Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта ведет нас в новую эпоху, основанную на данных. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали применение ИИ повсеместным. Появление ChatGPT в 2022 году вызвало фурор в индустрии ИИ, за которым последовал поток инновационных инструментов ИИ, таких как генерация видео, умные офисы и др. Широкое применение технологий ИИ также стало актуальным. В то же время рыночная стоимость отрасли ИИ демонстрирует взрывной рост и ожидается, что к 2030 году она достигнет 185 миллиардов долларов.
Тем не менее, текущая индустрия ИИ в основном контролируется несколькими технологическими гигантами, и эта высокая степень концентрации также приводит к ряду проблем, таким как монополия на данные и неравномерное распределение вычислительных мощностей. Децентрализованная концепция Web3 предлагает новые возможности для решения этих проблем. В распределенной сетевой архитектуре Web3 возможно переосмысление текущей структуры развития индустрии ИИ.
В эпоху бурного развития отрасли ИИ возникло множество качественных проектов Web3+AI. Эти проекты пытаются объединить технологии блокчейн и искусственный интеллект, исследуя новые направления развития. Среди них некоторые проекты нацелены на создание децентрализованной экономики ИИ, другие сосредоточены на оптимизации обучения моделей ИИ с помощью технологий блокчейн, а некоторые проекты стремятся создать высокопроизводительные платформы, интегрирующие ИИ и блокчейн.
В различных сегментах Web3+AI проекты в области данных и вычислительной мощности развиваются бурно. Однако в разработке алгоритмов различные проекты все еще относительно независимы, что затрудняет формирование синергии. Bittensor остро уловил эту возможность и с помощью присущих блокчейну механизмов конкуренции и стимулов создал платформу для алгоритмов ИИ с встроенной функцией фильтрации, которая, как ожидается, соберет и сохранит самые качественные проекты ИИ.
Bittensor: исследователь децентрализованной AI сети
Bittensor — это децентрализованная сеть машинного обучения и платформа для торговли цифровыми товарами. Она работает через распределенную вычислительную сеть, эффективно решая проблемы централизации данных. Сеть использует справедливый механизм вознаграждения, распределяя награды между подсетями и узлами в зависимости от их вклада. В то же время она предоставляет услуги лицам, нуждающимся в ресурсах машинного обучения, и постепенно развивается в разнообразный рынок торговли цифровыми товарами.
Развитие Bittensor наполнено духом инноваций. В 2021 году группа технических экспертов инициировала этот проект с целью продвижения развития децентрализованной сети ИИ. В 2022 году команда выпустила альфа-версию сети, которая подтвердила жизнеспособность децентрализованного ИИ. В 2023 году появилась бета-версия, и была введена токенная экономика TAO для стимулирования поддержки сети. В 2024 году проект внедрил технологию DHT, что повысило эффективность хранения и извлечения данных, а также усилило расширение субсетей и рынка цифровых товаров.
Токен TAO сети Bittensor во многом подражает дизайну биткойна. Общий объем поставок составляет 21 миллион единиц, каждые четыре года происходит уменьшение вдвое. TAO распределяется через справедливый запуск, без предварительного майнинга и резервирования для команды. В настоящее время примерно каждые 12 секунд создается блок, каждый блок вознаграждается 1 TAO. Эти вознаграждения распределяются между различными подсетями пропорционально их вкладу, а затем подсети распределяют их между владельцами, валидаторами и майнерами.
В настоящее время общее количество аккаунтов в сети Bittensor превышает 100 тысяч, из которых активных аккаунтов почти 80 тысяч. За последний год цена TAO достигала десятков раз роста, текущая рыночная капитализация составляет около 2,278 миллиардов долларов, а цена за единицу - 321 доллар. Эти данные отражают, что проект Bittensor привлекает всё большее внимание и участие людей.
Архитектура подсети: Основная инновация Bittensor
Протокол Bittensor является децентрализованным протоколом машинного обучения, который поддерживает обмен машинными способностями и прогнозами между участниками сети, способствуя совместному использованию моделей и услуг. Этот протокол включает в себя несколько компонентов, таких как сетевая архитектура, подсети, архитектура подсетей и др. Сеть Bittensor по сути состоит из множества узлов, каждый из которых запускает программное обеспечение клиента Bittensor для обеспечения взаимосвязи. Эти узлы управляются подсетями, применяющими механизм естественного отбора, при этом плохо работающие подсети и узлы будут исключены.
Подсеть является ключевым компонентом сети Bittensor и может рассматриваться как часть кода, которая работает независимо и устанавливает конкретные механизмы стимулов и функций для пользователей. В настоящее время, кроме корневой подсети, существует 45 подсетей, и ожидается, что с мая по июль 2024 года количество подсетей увеличится с 32 до 64, добавляя по 4 новые каждую неделю.
