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Cada resultado de IA es una colaboración entre datos, modelos y computación, a menudo entre muchos colaboradores independientes.
Más del 80 por ciento de los datos de entrenamiento utilizados en grandes modelos hoy en día tienen una procedencia poco clara o no documentada, por lo que la atribución se rompe a gran escala.
OpenLedger registra las entradas antes de la ejecución, verifica la inferencia mientras se ejecuta y aplica pagos en cadena para que el crédito siga a la prueba, no a las reclamaciones.

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