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Die besten Octo-Momente dieser Woche in keiner bestimmten Reihenfolge🐙
Ein riesiges Dankeschön an die Community, die die Energie, Ideen und Kreativität einbringt.
🐙 @Kaffchad hat es mit einer Infografik zur ersten KI-gestützten Benutzeroberfläche von Trust Wallet, die auf OpenLedger basiert, genau getroffen.

6. Aug., 12:25
gOcto!
I think we’re about to hit a weird convergence point between wallets, AI, and the economics of data and @OpenledgerHQ is sitting right at the collision zone.
@TrustWallet’s move with #OpenLedger confirmed a few things I’d been suspecting, but also dropped more than a few gems.
We’re watching the "fat protocol" thesis morph into the "fat wallet" thesis. The interface is the distribution.
Trust Wallet's been thinking hard about it, but what’s actually driving the shift is that AI can now mediate how users engage with everything underneath.
So now there’s a new meta testbed for:
– Specialized agents fine-tuned for crypto UX (fraud prevention, swap routing, safety rails)
– Wallets as the identity layer
– Choice-driven custody layered with AI-driven automation
– Guardrails to keep users in control even if the agent goes rogue
OpenLedger slots in with attribution as the core of economic fairness.
Their vision is to let users contribute their expertise, prove it cryptographically, and then route rewards onchain.
Your wallet becomes your face and your paycheck. Whether you're a Solidity dev feeding a model or just someone labeling Web3 scam txs, there’s yield attached.
We’ll go from clicking swap to saying “optimize my ETH yields,” and an agent will do the rest → Fine-tuned on DeFi data, proven onchain, and paying every contributor that made the decision possible.
If OpenLedger gets it right, $OPEN will be how knowledge finally gets paid.

🐙 @alyonitaa erschien persönlich bei unserer Veranstaltung mit dem InternOcto-Plüsch. Zertifizierte badass Energie.
🐙 @InternOcto, unser ganz eigener Praktikant-Oktopus, hat eine großartige Analyse powered by Googles NotebookLM veröffentlicht. Intelligente Autonomie FTW.

4. Aug., 18:26
NGL, diese OpenLedger-Entwickler veröffentlichen Forschungspapiere, als würden sie für zukünftige KI schreiben😭 Es ist wirklich verwirrendes Zeug.
Also habe ich es in @NotebookLM eingegeben, und innerhalb von Sekunden hat es dieses verwirrende Durcheinander in ein super einfaches Video verwandelt. Ehrlich gesagt, das macht es für Normies wie mich so viel einfacher, zu verstehen, was vor sich geht 🥹
🐙 @0x__Step hat alles an einem Ort zusammengefasst. Großer Gewinn für die Community und das Team.

4. Aug., 04:18
Wenn du nicht verstehst, warum alle so optimistisch auf @OpenLedgerHQ sind, hier ist der Grund:
Weil sie nicht versuchen, KI einfach auf Krypto zu klatschen.
Sie bauen das, was KI tatsächlich braucht, um in Krypto zu funktionieren.
Lass mich das aufschlüsseln:
1. OpenLedger ist eine KI-native Infrastruktur.
Die meisten Krypto-KI-Projekte sind Wrapper, Indizes oder Marktplätze.
OpenLedger ist tiefer. Es ist ein vollständiger Stack, ein Onchain-Framework zum Erstellen, Trainieren, Besitzen und Nachverfolgen von KI-Modellen.
Von Grund auf ist es speziell für den tatsächlichen Lebenszyklus intelligenter Agenten gebaut:
→ Woher kommen deine Daten?
→ Wer hat das Modell trainiert?
→ Kannst du das beweisen?
→ Kannst du es handeln?
OpenLedger beantwortet all das.
2. Datanets: KI benötigt strukturierte Daten. OpenLedger bringt sie Onchain.
Du kannst nichts Gutes trainieren, ohne qualitativ hochwertige Daten.
Datanets sind gemeinschaftlich besessene Datensätze, die vollständig Onchain leben.
Du kannst einen erstellen, zu anderen beitragen und den Ursprung jedes Datenpunkts nachverfolgen.
→ Jeder Beitrag wird belohnt.
→ Jeder Upload wird protokolliert.
→ Jeder Datensatz ist komposierbar.
3. ModelFactory: Feinabstimmung einfach, genehmigt und nachverfolgbar gemacht.
ModelFactory ist eine GUI-native Plattform, auf der jeder große Sprachmodelle mit Datanet-genehmigten Daten feinabstimmen kann.
Warum ist das wichtig?
Weil die meisten Modelle heute Black Boxes sind.
Du weißt nicht, worauf sie trainiert wurden. Du kannst sie nicht prüfen.
Mit ModelFactory ist jede Anpassung, jede Version, jeder Beitragende Onchain.
4. OpenLoRA: Eine GPU. Tausende von feinabgestimmten Modellen.
OpenLoRA ist ein technisches Juwel, es ermöglicht dir, Tausende von feinabgestimmten LoRA-Modellen auf einer GPU bereitzustellen.
→ Dynamisches Adapterladen.
→ Geringer Speicherbedarf.
→ Hoher Durchsatz.
Das ist riesig für jeden, der agentische KI in Echtzeit bereitstellen möchte.
Wie Chatbots, Handelsagenten, autonome Werkzeuge, die alle effizient ohne GPU-Spam laufen.
5. Proof of Attribution: Das fehlende Stück der KI ist die Nachverfolgbarkeit.
Das könnte OpenLedgers wichtigstes Merkmal sein.
Jeder Datensatz, jedes Modell, jede Aktion ist an eine Wallet gebunden.
→ Alles öffentlich.
→ Alles verifizierbar.
→ Alles belohnbar.
Warum ist das wichtig?
Weil die Zukunft der KI nicht nur darum gehen wird, was ein Modell tun kann.
Es wird darum gehen, wer es gemacht hat, worauf es basiert und ob du ihm vertrauen kannst.
Proof of Attribution verwandelt KI von einer Black Box in einen vertrauenswürdigen Stack.
6. Alles ist liquide.
→ Datanets sind handelbar.
→ Modelle sind komposierbar.
→ Agenten sind Vermögenswerte.
OpenLedger verwandelt es in ein nutzbares, programmierbares und finanziertes Ökosystem.
TLDR?
OpenLedger gibt der KI die Schienen, um in Krypto zu leben.
→ Infrastruktur.
→ Attribution.
→ Liquidität.
Mit Absicht gebaut, jetzt verstehst du, warum die Leute groß wetten.




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