В подсети в основном выделяют три категории ролей: владелец подсети, шахтеры и валидаторы стейкинга. Владелец подсети отвечает за предоставление базового кода и установление механизмов стимулирования. Шахтеры повышают свою конкурентоспособность за счет постоянной оптимизации кода. Валидаторы отвечают за оценку вклада подсети и получение вознаграждений. Награды за эмиссию в подсети обычно распределяются между владельцем, валидаторами и шахтерами в пропорции 18%, 41% и 41%.
После регистрации подсети есть 7-дневный иммунный период, а плата за первую регистрацию составляет 100 TAO. Когда все места в подсетях будут заняты, новая регистрация подсети заменит ту, у которой наименьшая эмиссия и которая не находится в иммунном периоде. Поэтому подсети необходимо постоянно увеличивать сумму стейка валидаторов и эффективность майнеров, чтобы обеспечить долгосрочное выживание.
Благодаря субсетевой архитектуре Bittensor децентрализованная AI-данная сеть Masa смогла осуществиться, став первой системой двойного вознаграждения в сети и привлекая финансирование в размере 18 миллионов долларов. Это демонстрирует реальный потенциал применения субсетевой модели Bittensor.
Механизм согласия: инновационная попытка доказательства интеллекта
Сеть Bittensor использует различные механизмы консенсуса и доказательства. Наиболее характерным является механизм доказательства интеллекта (PoI), который является оригинальной системой верификации и стимулирования Bittensor. В PoI майнеры доказывают свой вклад, выполняя задачи интеллектуальных вычислений, которые могут включать обработку естественного языка, анализ данных и другие области. Проверяющие отвечают за распределение задач и оценку качества выполнения.
Yuma консенсус является основной консенсус-алгоритмом Bittensor. Валидационщики выставляют оценки в зависимости от выполнения задач и вводят их в алгоритм Yuma консенсуса. Этот алгоритм присваивает различные веса в зависимости от количества TAO, заложенного валидатором, одновременно исключая результаты, которые существенно отклоняются от большинства оценок, в конечном итоге получая сводную оценку и распределяя награды на основе этой оценки.
Одной из важных характеристик консенсуса Yuma является принцип непознаваемости данных, который обеспечивает конфиденциальность и безопасность в процессе обработки данных. В то же время, основанный на производительности механизм вознаграждений стимулирует узлы предоставлять эффективные и качественные вычислительные ресурсы.
Кроме того, Bittensor вводит механизм MOE( смешанных экспертов), который интегрирует несколько экспертов уровня подмоделей в одной архитектуре модели. Это позволяет различным подмоделям работать совместно, достигая лучших результатов при обработке новых данных. При поддержке консенсуса Yuma валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели, что способствует постоянной оптимизации модели.
Подсеть экосистема: разнообразие AI приложений
В настоящее время в Bittensor зарегистрировано 45 подсетей, из которых 40 уже имеют имена. С увеличением количества подсетей конкуренция среди вновь зарегистрированных подсетей также возрастает. Тем не менее, механизм отсева Bittensor гарантирует, что в долгосрочной перспективе подети с отличной производительностью будут выделяться.
Среди существующих подсетей наибольшее внимание привлекают подсети 19, 18 и 1, доли выбросов которых составляют 8,72%, 6,47% и 4,16% соответственно. Подсеть 19 Vision сосредоточена на децентрализованной генерации и интерпретации изображений, предоставляя доступ к высококачественным открытым моделям. Подсеть 18 Cortex.t направлена на создание передовой AI платформы и предлагает текстовые и графические услуги через API. Подсеть 1 является первой подсетью для генерации текста, несмотря на критику, она по-прежнему занимает высокие позиции.
С точки зрения категорий моделей, модели генерации занимают доминирующую позицию. Также существуют различные типы моделей, такие как обработка данных, торговый ИИ и т.д. Например, подсеть Meta Search 22-го номера предоставляет анализ рыночных настроений, анализируя данные социальных сетей, тогда как подсеть Omron 2-го номера сосредоточена на оптимизации стратегий стейкинга.
С точки зрения соотношения доходности и риска, успешно функционирующие узлы могут получать значительную прибыль. Однако новым зарегистрированным узлам необходимо иметь высокопроизводительное оборудование и оптимизированные алгоритмы, чтобы выжить в условиях жесткой конкуренции. Этот механизм способствует постоянной эволюции и повышению производительности всей сети.
Будущее: возможности и вызовы
Постоянный рост в области ИИ открывает огромные возможности для проектов Web3+AI. Bittensor, как проект, сочетающий в себе технологические инновации и рыночное признание, имеет все шансы занять важное место в этой волне. Его уникальная архитектура подсети снижает барьеры для команд ИИ при входе в децентрализованные сети и одновременно способствует постоянной оптимизации проекта через механизм конкурентного отсева.
