С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта мы вступаем в новую эпоху, основанную на данных. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали приложения ИИ повсеместными. Появление ChatGPT в 2022 году вызвало бум в индустрии ИИ, за которым последовал ряд инструментов ИИ, таких как генерация видео по тексту и автоматизация офисной работы. Рыночная стоимость индустрии ИИ также растет, и ожидается, что к 2030 году она достигнет 185 миллиардов долларов.
Однако в настоящее время отрасль ИИ в основном контролируется несколькими крупными технологическими гигантами, что приводит к целому ряду проблем, таких как централизация данных и неравномерное распределение вычислительной мощности. В то же время идея децентрализации Web3 предоставляет новые возможности для решения этих проблем. В этом контексте появились некоторые качественные проекты Web3+AI.
Среди них, Bittensor воспользовался возможностями направления алгоритмов Web3+AI, создав платформу алгоритмов AI с встроенным механизмом фильтрации и конкуренции через конкурентные и стимульные механизмы блокчейна, чтобы сохранить самые качественные AI проекты. Эта инновационная попытка предоставляет новые идеи для перестройки текущей структуры развития AI.
Bittensor: Пионер децентрализованной AI-сети
Bittensor — это Децентрализация стимульная сеть машинного обучения и рынок цифровых товаров. Она обладает следующими характеристиками:
Децентрализация: работает на тысячах распределенных компьютерных сетей, избегая проблем централизованности данных.
Справедливая система стимулов: сетевые вознаграждения пропорциональны вкладу.
Обмен ресурсами машинного обучения: предоставление услуг для всех, кто нуждается в вычислительных ресурсах машинного обучения.
Разнообразный рынок цифровых товаров: можно торговать различными формами данных.
В отличие от многих высоко оцененных венчурных проектов, Bittensor является более справедливым, интересным и значимым проектом для гиков. Его история развития следующая:
2021 год: Запуск проекта, создание блокчейна с использованием фреймворка Substrate.
2022 год: выпущена альфа-версия сети, проверка Децентрализация AI на предмет осуществимости. Введен консенсус Yuma.
2023 год: выпущена бета-версия, введена модель экономики токенов TAO.
2024 год: применение технологии DHT для повышения эффективности хранения данных, расширение подсетей и рынка цифровых товаров.
Общее предложение токена TAO Bittensor составляет 21 миллион монет, каждые четыре года происходит деление на пополам, распределение осуществляется с использованием справедливого запуска. В настоящее время новый блок создается каждые 12 секунд, за каждый блок выдается 1 TAO. Эти вознаграждения распределяются между подсетями и их участниками в зависимости от вклада.
В настоящее время общее количество учетных записей в сети Bittensor превышает 100000, количество ненулевых учетных записей составляет 80000. Токен TAO за последний год вырос в десятки раз, текущая рыночная капитализация составляет 2,278 миллиарда долларов, цена токена 321 доллар.
Подсетевая архитектура Bittensor
Протокол Bittensor является децентрализованным протоколом машинного обучения, который позволяет участникам сети обмениваться машинными обучающими способностями и прогнозами. Сеть состоит из нескольких подсетей и использует механизм естественного отбора.
Подсеть является важнейшей частью сети Bittensor, ее можно рассматривать как фрагмент кода, который работает независимо и устанавливает уникальные стимулы для пользователей и функции. В настоящее время, помимо основной подсети, существует 45 подсетей. Ожидается, что с мая по июль 2024 года количество подсетей увеличится с 32 до 64.
В подсети есть три типа ролей: владельцы подсети, майнеры и валидаторы, участвующие в стекинге.
Валидация: оценка вклада подсети, получение вознаграждения за стейкинг.
Эмиссия субсети — это механизм распределения вознаграждений в сети Bittensor. В общем случае, 18% распределяется между владельцами субсетей, 41% — между валидаторами и 41% — между майнерами. Чем выше эмиссия субсети, тем выше ранг.
После регистрации подсети есть 7-дневный иммунный период. Первоначальная стоимость регистрации составляет 100 TAO, при повторной регистрации цена удваивается. Когда все места для подсетей будут заполнены, будут исключены подсети с наименьшими выбросами и без иммунного периода.
