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.

来自MetaMask和OpenLedger活动的问候 🌞🌿

说实话，这些OpenLedger的开发者们发布研究论文就像是在为未来的人工智能写作一样😭 这真是一些让人费解的东西。 所以我把它放进了@NotebookLM，几秒钟内，它就把那堆混乱的东西变成了一个超级简单的视频。老实说，这让像我这样的普通人更容易理解发生了什么 🥹

如果你不明白为什么大家对 @OpenLedgerHQ 如此看好，以下是原因： 因为他们并不是试图将人工智能简单地应用于加密货币。 他们正在构建人工智能在加密货币中实际需要的东西。 让我来详细说明： 1. OpenLedger 是人工智能原生基础设施。 大多数加密货币-人工智能项目都是包装、索引或市场。 OpenLedger 更深入。它是一个完整的堆栈、链上框架，用于构建、训练、拥有和追踪人工智能模型。 从根本上说，它是为智能代理的实际生命周期而专门构建的： → 你的数据来自哪里？ → 谁训练了模型？ → 你能证明吗？ → 你能交易吗？ OpenLedger 可以回答所有这些问题。 2. 数据网络：人工智能需要结构化数据。OpenLedger 将其放在链上。 没有优质数据，你无法训练出好的东西。 数据网络是完全在链上的社区拥有的数据集。 你可以创建一个，贡献给其他人，并追踪每个数据点的来源。 → 每个贡献都会得到奖励。 → 每次上传都会被记录。 → 每个数据集都是可组合的。 3. 模型工厂：微调变得简单、可授权和可追踪。 模型工厂是一个原生图形用户界面平台，任何人都可以使用数据网络批准的数据来微调大型语言模型。 这有什么重要？ 因为如今大多数模型都是黑箱。 你不知道它们是基于什么训练的。你无法审计它们。 通过模型工厂，每个调整、每个版本、每个贡献者都在链上。 4. OpenLoRA：一个 GPU。数千个微调模型。 OpenLoRA 是一个技术瑰宝，它让你在一个 GPU 上服务数千个微调的 LoRA 模型。 → 动态适配器加载。 → 低内存开销。 → 高吞吐量。 这对任何试图实时部署代理人工智能的人来说都是巨大的。 比如聊天机器人、交易代理、自主工具，所有这些都高效运行，没有 GPU 垃圾。 5. 归属证明：人工智能缺失的部分是可追溯性。 这可能是 OpenLedger 最重要的特性。 每个数据集、每个模型、每个动作都与一个钱包相关联。 → 所有公开。 → 所有可验证。 → 所有有奖励。 这有什么重要？ 因为人工智能的未来不仅仅是关于模型能做什么。 而是关于谁创造了它，它基于什么，以及你是否可以信任它。 归属证明将人工智能从黑箱变成一个可信的堆栈。 6. 一切都是流动的。 → 数据网络是可交易的。 → 模型是可组合的。 → 代理是资产。 OpenLedger 正在将其转变为一个可用的、可编程的和金融化的生态系统。 总结一下？ OpenLedger 正在为人工智能提供在加密货币中生存的轨道。 → 基础设施。 → 归属。 → 流动性。 以意图构建，现在你明白为什么人们在大力下注。