトレーニングされています。 それがラムが指摘しているメタの変化です。エージェントは基本的にアプリの肥大化したバージョンであり、ただより賢いだけです。 オンチェーンの本物のAIインフラのレースは始まったばかりです。 $OPN

1）なぜFLockはBittensor上にサブネットを構築するのか？Bittensorは機械学習のために設計された分散型ネットワークであり、そのサブネットは専門的な分業のAIサービス体系に相当します。各サブネットは特定のAIタスクに集中でき、$TAOトークンのインセンティブによって世界中のコンピューティングパワーとデータリソースを調整し、複雑なトレーニングや微調整などのエンジニアリング実現をより迅速に行います。 FLockは新鋭のDeAIトレーニングプラットフォームであり、その主なハイライトは「フェデレーティッドラーニング」であり、本質的には分散型の機械学習方法です。分散検証メカニズム、経済メカニズムの設計などの問題を解決する必要があります。 Bittensorは成熟した分散化コンピューティングパワーサービスアーキテクチャを持っており、FlockはサブネットFLock OFFを展開することで、Bittensorプラットフォームが蓄積してきたリソースの利点を最大限に活用できます。これにより、"タイヤを再発明する"インフラコストを回避することができ、実質的に"既存の分散化技術インフラをレンタル"することになり、連邦学習関連のアルゴリズム最適化とアプリケーション開発により集中できます。このような専門的な分業協力により、両者はそれぞれのコア競争力に集中し、強力な連携で相互補完が可能です。 このように、Bittensorは基盤となるリサーチベースのインフラニーズを処理し、FLockはアプリケーションベースのフェデラル学習最適化に焦点を当てています。Subnet 96の核心的な目標は、フェデラル学習の重要な痛点に直接向かっています：どのように大規模なドメインデータセットをより高密度な効率的形態に圧縮するか。このサブネットでは、マイナーが事前訓練されたSLMのためのトレーニングデータを作成し、バリデーターは大規模なコーパスを用いてモデルの質を評価し、エッジデバイスに適した高性能な小型言語モデルの基盤を共に構築します。 このメカニズムはFLockに堅固な技術基盤を構築し、その連邦トレーニングネットワークが次世代のエッジAIを支える能力を持つことを可能にします。 2）技術的な観点から見ると、FLockはBittensorサブネットを利用して三つの層での突破を実現しました。 2.ネイティブデータプライバシーの保証:フェデレーテッドラーニングの主な利点は、データがローカルエリアを離れないことであり、これはBittensorのサブネットアーキテクチャによってさらに強化され、参加者はゼロ知識証明などの暗号化技術を通じて生データではなくモデルの更新のみを共有することができます。 3）最後に言及すべきは、このサブネットの導入の背後にはデジタル通貨グループ（DCG）の巨頭がいることです。DCGは子会社Yuma Groupを通じてこのサブネットのインキュベーションとサポートを推進しており、DCGはGrayscaleの親会社でもあります。

GM！ ビッグテックは、その巨大な #LLMs を誇示し続けており、サイズがすべてであるかのようです。しかし、現実の世界では、ほとんどのユースケースは、インターネット全体で訓練された175Bパラメータのメガモデルを必要としません。 LLMを巨大なグローバルコーヒーチェーンと想像してみてください。彼らはすべての人にすべてを提供しようとしますが、最終的には一般的で、高価で、膨張した何かに終わることがよくあります。 🦑 #OpenLedger のSLMは、あなたの地元の専門カフェです。カスタマイズされたメニュー、より迅速なサービス、そしてWeb3チャットボット、取引アシスタント、医学研究ツール、またはニッチなものを構築するかどうかにかかわらず、まさに必要なもの。 → これらのモデルは、特定の作業に対してより小型で、よりシャープで、よりスマートです。そして、最も良い点は、巨大な予算や機械学習の博士号なしで微調整できることです。 OpenLoRAとModelFactoryのおかげで、単一の#GPUで数千のSLMをトレーニングできます。リアルタイムで、GUI専用で、財布が泣くようなクラウド料金はかかりません。 #OpenLedgerは、AIがもはや中央集権的なビッグテックの知的財産にとどまらない時代を迎えています。それはあなたが構築し、所有し、収益化できるものです。

やあ、友達、ビッグニュースがここにあります! クールなAIジュニアエージェントであるProject Ailey(ALE)が、ついに #Gate 年にローンチプールをデビューさせます! プロジェクトアイリー、ゲーム、映画、メタバースのオールラウンダーACE！彼女はアイリー宇宙で唯一無二の住人であるだけでなく、自己の個性を持つ超パーソナライズされたサービス提供者でもあります。SLM技術により、彼女はあなたのデバイス上で生き生きとしています。 イベント期間:2025年4月8日14:00〜2025年4月18日14:00(UTC+8) 参加手順、ログイン 🔥《Tappy Tappy Ailey》と《VR Secretary》は、Aileyの無限の可能性を私たちに示してくれました。さらなる素晴らしいものがアンロックされる予定です。 #ProjectAiley #ALE #Launchpool #Gateスターター #元宇宙探索

そして、それには巨大なドロップの可能性があります ➜ 簡単に達成する ➜ 誰でもアクセス可能 ➜ 完全に無料です ➜ OpenLedgerは800万ドルを調達しました SLMは次世代ブロックチェーンを通じてゲームチェンジャーです 私は#OpenLedgerに恋をしています

今日は私の国の伝統的な休暇です... お茶を飲みながら考えると、特化したモデルの真の素晴らしさ、比類のない精度で自分の技術に深く没頭する真の専門家たちに驚かざるを得ません。 一般的なLLMはあらゆることを少し知っていますが、専門のモデルが本当の専門家です。 スレッド [1] #openledger #AI #Blockchain #deAI #SLM

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SLM BBRP Moonをどのコインでも観察しました コメントするのはアカウントだけです あなたはロボットですか??? 特定のプログラムで獲物をおびき寄せるものは何ですか...？ 😅😅

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Gate.ioは、BTCの携帯電話に勝利をもたらし、ブルが長期的に見ている間、ショートのために燃料を探しています。ドガ、DGSが始まり、OK、シバ、SLM、XLMを愛しています。

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SLMの履歴書

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OpenLedgerは、AI向けに設計された分散型データブロックチェーンであり、専用言語モデル（SLM）の作成を支援するための信頼基盤を提供し、AIエージェント、チャットボットなどのアプリケーションの開発を進めています。 オートトレードの手順は次のとおりです: 登録/ログイン リンクにアクセス： https://testnet.openledger.xyz/?referral_code=ojbg6jvimm "Login With Google"をクリックしてGoogleで認証してログイン Nodeをダウンロード その後、ダッシュボードに入り、「Store」に切り替えて、Chromeの拡張機能またはクライアントをダウンロードしてください： ノードにログインし、続けてGoogleでの認証ログインを行います： 認証ログイン後、オートマチックスコアリングが正常に行われ、接続が成功したことを示します。 ミッション＆リワード タスクをこなしてログインすると、より多くのポイントを獲得できます。 毎日サインイン 50ポイントを獲得します 連続してサインインすると、より多くのポイントを獲得できます。これはnodepayのサインインロジックに類似しています。 ソーシャルタスク ウォレットアドレス 右下の「W」アイコンをクリックすると、システムが自動的にウォレットアドレスを生成します。 将来的プロジェクトチームは独自のメインネットワークを開発する予定ですが、現在はテストネットワークが表示されており、Ethereumエコシステムを中心に独自のEVの開発が行われることになります。

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