# OpenledgerHQ

Web2時代では、ユーザーのデータはテクノロジーの巨人によって無償で奪われ、ユーザーはコンテンツ、行動データ、さらにはアイデアを提供しましたが、見返りはありませんでした。
この「中心が肉を食べ、周辺がスープを飲む」というモデルは合理的ではありません。そして、Web3の分散型台帳技術はデータ価値の公平な配分を可能にします。
OpenLedgerを例に取ると、このブロックチェーンベースのシステムはデータ経済の基盤論理を根本的に再構築しました。
その核心は透明性と追跡可能性にあります：すべての貢献——モデル、コーパス、またはパラメータ——はチェーン上に記録され、明確に帰属が示されています。
AIがデータを呼び出すたびに、ブロックチェーンは証明書を生成し、各貢献者の割合を自動的に計算し、それに基づいて利益を分配します。
このメカニズムは、データの貢献者が正当な報酬を得るだけでなく、分散化の方法を通じて従来のプラットフォームによる価値の独占を回避します。
想像してみてください。あなたがアップロードしたテキスト、アイデア、さらには最適化パラメーターが、AI生成コンテンツの基盤となる可能性があります。そして、Web3のOpenLedgerシステムでは、あなたの「労働」がすべて量化され、実際の収益に変換されます。この透明な配分メカニズムは、ユーザーの参加を促すだけでなく、より高品質なデータとモデル

昔々、森の奥深くに小さな狐が住んでいました。彼女は生まれつきキラキラしたものを集めるのが大好きで、露の雫、割れたガラス、落ちたボタンなどを木の洞に整然と並べていました。しかし、夜になると、いつも欲張りな動物たちがこっそりやって来て、最も輝いているものをいくつか持ち去り、空っぽの隅を残していきました。小さな狐は理解できませんでした。「明らかに私が見つけたものなのに、どうして最後には誰も名前さえ覚えていないの？」そんなある日、一羽の老猫頭鷹が彼女に言いました。「物を留めたければ、まず名前の痕跡を残さなければならない。」そこで小さな狐は、すべての宝物に自分の爪痕を刻み始めました。それ以来、誰かが何かを持ち去ると、森の風が静かに言うのです。「これは小さな狐のものだ。」
これを聞いて、私たちが毎日生成するデータ—一枚の写真、一段のテキスト、一回のクリック—が、しばしば無言のうちにAIの訓練に使われ、クリエイターは影すら残さないことを思い出す。 @OpenledgerHQ はその古いフクロウのように、Proof of Attributionを発表し、すべてのデータに「出所ラベル」を付け、誰が創作し、誰が使用したのかを明確にする。これは功績を奪うことではなく、貢献を見えるようにするためだ。
より実質的なのは、彼らが2500万ドルを出し、本当にルールを変えたいAIとWeb3開発者を支援していること

ハハ、姉妹よ、あなたのフィットネス料理の研究は本当に真剣すぎるんじゃない？鶏胸肉+ブロッコリーの組み合わせは、まさにフィットネス界の「アート作品」だ！でも、あなたが@OpenLedgerHQのModelFactoryについて触れたので言わせてもらうけど、これ、あなたのサラダドレッシングよりもずっと刺激的で、間違いなく大モデル界の「パーソナルトレーナー」だ！最近、私も少し目を通したけど、これってLLaMAやDeepSeekといった「マッスル猛男」に特注のトレーニングプランを提供しているみたいで、正確で効率的だよ、姉妹よ、私の話を聞いて！
ModelFactoryこのプラットフォームは、まさにAIの「プライベートカスタマイズ」の神器です！AIを「コピーライティングの達人」にしたい？調整できます；AIを「データ分析の探偵」に変身させたい？それもできます！まるで鶏胸肉に異なるソースをかけるように、味を自由に変え、ビジネスシーンを自由に切り替え、柔軟さは抜群です！私のようにカロリーを数えるのも頭がクラクラする人間でも、そのグラフィカルインターフェースを開いたら、ドラッグ＆ドロップで数回操作すればすぐに使いこなせました。操作は、まるでフィットネスアプリで食事を組み合わせるようにシンプルで、滑らかで直感的です！
データに対する「こだわり」の程度は言うまでもなく、水煮野菜の「清潔さ」を見つめるよう

