defiai

تجارب OpenLedger على دمج الذكاء الاصطناعي مع Trust Wallet لجعل الذكاء الاصطناعي على السلسلة متاحًا للجميع

@OpenLedger قد أطلق برنامج تجريبي مبتكر يجلب القدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مباشرة إلى Trust Wallet، واحدة من أكثر المحافظ الرقمية استخدامًا في العالم. تتيح هذه التكاملات للمستخدمين إجراء إجراءات معقدة على البلوكشين - مثل تبديل الأصول، نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وعمليات DeFi - ببساطة عن طريق استخدام أوامر بلغة طبيعية ضمن واجهة المحفظة.

من خلال دمج وظائف الذكاء الاصطناعي في أداة تشفير مألوفة، تخفض OpenLedger بشكل كبير عائق الدخول للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي اللامركزي. ما كان يتطلب سابقاً خبرة تقنية يمكن الآن البدء به من خلال مطالبة نصية بسيطة. خلف الكواليس، يضمن إثبات النسبة (PoA) من OpenLedger أن كل مساهم في البيانات، أو مطور، أو مدرب نموذج يشارك في العملية يتلقى تعويضات تلقائية وشفافة على السلسلة في $OPEN رموز.

الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة — اثنان من أكثر السرديات سخونة في السوق — يتصادمان مرة أخرى في 2025. مع ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي، ونماذج البيانات على السلسلة، والحوسبة اللامركزية، يبحث المستثمرون عن جواهر ذات رأس مال منخفض قد تنفجر مع زيادة الاعتماد. إليك بعض الرموز التي تركز على الذكاء الاصطناعي والتي تتداول بأقل من 0.10 دولار والتي قد تشهد إمكانيات صعود هائلة إذا اشتعلت السردية مرة أخرى 👇
1. Fetch.ai ($FET ) — الأصل في الشبكات الذكية اللامركزية
Fetch.ai تبني شبكة مفتوحة لوكلاء مستقلين يمكنهم التجارة والتعلم وتحسين المهام — كل ذلك مدعوم بتقنية البلوكشين. مع تزايد الشراكات في إنترنت الأشياء والتمويل اللامركزي، فهي واحدة من أقوى استثمارات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل. إذا زاد التكامل مع الذكاء الاصطناعي المؤسسي، فقد تشهد FET انفجارًا آخر كبيرًا.

@OpenLedger isn’t just another “AI + blockchain” project — it’s a repair mechanism for the deep flaws that have held both technologies back. From data opacity and credit inequality to model bias, cost inefficiency, and centralization, OpenLedger is building an ecosystem where AI becomes transparent, fair, and verifiable.

---

🔍 1. Solving Data Opacity with Proof of Attribution (PoA)

In today’s AI landscape, creators rarely know when or how their data is used. OpenLedger fixes this with Proof of Attribution.
Every data point used in model training is recorded on-chain via “DataNets” — timestamped, tagged, and trackable.

💡 When a model generates an output, OpenLedger calculates which data sources influenced it — and rewards contributors accordingly.
→ Result: Transparent data provenance and fair compensation for data creators.

🧩 Think of it as giving raw-material suppliers in an AI factory the credit and profits they deserve.

---

🛡️ 2. Bringing Trust & Accountability to Model Outputs

Traditional AI models are black boxes — opaque, centralized, and hard to audit.
OpenLedger’s blockchain foundation changes that. Training steps, data contributions, and model inferences are immutably logged on-chain, so every output has a verifiable lineage.

✅ Traceability = Accountability.
Users can audit model behavior and confirm the authenticity of outputs.

---

💰 3. Cutting AI Costs with OpenLoRA

Fine-tuning large models can cost thousands — especially for niche or small-scale projects.
OpenLedger’s OpenLoRA introduces lightweight fine-tuning using adapter layers and shared GPU infrastructure, cutting costs by up to 99% for smaller models.

🚀 This democratizes AI development — allowing independent builders to deploy domain-specific AI affordably.

---

🧠 4. Tackling Data Bias & Fragmentation through DataNets

Generic datasets lead to generic (and often biased) models.
OpenLedger’s DataNets create domain-specific, community-curated datasets — verified and enriched with metadata.
This boosts diversity, improves accuracy, and ensures fair representation across fields like medicine, law, and finance.

🌐 Better data → Smarter, fairer models.

---

🔗 5. Security & Scalability via Restaking and Decentralized Compute

Scaling blockchain-AI systems safely is hard.
OpenLedger partners with Ether.fi (for restaking security) and io.net (for decentralized GPU compute).

This combo allows workloads like model training and inference to scale horizontally, reducing single points of failure and improving network resilience.

---

📚 6. Fixing Hallucinations with RAG Attribution

AI hallucinations are dangerous — especially in finance, health, or news.
OpenLedger’s RAG Attribution (Retrieval-Augmented Generation with citation) ensures that every model output references verifiable on-chain data sources.

🔎 This turns outputs into traceable, explainable insights — reducing misinformation and improving reliability.

---

💬 Conversation

Neel: Have you checked out OpenLedger? They’re fixing a lot of AI + blockchain’s weakest points.
Tara: Like what?
Neel: Data creators actually get paid now — Proof of Attribution tracks influence and rewards them. Plus, every model answer shows where its data came from through RAG Attribution.
Tara: That’s huge. And cost?
Neel: They’re using OpenLoRA and shared GPUs to make training affordable.
Tara: So basically — they’re making AI fair, transparent, and efficient.
Neel: Exactly. It’s AI that’s finally accountable.

---

🌟 The Takeaway

OpenLedger is redefining what ethical, transparent AI looks like.
By merging verifiable computation, decentralized data, and equitable incentives, it’s creating a world where AI serves contributors, not just corporations.

#openledgerEcosystem $OPEN #Blockchain #DataOwnership #DeFiAI