OPEN (OPEN)

今晚快速构建 将杂乱的笔记文件 + 几个链上馈送转化为 @OpenledgerHQ 上的一个小代理 我采取的步骤 > 从 CSV 创建 Datanet > 为归因开启确定性哈希 > 接入 Chainbase，使多链数据获得清晰 > 使用 OpenLoRA 的 Model Factory 生成小型 SLM > 设置创作者分成，使奖励自动分配 结果 > 运行产出完整的来源轨迹 → 适配器 → 模型血统 → 执行证明 > 一个小额 $OPEN 微支付在我关闭标签页前已进入我的钱包 > 排行榜显示我的数据集相对于其他的排名 这更像基础设施而非演示 Chainbase 集成已上线，Tokenized Capital 峰会现场展示，约 $8.5M 背书并获 Forbes 点赞，一切皆已就绪 如果无点击时代来临，代理将需要收据而非氛围 到目前为止，这套栈实际上已经把收据交到你手中 还有谁在周末推出代理并尝试突破此流程 #agenticAI #Web3 #AI #DataAttribution $OPEN

Gm CT 周末实验：将来自 @miranetwork 的代理接入 @OpenledgerHQ 的创作者路径。我上传了一个小数据集，开启了Proof of Attribution，让Deterministic Hashing锁定身份，并通过Chainbase设备将多链数据传输。然后，我使用Mira的透明推理路径运行该代理，使每个输出都有可解释的步骤和独立的共识检查。得到一个实时仪表盘，包含来源追踪、适配器堆栈、模型血统、时间戳，以及自动将 $OPEN 微付款路由到正确贡献者的功能 旧方式是猜测和复制/粘贴；这种方式则像是具备速度的收据和清晰度。如果你在为无点击时代构建，这种组合会把叙事转化为轨道。在大规模时，首先会崩溃的是归因路由还是多模型共识？ #agenticAI #Web3 #AI #DataLayer?

周末实验 我在 @OpenledgerHQ 上走创作者路径，结果让我惊讶 我采取的步骤： > 上传了一个来自副项目的小数据集 > 开启了属性证明，使每个样本都有收据 > 连接了 @OpenGradient 的 MemSync，以保持偏好可移植 > 让一个小代理从 Chainbase 集成读取，使多链数据有意义 我得到的结果 > 一个包含源、适配器堆栈、模型血统、时间戳的实时仪表盘 > 自动将 $OPEN 微支付路由至相应创作者 > 一个排行榜，展示前 500 名贡献者的潜在奖励 近期获得福布斯认可，背后约 850 万美元的支持，这感觉像基础设施而非演示 关于无点击时代的讨论声势浩大，但属性归因是悄然的解锁，使代理能够大规模使用 如果你是构建者或数据爱好者，愿意尝试此流程并告诉我它首先在哪儿出现问题吗 #agenticAI #Web3 #AI #DataLayer $OPEN

我在思考后今天挑选了这三枚币。 这不是理财建议，只是我的观点。 $OPEN - $0.20 OpenLedger 正在构建链上数据和 AI 的核心基础设施。仍处于早期，关注度低，并且很可能在未来为用户和持有者提供生态系统激励/空投。此类跌势买入感觉具有不对称性。 $ORDER - $0.10 Orderly 静默持续发布。拥有强大的衍生品基础设施、真实的交易量、持续的回购以及不断增长的整合。这感觉像是“现在无聊，将来显而易见”的玩法之一。 $BARD - $0.78 Lombard 正在围绕 LBTC 在 BTCFi 领域布局。拥有真实收益、实际用例，以及更多悄然展开的整合。也期待随着生态系统扩展，未来出现与 Lombard 相关的空投。 在满足以下条件的项目中买入回调： • 仍在建设中 • 仍被低估 • 仍处于早期 这就是我在这个市场的操作方式。 让我们拭目以待它的走势。 @OpenledgerHQ | @OrderlyNetwork | @Lombard_Finance

令人惊讶的是，关注 $OPEN 上代理层的人竟如此少。 它可能会成为整个堆栈中最被忽视的部分。 这些代理实际上可以执行任务、发起调用、结算结果，每个操作都会通过 PoA 记录。 @OpenledgerHQ 也在 OP Stack 上构建了所有这些，因此感受上足够快，能够跟上真实工作负载。 主网已经有人创建自己的代理。数量尚未达到大规模，但足以表明这并非虚构。 带有归因的代理 = 可扩展链上 AI 的路径。 大多数人只会在以后才赶上。 🤝

我简直不敢相信有这么少的人关注 $OPEN 上的代理层。 它可能最终会成为整个堆栈中最被忽视的部分。 这些代理实际上可以执行任务、发起调用、结算结果，并且每个动作都通过 PoA 进行记录。 @OpenledgerHQ 也在 OP Stack 上构建了所有这些，所以它的速度足以跟上真实的工作负载。 主网已经有用户在创建自己的代理。数量还不多，但足以表明这并非玩具。 带有归因的代理 = 通往规模化链上 AI 的道路。 大多数人只能在以后才会意识到。

最近一直在深入挖掘 $OPEN 的数据网络。 我终于明白人们为什么一直称它们为"社区拥有的数据集"。 它不仅是存储，数据在被使用时实际上还能产生收益。 任何人都可以上传，系统会自动将其整合到模型中，并保持清晰的归属。 这感觉与大型 AI 公司对待数据的方式（囤积一切，毫不透露）截然相反。 而在 @OpenledgerHQ 上则是： 开放池 → 无许可访问 → 贡献者实际获得报酬。 再配合 EigenDA 的廉价且快速的数据可用性，我们就拥有了可扩展的 AI 基础设施，而不需要某个巨型企业作为门槛。 说实话，这越来越像是他们在以正确的方式构建 AI 的数据经济部分。

gm 在 @OpenledgerHQ AI Studio 上传了一个小型 datanet（15 分钟），PoA 为其盖章，某人进行推断，$OPEN 在几秒内打进我的钱包 每次运行都有链上收据，买回将收入路由回贡献者，OpenLoRA 保持来源清晰 感觉像是耕作信号而非虚荣 20+ datanet，250k $OPEN 活动推动排行榜 还有谁本周在 #DeAI 中累积小胜利？