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Cada saída de AI é uma colaboração entre dados, modelos e computação, muitas vezes envolvendo muitos colaboradores independentes.
Mais de 80 por cento dos dados de treino utilizados em grandes modelos hoje têm proveniência pouco clara ou não documentada, razão pela qual a atribuição falha em grande escala.
OpenLedger regista as entradas antes da execução, verifica a inferência enquanto é executada e impõe o pagamento em cadeia para que o crédito siga a prova, não as alegações.

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