传统的 LLM 感觉不可预测，因为输出背后没有稳定或可检查的内容。 在黑箱系统中，你无法看到是什么数据塑造了答案，使用了哪个适配器，或者模型自昨天以来是否悄然发生了变化。 OpenLedger 用确定性、可归因的推理取代了这种不确定性。 每个响应都有其自己的起源故事：数据源、适配器堆栈、模型谱系、执行证明和带时间戳的验证。