Консенсус и механизм доказательства Bittensor
Сеть Bittensor использует различные механизмы консенсуса и механизмы доказательства, среди которых наиболее характерными являются механизм интеллектуального доказательства ( PoI ) и консенсус Yuma.
Механизм PoI является оригинальным механизмом проверки и стимулирования Bittensor. Майнеры подтверждают свой вклад, выполняя задачи умных вычислений, которые назначаются и оцениваются валидаторами. Это обеспечивает безопасность сети, качество данных и эффективное использование вычислительных ресурсов.
Yuma консенсус является основной механизмом консенсуса Bittensor. Валидация осуществляется на основе выполнения задач, и результаты вводятся в алгоритм Yuma. Алгоритм будет присваивать различные веса в зависимости от объема залога валидатора и фильтровать аномальные значения, в конечном итоге получая сводный балл и распределяя вознаграждения.
Консенсус Yuma следует принципу непознаваемости данных, защищая конфиденциальность и безопасность данных. В то же время используется основанная на производительности система вознаграждений, обеспечивающая эффективное и качественное использование ресурсов.
Кроме того, Bittensor также внедрил механизм смешанных экспертов MOE(, интегрирующий несколько экспертных субмоделей для достижения лучших результатов работы. В рамках консенсуса Yuma валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели, стимулируя их постоянную оптимизацию.
![Bittensor：Как AI-сеть переопределяет сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0ec0bfda342a09b663a9a765ce560bb9.webp(
Экосистема подсетей Bittensor
В настоящее время в Bittensor зарегистрировано 45 подсетей, из которых 40 уже имеют названия. В связи с введением механизма исключения в долгосрочной перспективе будут исключены плохо функционирующие подсети, оставляя только качественные проекты.
Помимо корневой подсети, наибольшее внимание привлекают подсети 19, 18 и 1, доли выбросов составляют соответственно 8.72%, 6.47% и 4.16%.
![Bittensor：Как AI-сеть переосмысляет сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(
Субсеть 19号 Vision сосредоточена на Децентрализации генерации и вывода изображений, предоставляя доступ к открытым LLM и моделям генерации изображений. В настоящее время общий доход узлов за 24 часа составляет примерно 627,84 TAO.
![Bittensor: Как ИИ-сеть может изменить сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(
18-й подсеть Cortex.t стремится создать передовую AI платформу, предоставляя текстовые и графические ответы через API. В настоящее время общий доход узлов за 24 часа составляет примерно 457.2 TAO.
![Bittensor：Как AI-сети могут изменить сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(
Субсеть 1 является самой ранней подсетью генерации текста Bittensor, которая подвергалась критике, но по-прежнему сохраняет высокий уровень эмиссии.
![Bittensor: Как AI-подсеть перестраивает сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(
С точки зрения категорий моделей, помимо генеративных моделей, есть также различные типы, такие как обработка данных, торговый ИИ и т. д. С точки зрения доходности и рисков, доходы от успешно работающих узлов значительные, но новым узлам приходится сталкиваться с высоким уровнем конкурентного давления.
![Bittensor：Как подсеть ИИ перестраивает сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-64bc7ed81bbe8dd6fb8ed63f77ba59be.webp(
Будущее
В области Web3+AI ожидается, что в будущем на протяжении длительного времени будет сохраняться рыночный интерес.
Проект Bittensor имеет уникальную архитектуру, сочетая в себе техническую и рыночную поддержку, что открывает широкие перспективы для развития.
Архитектура подсетей снижает порог входа для команд AI в децентрализованные сети, что способствует привлечению большего числа качественных проектов.
С увеличением количества подсетей необходимо быть осторожным с наплывом низкокачественных проектов и риском размывания доходов.
В целом, Bittensor как первопроходец Децентрализации AI-сетей предлагает инновационную модель для интеграции Web3 и AI, за развитием которой стоит продолжать следить.
![Bittensor: Как AI-сеть может преобразовать сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-da7383e7cf7f59f1b3262180eabde3f5.webp(
![Bittensor：Как подсеть AI перестраивает сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-465ed00b9d030edbadc635598c6cb213.webp(
![Bittensor：Как AI-сеть пересматривает сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c7944bf3860ef409cc578a910c311a1e.webp(
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 Лайков
Награда
6
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GhostWalletSleuth
· 17ч назад
Не смейся, даже монополия должна говорить о технологиях.
