傳統的 LLM 感覺不穩定，因為輸出的背後沒有任何穩定或可檢查的東西。 在黑箱系統中，你無法看到是什麼數據塑造了答案，使用了哪個適配器，或者模型自昨天以來是否悄然改變。 OpenLedger 用確定性、可歸因的推理取代了這種不確定性。 每個回應都有其自己的起源故事：數據來源、適配器堆疊、模型血統、執行證明和時間戳驗證。