0x99DaDa
vip
币龄6.3年
最高VIP等级5
用户暂无简介
【监管拐点下的先发优势:TRON 能否成为“美式合规稳定币”的主场?】
2025 年夏天,美国正式迎来了加密监管的转折点:GENIUS Act 已由总统签署生效,成为美国历史上第一部稳定币监管法案;而另一部系统性加密市场架构法案 CLARITY Act 也正推进至参议院审议阶段。监管的靴子开始落地,加密行业从“模糊时代”进入“许可化时代”。
在这场制度重构的关键时刻,#TRON(波场)正以一种极具确定性的姿态,占据稳定币主网的战略高地。
一、GENIUS 法案落地:稳定币迎来“银行标准”
GENIUS Act(《美国稳定币国家创新引导法案》)明确将“支付型稳定币”定义为既非证券、也非商品,而是由联邦金融机构(OCC、FED、FDIC)监管的“银行级”支付工具。
核心条款包括:
(1)1:1 高质量资产足额抵押(美元现金、国债、货币市场基金等);
(2)禁止利息与收益激励,防止类证券化;
(3)强制跨链开放协议,防止“闭环稳定币帝国”;
(4)无牌即违法,未获许可的支付型稳定币发行将面临巨额罚款与刑责。
这意味着,未来稳定币若想进入主流金融系统,必须在合规框架、清算能力、跨链兼容、监管结构等方面全部达标,门槛空前提高。
二、TRON:唯一已站稳“基础设施级地位”的稳定币网络
CryptoRank 数据显示,截至 2025 年 7 月:
(1)TRON 占据全球稳定币流通量的 31.3
TRX-0.06%
ACT5.68%
ETH3.33%
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
@gala_nft2 @dYdX dYdX冲冲冲,这数据太顶了!社区力量真强大,一起期待未来!
GALA4.11%
DYDX4.83%
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
@gala_nft2 @arbitrum DeFAI?听起来像DeFi的超级英雄!期待AI拯救我的链上操作😂
GALA4.11%
ARB4.29%
DEFI-0.6%
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
【Open Chat 发布在即:链上 AI 聊天,如何实现数据归属与激励?】
当 ChatGPT 成为全球最主流的 AI 接口入口时,大多数人已经习惯于与一个黑盒系统对话:问题输入、答案输出、数据去向与使用权不明。而 OpenLedger 正在构建的 Open Chat 模块,试图彻底重构这一过程 —— 让 AI 聊天不仅是体验,更是贡献;不仅有响应,还能回报。
一、不是聊天工具,而是链上归因容器
Open Chat 是 OpenLedger 生态中即将推出的链上 AI 聊天模块,其核心不是 UI,也不是聊天模型本身,而是“把用户交互变成链上可追溯行为”。每一次提问、回应、反馈,都不仅仅是一次交互行为,而是可以被记录、归因、激励的链上操作。
具体来说,Open Chat 将:
(1)记录对话中使用的数据来源、调用的模型、响应的版本;
(2)将用户的问题与模型响应匹配为一个“交互事件”,生成 PoA 记录;
(3)自动将相关贡献(如提供数据、训练模型、调优提示)追溯至具体地址,并据此进行积分或未来代币激励分配。
这意味着,你不是“和机器人说话”,你是在参与链上 AI 的共同建构。
二、链上激励:贡献即资产,输入即权益
Open Chat 将使用 OpenLedger 的积分与声誉系统对用户行为进行定价与分发。举例:
(1)若你提供了一个高质量数据集,并被模型多次用于回答他人问题,你将
CHAT14.38%
PROMPT2.37%
COOKIE2.95%
post-image
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
感觉 $SOL 也憋不住,打算涨了。
记得年初 $ETH 和 $SOL 是有点跷跷板逻辑。不知道这次会怎么样, $SOL 能涨多少, $ETH 的涨势会被拖下来吗?
