到目前爲止，AI的結構缺陷已是常識。

@OpenledgerHQ的歸屬證明 (PoA) 改變了這一點。

這是完整的端到端流程：

1. 貢獻數據：將數據集上傳到一個“Datanet”，並附上鏈上哈希和貢獻者地址。

2. 索引：將其標記化爲 n-gram “窗口”，以便快速匹配。

3. 訓練模型：模型版本提交訓練日志 + 數據集引用上鏈。

4. 大規模服務：通過 OpenLoRA 部署，同時保持歸因檢查與輸出一致。

5. 運行推理：將輸出分割成窗口，與 PoA 索引中的數據集匹配。

6. 分拆費用：將Datanet費用按比例分配給貢獻者。

7. 結算與展示：鏈上支付，在用戶界面中展示來源及置信度評分。

-- 📌 步驟：從數據到支付

1. 貢獻數據

一個數據集被上傳到Datanet；@OpenledgerHQ用於主題相關數據集的容器。

• 每個數據集都經過哈希處理以確保完整性。
• 貢獻者地址存儲在鏈上。

可選：質押代幣以表明質量和實際參與。

2. 構建 PoA 指數

數據被分割成代幣窗口並索引。

• 索引經過優化以實現毫秒級查找。
• 匹配在推理時運行而不會降低響應速度。

3. 訓練或微調模型

開發者將他們的模型版本與所使用的數據集關聯起來。

• 訓練日志被哈希並存儲。
• 嵌入了對 Datanets 的引用，以便後續匹配。

4. 大規模提供模型

使用 OpenLoRA，模型可以：

• 熱插拔LoRA適配器。
• 流媒體代幣。
• 實時合並多個適配器。

這很重要，因爲歸因必須在規模上有效，即使模型每秒處理成千上萬的請求。

5. 運行推理 + 匹配歸因

當請求到來時:

• 輸出被分割成窗口。
• 每個窗口與 PoA 的索引進行匹配。
• 匹配具有置信度評分和影響權重。

6. 計算費用分成

這是一個費用分配的例子。
假設：

總 Datanet 費用：10 $USDC

比賽：

數據集 A：40% 的匹配窗口，置信度 0.9，影響力 1.0

數據集B：60%的匹配窗口，置信度0.8，影響力0.95

得分：

Score_A = 0.40 × 0.9 × 1.0 = 0.36
Score_B = 0.60 × 0.8 × 0.95 = 0.456
總計 = 0.816

股份:

Share_A = 0.36 / 0.816 ≈ 44.1% → 4.41 $USDC
Share_B = 0.456 / 0.816 ≈ 55.9% → 5.59 $USDC

7. 結算與展示來源

支付款項通過鏈上方式發送給貢獻者。
前端顯示：

• 匹配的短語。
• 數據集名稱和貢獻者。
• 信心分數。

這將不透明的 AI 輸出轉化爲可驗證、可審計的產物。

-- 📌 現在爲什麼重要

• 高質量數據的激勵措施

當貢獻者獲得報酬時，他們提供更好的數據。
更好的數據 → 更好的模型 → 更多的使用 → 更多的回報。
循環自我反饋。

• 企業準備性

受監管的行業無法冒險使用未經許可或無法驗證的數據。
PoA提供了一個清晰可查詢的軌跡。

• 代幣化潛力

歸屬權本身可以被代幣化，從而讓貢獻者出售、質押或將其用作抵押品。

-- 📌 大局

PoA不僅僅是一個公平性特徵。
這是一種經濟原始工具。

如果AMMs成爲代幣交換的默認方式，PoA可能會成爲AI貢獻的默認結算層。
擁有歸屬軌道可能是AI經濟中最具防御性的立場之一。