Однако с увеличением числа подсетей возникают и некоторые потенциальные риски. Снижение порога входа в подсети может привести к притоку низкокачественных проектов. В то же время с увеличением числа подсетей доходность каждой отдельной подсети может снизиться. Если цена токена TAO не сможет соответствующим образом вырасти, это может повлиять на активность участников.
Тем не менее, Bittensor, как новатор в области Web3+AI, по-прежнему заслуживает постоянного внимания. Он не только предлагает новую парадигму для развития ИИ, но и расширяет новые возможности для применения децентрализованных сетей. В будущем, как Bittensor будет балансировать между развитием и управлением рисками, станет ключевым фактором для его долгосрочного успеха.
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» .
12 Лайков
Награда
12
6
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropChaser
· 16ч назад
Успейте занять хорошую рыночную нишу
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHarvester
· 16ч назад
Чтобы заработать, нужно играть в новый проект.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenUnlocker
· 16ч назад
Web3 ведет AI к прорыву
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaMisery
· 16ч назад
AI-гиганты слишком доминируют
Посмотреть ОригиналОтветить0
LayerHopper
· 16ч назад
Непревзойденная возможность
Посмотреть ОригиналОтветить0
DoomCanister
· 16ч назад
Технологии всегда ограничивают человеческую природу
Bittensor: Пионер слияния Web3 и ИИ. Исследование новой парадигмы децентрализованного машинного обучения.
Новые возможности в эпоху революции ИИ
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта ведет нас в новую эпоху, основанную на данных. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали применение ИИ повсеместным. Появление ChatGPT в 2022 году вызвало фурор в индустрии ИИ, за которым последовал поток инновационных инструментов ИИ, таких как генерация видео, умные офисы и др. Широкое применение технологий ИИ также стало актуальным. В то же время рыночная стоимость отрасли ИИ демонстрирует взрывной рост и ожидается, что к 2030 году она достигнет 185 миллиардов долларов.
Тем не менее, текущая индустрия ИИ в основном контролируется несколькими технологическими гигантами, и эта высокая степень концентрации также приводит к ряду проблем, таким как монополия на данные и неравномерное распределение вычислительных мощностей. Децентрализованная концепция Web3 предлагает новые возможности для решения этих проблем. В распределенной сетевой архитектуре Web3 возможно переосмысление текущей структуры развития индустрии ИИ.
В эпоху бурного развития отрасли ИИ возникло множество качественных проектов Web3+AI. Эти проекты пытаются объединить технологии блокчейн и искусственный интеллект, исследуя новые направления развития. Среди них некоторые проекты нацелены на создание децентрализованной экономики ИИ, другие сосредоточены на оптимизации обучения моделей ИИ с помощью технологий блокчейн, а некоторые проекты стремятся создать высокопроизводительные платформы, интегрирующие ИИ и блокчейн.
В различных сегментах Web3+AI проекты в области данных и вычислительной мощности развиваются бурно. Однако в разработке алгоритмов различные проекты все еще относительно независимы, что затрудняет формирование синергии. Bittensor остро уловил эту возможность и с помощью присущих блокчейну механизмов конкуренции и стимулов создал платформу для алгоритмов ИИ с встроенной функцией фильтрации, которая, как ожидается, соберет и сохранит самые качественные проекты ИИ.
Bittensor: исследователь децентрализованной AI сети
Bittensor — это децентрализованная сеть машинного обучения и платформа для торговли цифровыми товарами. Она работает через распределенную вычислительную сеть, эффективно решая проблемы централизации данных. Сеть использует справедливый механизм вознаграждения, распределяя награды между подсетями и узлами в зависимости от их вклада. В то же время она предоставляет услуги лицам, нуждающимся в ресурсах машинного обучения, и постепенно развивается в разнообразный рынок торговли цифровыми товарами.
Развитие Bittensor наполнено духом инноваций. В 2021 году группа технических экспертов инициировала этот проект с целью продвижения развития децентрализованной сети ИИ. В 2022 году команда выпустила альфа-версию сети, которая подтвердила жизнеспособность децентрализованного ИИ. В 2023 году появилась бета-версия, и была введена токенная экономика TAO для стимулирования поддержки сети. В 2024 году проект внедрил технологию DHT, что повысило эффективность хранения и извлечения данных, а также усилило расширение субсетей и рынка цифровых товаров.
Токен TAO сети Bittensor во многом подражает дизайну биткойна. Общий объем поставок составляет 21 миллион единиц, каждые четыре года происходит уменьшение вдвое. TAO распределяется через справедливый запуск, без предварительного майнинга и резервирования для команды. В настоящее время примерно каждые 12 секунд создается блок, каждый блок вознаграждается 1 TAO. Эти вознаграждения распределяются между различными подсетями пропорционально их вкладу, а затем подсети распределяют их между владельцами, валидаторами и майнерами.