#山寨季 真的要来了吗?
SOL2.97%
ETH3.33%
post-image
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
【不是另一个 AI 平台:OpenLedger 想打造的是链上 AI 城市】
在“AI + 区块链”逐渐成为叙事标配的今天,OpenLedger 并未将自己定义为某种“AI 基础设施”或“模型平台”,而是始终以“协作框架”和“公共系统”的视角构建自己的定位。从测试网的冷启动表现、开发工具的逐步开放,到社区激励体系的持续扩展,OpenLedger 实际上在尝试构建的,是一个由模型、数据、人类行为与激励机制共同组成的链上 AI 城市原型。
一、从模块到城市:系统不是功能集合,而是结构网格
OpenLedger 拥有多个核心模块:OpenChat(链上对话)、Dev API 三件套(Prompt/Spend/Model)、Yap-to-Earn(内容贡献识别)、声誉与积分系统、模型生命周期管理、合约部署机制等。它们看似独立,却通过 PoA(Proof of Action)与声誉归因系统彼此连接,构成一个可调用、可协作、可演化的模块网络。
在这个系统中,模型不只是模型,是一种“可被调用的劳动单位”;用户不只是交互者,而是“数据生产者与声誉持有者”;调用路径不是一次性服务,而是“价值产生的链式记录”。这样的架构,才可能支撑起一座有激励、有身份、有治理、有分工的“链上城市”。
二、谁会是这个城市的居民?
OpenLedger 并不试图包办所有角色,而是为不同生态参与者设计出明确的入口路径:
PROMPT2.37%
post-image
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
【OpenLedger 的智能合约市场机制解析】
一、合约不再是“死代码”
传统区块链智能合约部署后缺乏弹性调整空间,通常只能被动等待调用。但在 OpenLedger 的架构中,合约更像是一种动态参与的“智能体”——它们既可以根据链上任务参与执行,也可以绑定数据集、推理模型与身份系统,从而成为 AI Agent 网络中的活跃单元。
这种“智能合约即智能体”的范式,让每个合约不仅承担执行逻辑,还拥有可持续的演化能力。例如,模型验证合约可以根据实际表现调整激励分配,治理合约可根据参与者行为进行权限更新。
二、任务与合约的绑定机制
OpenLedger 设计了一种基于“任务市场”的交互逻辑,Datanets 中产生的数据任务,会被转化为链上可接单的需求。这些任务可以被 AI Agent、模型合约或人类参与者接取。
每个合约通过 OpenTask 等模块注册自身能力、参与标准与报价机制,系统根据需求与历史声誉匹配最适合的合约实体。这种机制不仅激活了闲置模型能力,也建立了一个以信任为基础的合约参与生态。
三、部署者与调用者的利益闭环
OpenLedger 并不只是鼓励开发者部署合约,还通过费用分成、声誉积累等机制激励合约持续优化。部署者可设定调用规则、费用结构、可验证回报路径,并通过归因证明(PoA)机制记录每次调用的贡献来源。
这种模式让合约部署从一次性行为转向“持续运营”,也为 AI 模
AGENT-0.8%
post-image
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
【模型不是资产,责任才是?OpenLedger 的部署者责任机制解析】
在传统 AI 系统中,模型一旦部署便很难追溯其背后的开发与训练者,更遑论对模型输出结果的责任归属。然而,AI 越来越深入关键决策流程,从金融交易、医疗判断,到舆论生成、舆情干预,模型的责任问题已经从技术争议变成现实痛点。OpenLedger 正在尝试一种全新的方式——通过“部署者责任机制”重新定义模型在链上的治理与信任逻辑。
一、链上模型不只是“资产”,更是“责任节点”
OpenLedger 的设计核心之一是:链上模型部署并不意味着拥有,而意味着责任。每一个部署上链的 AI 模型都带有一个部署者的链上身份标识,这种身份不仅具备经济权利(如分润),也附带责任义务(如风控与申诉响应)。这类似于智能合约开发者在以太坊上的责任归属,但更进一步嵌入到了 AI 模型的执行语境中。
(1)每个模型合约的部署者地址在调用时会被记录,成为链上公开追踪的基础;
(2)当模型出现误导性输出或遭到质疑时,用户或社区可以针对该模型提出“归因挑战”;
(3)挑战一旦成立,部署者需就其训练数据来源、推理逻辑或行为结果作出解释,甚至承担惩罚性代币抵押风险。
二、“归因挑战”机制与模型问责
OpenLedger 在测试网中已引入初步的挑战机制:任何地址都可对特定模型调用提出挑战,并提交可验证的输出异常数据。此机制背后的核心理念,是让模型调用不仅
ETH3.33%
post-image
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
视频做的挺棒~~
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
【OpenChat:当聊天变成一种链上贡献】
一、OpenChat 是什么?