Bittensor: Пионер децентрализованной интеллектуальной сети, объединяющей Web3 и ИИ
Революция ИИ и Децентрализация умственных сетей
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта мы вступаем в новую эпоху, основанную на данных. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали приложения ИИ повсеместными. Появление ChatGPT в 2022 году вызвало бум в индустрии ИИ, за которым последовал ряд инструментов ИИ, таких как генерация видео по тексту и автоматизация офисной работы. Рыночная стоимость индустрии ИИ также растет, и ожидается, что к 2030 году она достигнет 185 миллиардов долларов.
Однако в настоящее время отрасль ИИ в основном контролируется несколькими крупными технологическими гигантами, что приводит к целому ряду проблем, таких как централизация данных и неравномерное распределение вычислительной мощности. В то же время идея децентрализации Web3 предоставляет новые возможности для решения этих проблем. В этом контексте появились некоторые качественные проекты Web3+AI.
Среди них, Bittensor воспользовался возможностями направления алгоритмов Web3+AI, создав платформу алгоритмов AI с встроенным механизмом фильтрации и конкуренции через конкурентные и стимульные механизмы блокчейна, чтобы сохранить самые качественные AI проекты. Эта инновационная попытка предоставляет новые идеи для перестройки текущей структуры развития AI.
Bittensor: Пионер децентрализованной AI-сети
Bittensor — это Децентрализация стимульная сеть машинного обучения и рынок цифровых товаров. Она обладает следующими характеристиками:
Децентрализация: работает на тысячах распределенных компьютерных сетей, избегая проблем централизованности данных.
Справедливая система стимулов: сетевые вознаграждения пропорциональны вкладу.
Обмен ресурсами машинного обучения: предоставление услуг для всех, кто нуждается в вычислительных ресурсах машинного обучения.
Разнообразный рынок цифровых товаров: можно торговать различными формами данных.
В отличие от многих высоко оцененных венчурных проектов, Bittensor является более справедливым, интересным и значимым проектом для гиков. Его история развития следующая:
Общее предложение токена TAO Bittensor составляет 21 миллион монет, каждые четыре года происходит деление на пополам, распределение осуществляется с использованием справедливого запуска. В настоящее время новый блок создается каждые 12 секунд, за каждый блок выдается 1 TAO. Эти вознаграждения распределяются между подсетями и их участниками в зависимости от вклада.
В настоящее время общее количество учетных записей в сети Bittensor превышает 100000, количество ненулевых учетных записей составляет 80000. Токен TAO за последний год вырос в десятки раз, текущая рыночная капитализация составляет 2,278 миллиарда долларов, цена токена 321 доллар.
Подсетевая архитектура Bittensor
Протокол Bittensor является децентрализованным протоколом машинного обучения, который позволяет участникам сети обмениваться машинными обучающими способностями и прогнозами. Сеть состоит из нескольких подсетей и использует механизм естественного отбора.
Подсеть является важнейшей частью сети Bittensor, ее можно рассматривать как фрагмент кода, который работает независимо и устанавливает уникальные стимулы для пользователей и функции. В настоящее время, помимо основной подсети, существует 45 подсетей. Ожидается, что с мая по июль 2024 года количество подсетей увеличится с 32 до 64.
В подсети есть три типа ролей: владельцы подсети, майнеры и валидаторы, участвующие в стекинге.
Эмиссия субсети — это механизм распределения вознаграждений в сети Bittensor. В общем случае, 18% распределяется между владельцами субсетей, 41% — между валидаторами и 41% — между майнерами. Чем выше эмиссия субсети, тем выше ранг.
После регистрации подсети есть 7-дневный иммунный период. Первоначальная стоимость регистрации составляет 100 TAO, при повторной регистрации цена удваивается. Когда все места для подсетей будут заполнены, будут исключены подсети с наименьшими выбросами и без иммунного периода.