ずっと構築していた@0G_labsがついにティッカーを出しました。名前は結構面白い $0G で、説明はゼロ・グラビティ（Zero Gravity）、ゼロ重力です！
@KaitoAIの上のランキングはすでにスナップショットが完了しました。プロジェクトチームが自分たちのランキングを出す予定だと聞いています。それにより貢献を総合的に評価し、その後エアドロップを行う予定です。現在、公式Twitterでさまざまな情報が出ているので、TGEが近いと思われます。引き続き構築を続け、恩恵を待ちましょう！
オフラインのいくつかのイベントが非常に良いものであり、人も非常に賑わっていて、プロジェクト側も多くのアルファ情報を提供してくれました。目標の計画はまだ非常に大きいです！
最後に$0Gというトークンがツイッターに認識されて青色にならないことが分かりました、@Jtsong2兄さん早く手配してください！
そして、小さなタコ@OpenledgerHQのところですが、以前$OPENが上昇して飛び立ちましたが、今は少し調整されて1Uのところで基本的に安定しています。まだかなり安定しています！
kaitoの上に書いてある報酬は10月1日に終了すると書かれていて、いつ支払われるのかわからない。友達に聞いたところ、6Mの上位200人を見ているらしいが、自分がまだその中にいるのかもわからない！
以前テストネットを楽し

大都市はリズムに疲れ、小さな場所は人付き合いに疲れる。
この世の中に本当の安逸は何もない。ただ、何も考えずに私の愛する @OpenledgerHQ をしっかり見守り、しっかりと構築し、心を水のように静かにして悩みを持たない方がいい。
しかし、OpenLedgerの最近の動きは私たちが注目する価値があります。
それは、オンチェーン記録を使用してAI分野の信頼問題を解決し、データ提供者とモデルトレーニング者の貢献が正確に追跡され、報酬を受けることができるようにしました。
この透明性メカニズムはスタートアップチームに特に優しく、参加のハードルを下げました。
従来のAIプラットフォームは大企業にのみサービスを提供していましたが、OpenLedgerはコミュニティ主導のエコシステムを構築しました。
小規模チームがデータをアップロードすることで利益を得るこのモデルは、さらなる革新の可能性を引き出します。
例えば、DeFi分野では、AIエージェントがOpenLedgerの検証可能性を組み合わせることで、自動化された意思決定を行いながら透明性を保証することができます。
@JoinSapienとの協力はさらに注目のポイントです。
データ品質を確保し、モデルの貢献を追跡することで、完全な価値の閉ループを形成しました。
AIの各プロセスが検証可能になると、業界全体の信頼基盤が再構築されます。
ただし、現

日常的な状態はかなり忙しいです。昨晩はお湯に浸かって全身をリラックスさせました。
お湯は魔法のように、疲れを洗い流します。
小さな物語を思い出す：
カエルが水を煮ると、徐々に熱くなって危険を知らない。変化に警戒する必要がある。これはAIの温水蛙を連想させ、緩やかな変化から巨大な変化へと至る。
ダートマス1956年、水温が初めて上がり、科学者がインテリジェントポットを煮る。シンボルルールは弱火のように、少しずつ材料を加えて定義する。しかし、水温が足りず、味が出ない。パーセプトロンが温度を上げ、まるで薪を足すように、データから沸点を学ぶ。
しかし、過熱し、AIの冬が冷却される。
逆伝播制御、沸騰から遡り、温度を安定させる。
機械学習が沸騰し、データは水源のように、鍋は溢れんばかり。
脳は水温の上昇を予測し、LLMはトークンを予測する。鍋は強火で煮立てるが、煮方は変わらない。
Curious Mindシリーズ、@OpenledgerHQが香ばしく煮ています。変化を明確に説明します。ルールからデータ鍋へ。歴史に気づけば、煮え尽きることはありません。お風呂に入った後はすっきりしますが、皆さんのリラックス方法は何ですか？交流しましょう。
#OpenledgerHQ スナップトパス
@KaitoAI @cookiedotfun
#Yap KaitoYap #KaitoAI Cookie