在去中心化 AI 网络逐渐成型的过程中,OpenLedger 推出的 OpenChat 模块,提供了一个兼具“交互性”和“可溯源性”的应用场景。它并不仅仅是一个聊天工具,而是一个融合了消息记录、数据归属、声誉建设与激励分配的链上协作平台。
用户在 OpenChat 中的每一次发言,不再是“聊天记录”,而是写入链上的可验证数据资产。通过“Proof of Attribution”(归因证明)机制,OpenChat 让链上内容创作与模型训练数据之间形成映射,从而将用户的对话、数据、知识,转化为模型训练可用的素材。
二、为什么聊天也是“贡献”?
(1)数据即燃料:在 OpenLedger 构建的 AI 网络中,优质数据是推动模型训练与迭代的关键资源。而聊天本身,就是高频、上下文丰富、语义连续的天然语料。
(2)归因即激励:每一条链上消息都将记录创作者地址,并在数据被调用、验证、训练时触发“归因分润”,确保每一个对话的价值都不会被遗漏。
(3)声誉即价值:用户在 OpenChat 中的活跃程度、内容质量与贡献频次,也会反映在其链上声誉中,构建未来参与更高阶协作任务的信用基础。
三、OpenChat 的潜力边界
OpenChat 未来可能成为 AI 网络的“内容门户”与“协作入口”。其意义不仅限于沟通,更是:
(1
post-image
  • 赞赏
  • 1
  • 分享
Cc0839vip:
黄灿灿遏制的幸福西瓜吃一吃不不不会出场j股股股有g有g有g有f有f有f股股股有f敷衍
听说,以太坊基金会这个贱货,又在出货了?
I heard that the Ethereum Foundation, this piece of trash, is selling off again?
ETH3.33%
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
【Sapien 如何实现训练数据的持续升级?】
一、AI 训练的长期难题:数据不是一次性任务
在传统的 AI 训练流程中,一旦某份训练数据被生产并使用,任务即告完成,贡献者的角色也结束。这种“一次性消费”型数据模式带来的问题是明显的:训练数据缺乏更新、不能动态适应模型迭代,导致模型能力增长进入瓶颈。而在人类知识不断进化的背景下,AI 模型若不能持续获取更深层、更专业、更最新的数据补充,将很难应对通用智能的挑战。
Sapien 试图打破这一局限,不把数据任务当作“项目制”交付,而是构建一条滚动升级的数据演进机制,让训练数据具备生命周期、版本体系与动态维护能力。
二、如何做到数据的持续升级?
