分散型AIインフラプラットフォーム - @OpenledgerHQ

チームを使わずにゼロからフレームワークを構築することなく、既存のデータネットワークや帰属追跡などの機能を直接利用して、実際のプロジェクトを実現できる。

今、いくつかの革新的なチームがそれを使って有用なものを作り出しています：

例えば：
Data Bootstrap は AI のトレーニングデータ不足の問題を解決するために特化しています。
直接インターネットからデータを収集し、加工・最適化して、データが不足しているAIモデルをサポートする

Ambiosはより興味深く、8000以上のセンサーで24時間環境を監視し、地域住民からの汚染状況のフィードバックをブロックチェーンに記録し、スマートシティの構築とESGコンプライアンスを支援します。

最もクールなのはMorpheusで、開発者が簡単な言葉でスマートコントラクトを生成でき、トレーニングデータの出所を確認できるため、Solidityコードの敷居が高すぎることや、バグが頻繁に発生することを心配する必要がなくなります。

これらのプロジェクトに加えて、OpenLedger は OpenCircle インキュベーターを立ち上げ、そこに取り組みたいチームを特別に支援しています。

小銭を渡すのではなく、段階的に保障することです。
• 個人が簡易ツールを作成するための 2.5 万 - 5 万ドル
• 小規模チームが初期製品を開発するのに5万 - 15万
• 成熟したプロジェクトは、25万 - 50万を得ることができます。

技術サポートとエコシステムへの接続資格も提供され、プロジェクトを「アイデア」から「スケール化」まで支援し、全体を通じて道を築くことを意味します。

最初に立ち上げられたプロジェクトはそれぞれ独自の特徴を持ち、OpenLedgerの利点を活かしています：

ユーザーにデータを提供させることで報酬を得るものもあれば、いくつかのアプリの機能を統合したものもあり、ユーザーが自分のデータを管理する権利を保障するものもあり、ゲームデータを使用してAIをトレーニングするものもあり、それぞれがプラットフォームの能力を無駄にしていない。

OpenLedgerの考え方は非常に明確です：まず、チームに【分散化 AI】を具体的なシーンで使用させ、データが不足している場合はデータを補い、ツールが不足している場合はツールを作り、次にインキュベーターを使ってエコシステムを回していき、どんどん大きくしていくのです！
#OpenLedger