👩‍🚀 想像してみて、あなたは DAO のメンバーです
毎日目覚めると、グループには新しい提案がいっぱい：誰かが金庫のルールを変更したいと言い、誰かが新しいトークンの配分をしようとし、さらに誰かが突然複雑なクロスチェーン計画を提案してきます。
華やかに見えるが、その裏には危険が潜んでいるかもしれない：クジラの操作、ハッカーのフィッシング、悪意のある待ち伏せ。一歩間違えれば、コミュニティの資金と信頼が「瞬時に蒸発」する可能性がある。
これがDAOガバナンスの痛点です：投票が核心ですが、リスクは至る所にあります。
@OpenledgerHQを見つけるまで——それはDAOに「AIガーディアン」を設置したかのようです。
🔎 それは：200以上の指標（投票異常、トークン異動、大口の動向）をリアルタイムで監視し、48時間前に警告を出し、92%の潜在的リスクを遮断します。
👉 言い換えれば、提案が導入される前に、コミュニティはAIレポートを見ることができ、どこに落とし穴があるかを知ることができます。
新 DAO は仮想環境で「先に演習してからチェーンに載せる」ことができ、クジラ攻撃や提案の改ざんをシミュレーションし、AI が最適化の提案を行います。これにより試行錯誤のコストが半減し、小さなコミュニティでも複雑なメカニズムに挑戦できるようになります。🚀
未来、それはAIをDAOの常駐取締

前日、古典音楽の海に浸り、ベートーヴェンの《運命交響曲》の激しい旋律が耳に流れ込むと、人生はちょうど壮大な楽章のようだと感じる——クライマックスと転換は空から降ってくるものではなく、鋭くリズムを捉えることで、初めて落ち着いて操ることができる。
この感悟は、以前に言及した @OpenledgerHQ を思い出させる。多くの友人がそのリスク警告モデルは「驚くほど正確だ」とフィードバックしてくれた。今日は音楽の例えを借りて、DAOガバナンスのために書かれた独特のリズムについて詳しく説明しよう。
もしDAOを卓越を求める交響楽団に例えるなら、過去の「リハーサルの時間」は順調とは言えなかった：200を超えるガバナンス指標は散らばった音符のようで、法則もなく、まとまりを形成するのが難しかった；突然のセキュリティ攻撃は、不意打ちの不協和音のように、演奏のリズムを瞬時に乱してしまった；さらに失望させるのは、意思決定プロセスがダラダラして非効率的で、まるで楽団が長引く調律の間に舞台に上がる機会を逃してしまったかのようだ。
ちょうどその時、@OpenledgerHQ は経験豊富な指揮者のように、「ブロックチェーンデータ」と「機械学習モデル」の2本の指揮棒を持ち、優雅かつ正確に全体を統合しました——提案の熱度の「強まりつつある旋律」から異常行動の「奇妙な変調」まで、すべてのガバナンスの詳細がリアルタイム

最近ジムで頑張っていて、ヘッドフォンからはノリノリの音楽が流れていた。スマホを見ていると、突然 @OpenLedgerHQ の ModelFactory に目が奪われた——これは隣の兄ちゃんの底打ちよりも面白い！
言ってしまえば、これは大規模モデルの「形作りコーチ」で、LLaMAやMistralのようなAIの「カスタムトレーニング」を専門に行っています。モデルにあなたの業界をより深く理解させたいですか？それなら、ヒップトレーニングにサイドキック動作を追加するようなものです。正確な力を加えなければ効果は出ません。最も素晴らしいのは操作の敷居の低さで、全てグラフィカルインターフェースでポチポチするだけで、タピオカティーのアプリで三分の糖とタピオカを選ぶよりも簡単です。コード？それは何のフィットネスマシンですか？全く触れる必要がありません！
公式に認証された "datanets" プールからデータを選ばなければならない。プロテインパウダーを選ぶ際に成分表を見るのと同じ理屈で、来歴が怪しいものには絶対に手を出さない。トレーニングプロセスはリアルタイムで見ることができ、ジムの鏡で自分のヒップブリッジの動きを確認するのと同じで、歪んでいるか、力の入れ方が正しいか、一目瞭然だ。
LoRAの黒いテクノロジーを使ったと聞きました。トレーニング速度が直接3.7倍に向上——普通のトレーニングで一セットの