Sapien 协议通过三层机制设计,确保训练数据能够长期更新、质量不断进化:
(1)任务版本机制:同一类训练任务会根据模型更新频率定期生成“v2”、“v3”等版本,吸引旧贡献者重新参与,也引入新视角与补充,形成多轮迭代训练集;
(2)声誉驱动回访机制:系统根据训练者的历史履历和声誉权重,向其推送更高等级的任务或数据修订任务,实现“老带新”与“专人优化”机制;
(3)链上反馈循环:通过模型使用方的反馈机制,自动标记出效果不佳或需优化的数据片段,回流到数据训练池中,邀请贡献者重新修正与补足。
这些机制确保了数据不是静态交付品,而是具备“版本—维护—升级”三阶段的动态演化能力。
三、数据维护者的新角色:
post-image
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
很讨厌一些通过图片圈人来强制给你发通知的人。
而偷偷在图片里边圈人就是,又想蹭你互动的,就纯粹是想要骚扰了。
再遇到这样的,直接屏蔽,让他以后圈不了我。
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
【测试网 2000 万交互意味着什么?OpenLedger 的冷启动答卷】
截至 2025 年 7 月初,OpenLedger 测试网已录得超过 2218 万笔交易、123 万个独立地址、超过 683 万区块和 2 万个合约部署,每日平均新增约 1500 个合约。这些数字,在“测试网”阶段已然非常亮眼,但更关键的问题是:它们意味着什么?我们又能从中读出怎样的冷启动路径?
一、真实用户交互还是刷量假象?
面对这类高频交互的测试网数据,常见质疑往往聚焦在“这是不是脚本交互”“是不是内部运营账户驱动”,然而从目前公开的链上活动结构看,OpenLedger 的交互数据具有明显的产品闭环特征,主要包括:
(1)合约部署和调用维度均衡,链上出现了可持续的 Prompt 执行记录与模型调用交易;
(2)大量交互并非发生在极少数地址之间,而呈现出中长尾地址参与度高的结构;
(3)结合 OpenChat、OpenTask 等模块的数据入口,部分交互来自实际任务执行与内容交互,具备业务来源支撑。
换言之,虽然不能排除早期运营激励,但 OpenLedger 的冷启动数据确实反映出一定的“真实使用”轨迹,这为其后续主网上线提供了关键的可验证基础。
二、“没有模型也能玩”的开发者冷启动策略
OpenLedger 的冷启动路径显然没有选择“等模型就绪再开放”,而是构建了一套以数据、任务、调用为主线的开发者体系
PROMPT2.37%
post-image
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
【OpenLedger vs Bittensor:两种 AI 网络范式之争】
一、范式之争的核心差异
在 AI x Web3 的赛道中,OpenLedger 与 Bittensor 代表了两种截然不同的网络设计理念。前者以“数据驱动网络”为核心,强调数据确权、共享与激励的基础设施建设;后者则是典型的“模型调度网络”,构建了一个由 AI 模型节点组成、按性能排名并激励的开放市场。两者都试图解决 AI 时代的资源分配问题,但路径与哲学却南辕北辙。
Bittensor 更接近一个由模型提供者主导的“算力自治市场”,用户可以选择调用性能排名靠前的模型节点,而系统则基于参与度与评价进行代币分发。相比之下,OpenLedger 则从数据角度切入,构建围绕 Datanet、声誉系统与数据任务市场的生态闭环,强调“AI 的源头应该是好数据,而不是单一模型”。
二、模型导向 vs 数据导向:生态结构的差异
Bittensor 构建了一个偏向闭环的模型生态,核心焦点在于 TAO 网络的神经排名机制:模型通过对输入的处理结果进行“共识排名”,来获得激励。在这个体系中,贡献的是模型性能,而非数据质量或任务参与。
OpenLedger 则围绕 Datanet 构建了一个开放的数据网络,任何用户都可以通过上传、标注、验证数据任务获得声誉与积分激励。其声誉系统进一步作为参与排序与激励分配的基础,同时也使得模型调
TAO0.91%
AGENT-0.8%
post-image
  • 赞赏
  • 2
  • 分享
GateUser-5f29b1e2vip:
好像是一家公司吧
查看更多
  • 话题
    1/3
  • 置顶
交易,随时随地
qrCode
扫码下载 Gate APP
社群列表
简体中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)