Honestamente, es una de las jugadas más ambiciosas en #AI en la cadena de bloques de propiedad del usuario.
Aquí está cómo lo veo ↓↓↓
En el centro hay una promesa simple pero poderosa → convierte cualquier agente, modelo o conjunto de datos en un activo programable en cadena con atribución, licencias y monetización instantánea
Cuando lo desgloso, 5 grupos mantienen esta máquina en funcionamiento ✦ Los propietarios de datos bloquean derechos + ingresos compartidos ✦ Los modelos de constructores establecen la procedencia + términos de uso ✦ Los desarrolladores de agentes implementan bots de tareas con recibos en la cadena. ✦ Los creadores de aplicaciones conectan agentes a flujos de trabajo reales ✦ Los usuarios financian tareas, comparten tarifas de rendimiento
El flujo es elegante Datos → Modelo → Agente → Mercado de Tareas → Prueba de Atribución → División de Ingresos
Donde @ownaiNetwork tiene apalancamiento → atribución y pagos a nivel de protocolo → implementación y descubrimiento de agentes con un solo clic → métricas de uso transparentes
Puntos de fricción → claridad de licencias a través de fronteras → agentes spammy y de baja calidad → los pagos necesitan sentirse instantáneos
Si la atribución y los incentivos se alinean, los efectos de red podrían activarse con fuerza.
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➥ Estoy mapeando la eco de @ownaiNetwork
Honestamente, es una de las jugadas más ambiciosas en #AI en la cadena de bloques de propiedad del usuario.
Aquí está cómo lo veo ↓↓↓
En el centro hay una promesa simple pero poderosa
→ convierte cualquier agente, modelo o conjunto de datos en un activo programable en cadena con atribución, licencias y monetización instantánea
Cuando lo desgloso, 5 grupos mantienen esta máquina en funcionamiento
✦ Los propietarios de datos bloquean derechos + ingresos compartidos
✦ Los modelos de constructores establecen la procedencia + términos de uso
✦ Los desarrolladores de agentes implementan bots de tareas con recibos en la cadena.
✦ Los creadores de aplicaciones conectan agentes a flujos de trabajo reales
✦ Los usuarios financian tareas, comparten tarifas de rendimiento
El flujo es elegante
Datos → Modelo → Agente → Mercado de Tareas → Prueba de Atribución → División de Ingresos
Donde @ownaiNetwork tiene apalancamiento
→ atribución y pagos a nivel de protocolo
→ implementación y descubrimiento de agentes con un solo clic
→ métricas de uso transparentes
Puntos de fricción
→ claridad de licencias a través de fronteras
→ agentes spammy y de baja calidad
→ los pagos necesitan sentirse instantáneos
Si la atribución y los incentivos se alinean, los efectos de red podrían activarse con fuerza.