Openleader：AIの配信とインセンティブメカニズムを基盤から再構築しました。

コアのProof of Attributionメカニズムは、データ提供者が本当に報酬を得ることを可能にします。従来のAIのように、大企業に無償でデータを提供するのではありません...

Datanetsの設計により、コミュニティが専用のデータセットを共同で構築することが可能になり、一般の人々もモデルのトレーニングに参加できるようになります。

OpenLoRAのモジュール化トレーニングは、ハードルをさらに下げ、これこそがAIの民主化のあるべき姿です。

しかし、私が思うに最大の突破口は「AIを使用する」から「AIを所有する」へと変わったことです。

ユーザーはもはや受動的な消費者ではなく、エコシステムの共創者であり、受益者です。
このモデルが成功すれば、業界全体に大きな衝撃を与えるでしょう...

より多くの垂直シーンの実現を楽しみにしています。

医療、教育、金融のこれらの分野では、特にこのオープンな協力のモデルが必要です。

結局、データの孤島問題が解決されなければ、AIは永遠に表層を回るだけです。

鍵となるのは、コミュニティが持続的に活発であるかどうか、インセンティブメカニズムが本当に公平かつ透明であるかどうかです。

しかし、少なくとも方向は正しいです...