Консенсус и механизм доказательства Bittensor
Сеть Bittensor использует различные механизмы консенсуса и механизмы доказательства, среди которых наиболее характерными являются механизм интеллектуального доказательства ( PoI ) и консенсус Yuma.
Механизм PoI является оригинальным механизмом проверки и стимулирования Bittensor. Майнеры подтверждают свой вклад, выполняя задачи умных вычислений, которые назначаются и оцениваются валидаторами. Это обеспечивает безопасность сети, качество данных и эффективное использование вычислительных ресурсов.
Yuma консенсус является основной механизмом консенсуса Bittensor. Валидация осуществляется на основе выполнения задач, и результаты вводятся в алгоритм Yuma. Алгоритм будет присваивать различные веса в зависимости от объема залога валидатора и фильтровать аномальные значения, в конечном итоге получая сводный балл и распределяя вознаграждения.
Консенсус Yuma следует принципу непознаваемости данных, защищая конфиденциальность и безопасность данных. В то же время используется основанная на производительности система вознаграждений, обеспечивающая эффективное и качественное использование ресурсов.
Кроме того, Bittensor также внедрил механизм смешанных экспертов MOE(, интегрирующий несколько экспертных субмоделей для достижения лучших результатов работы. В рамках консенсуса Yuma валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели, стимулируя их постоянную оптимизацию.
![Bittensor：Как AI-сеть переопределяет сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0ec0bfda342a09b663a9a765ce560bb9.webp(
Экосистема подсетей Bittensor
В настоящее время в Bittensor зарегистрировано 45 подсетей, из которых 40 уже имеют названия. В связи с введением механизма исключения в долгосрочной перспективе будут исключены плохо функционирующие подсети, оставляя только качественные проекты.
Помимо корневой подсети, наибольшее внимание привлекают подсети 19, 18 и 1, доли выбросов составляют соответственно 8.72%, 6.47% и 4.16%.
![Bittensor：Как AI-сеть переосмысляет сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(
Субсеть 19号 Vision сосредоточена на Децентрализации генерации и вывода изображений, предоставляя доступ к открытым LLM и моделям генерации изображений. В настоящее время общий доход узлов за 24 часа составляет примерно 627,84 TAO.
![Bittensor: Как ИИ-сеть может изменить сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(
18-й подсеть Cortex.t стремится создать передовую AI платформу, предоставляя текстовые и графические ответы через API. В настоящее время общий доход узлов за 24 часа составляет примерно 457.2 TAO.
![Bittensor：Как AI-сети могут изменить сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(
Субсеть 1 является самой ранней подсетью генерации текста Bittensor, которая подвергалась критике, но по-прежнему сохраняет высокий уровень эмиссии.
![Bittensor: Как AI-подсеть перестраивает сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(
С точки зрения категорий моделей, помимо генеративных моделей, есть также различные типы, такие как обработка данных, торговый ИИ и т. д. С точки зрения доходности и рисков, доходы от успешно работающих узлов значительные, но новым узлам приходится сталкиваться с высоким уровнем конкурентного давления.
![Bittensor：Как подсеть ИИ перестраивает сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-64bc7ed81bbe8dd6fb8ed63f77ba59be.webp(
Будущее
В области Web3+AI ожидается, что в будущем на протяжении длительного времени будет сохраняться рыночный интерес.
Проект Bittensor имеет уникальную архитектуру, сочетая в себе техническую и рыночную поддержку, что открывает широкие перспективы для развития.
Архитектура подсетей снижает порог входа для команд AI в децентрализованные сети, что способствует привлечению большего числа качественных проектов.
С увеличением количества подсетей необходимо быть осторожным с наплывом низкокачественных проектов и риском размывания доходов.
В целом, Bittensor как первопроходец Децентрализации AI-сетей предлагает инновационную модель для интеграции Web3 и AI, за развитием которой стоит продолжать следить.
![Bittensor: Как AI-сеть может преобразовать сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-da7383e7cf7f59f1b3262180eabde3f5.webp(
![Bittensor：Как подсеть AI перестраивает сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-465ed00b9d030edbadc635598c6cb213.webp(
![Bittensor：Как AI-сеть пересматривает сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c7944bf3860ef409cc578a910c311a1e.webp(