В настоящее время общее количество аккаунтов в сети Bittensor превышает 100 тысяч, из которых активных аккаунтов почти 80 тысяч. За последний год цена TAO достигала десятков раз роста, текущая рыночная капитализация составляет около 2,278 миллиардов долларов, а цена за единицу - 321 доллар. Эти данные отражают, что проект Bittensor привлекает всё большее внимание и участие людей.
Архитектура подсети: Основная инновация Bittensor
Протокол Bittensor является децентрализованным протоколом машинного обучения, который поддерживает обмен машинными способностями и прогнозами между участниками сети, способствуя совместному использованию моделей и услуг. Этот протокол включает в себя несколько компонентов, таких как сетевая архитектура, подсети, архитектура подсетей и др. Сеть Bittensor по сути состоит из множества узлов, каждый из которых запускает программное обеспечение клиента Bittensor для обеспечения взаимосвязи. Эти узлы управляются подсетями, применяющими механизм естественного отбора, при этом плохо работающие подсети и узлы будут исключены.
Подсеть является ключевым компонентом сети Bittensor и может рассматриваться как часть кода, которая работает независимо и устанавливает конкретные механизмы стимулов и функций для пользователей. В настоящее время, кроме корневой подсети, существует 45 подсетей, и ожидается, что с мая по июль 2024 года количество подсетей увеличится с 32 до 64, добавляя по 4 новые каждую неделю.
В подсети в основном выделяют три категории ролей: владелец подсети, шахтеры и валидаторы стейкинга. Владелец подсети отвечает за предоставление базового кода и установление механизмов стимулирования. Шахтеры повышают свою конкурентоспособность за счет постоянной оптимизации кода. Валидаторы отвечают за оценку вклада подсети и получение вознаграждений. Награды за эмиссию в подсети обычно распределяются между владельцем, валидаторами и шахтерами в пропорции 18%, 41% и 41%.
После регистрации подсети есть 7-дневный иммунный период, а плата за первую регистрацию составляет 100 TAO. Когда все места в подсетях будут заняты, новая регистрация подсети заменит ту, у которой наименьшая эмиссия и которая не находится в иммунном периоде. Поэтому подсети необходимо постоянно увеличивать сумму стейка валидаторов и эффективность майнеров, чтобы обеспечить долгосрочное выживание.
Благодаря субсетевой архитектуре Bittensor децентрализованная AI-данная сеть Masa смогла осуществиться, став первой системой двойного вознаграждения в сети и привлекая финансирование в размере 18 миллионов долларов. Это демонстрирует реальный потенциал применения субсетевой модели Bittensor.
Механизм согласия: инновационная попытка доказательства интеллекта
Сеть Bittensor использует различные механизмы консенсуса и доказательства. Наиболее характерным является механизм доказательства интеллекта (PoI), который является оригинальной системой верификации и стимулирования Bittensor. В PoI майнеры доказывают свой вклад, выполняя задачи интеллектуальных вычислений, которые могут включать обработку естественного языка, анализ данных и другие области. Проверяющие отвечают за распределение задач и оценку качества выполнения.
Yuma консенсус является основной консенсус-алгоритмом Bittensor. Валидационщики выставляют оценки в зависимости от выполнения задач и вводят их в алгоритм Yuma консенсуса. Этот алгоритм присваивает различные веса в зависимости от количества TAO, заложенного валидатором, одновременно исключая результаты, которые существенно отклоняются от большинства оценок, в конечном итоге получая сводную оценку и распределяя награды на основе этой оценки.
Одной из важных характеристик консенсуса Yuma является принцип непознаваемости данных, который обеспечивает конфиденциальность и безопасность в процессе обработки данных. В то же время, основанный на производительности механизм вознаграждений стимулирует узлы предоставлять эффективные и качественные вычислительные ресурсы.
Кроме того, Bittensor вводит механизм MOE( смешанных экспертов), который интегрирует несколько экспертов уровня подмоделей в одной архитектуре модели. Это позволяет различным подмоделям работать совместно, достигая лучших результатов при обработке новых данных. При поддержке консенсуса Yuma валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели, что способствует постоянной оптимизации модели.
Подсеть экосистема: разнообразие AI приложений
В настоящее время в Bittensor зарегистрировано 45 подсетей, из которых 40 уже имеют имена. С увеличением количества подсетей конкуренция среди вновь зарегистрированных подсетей также возрастает. Тем не менее, механизм отсева Bittensor гарантирует, что в долгосрочной перспективе подети с отличной производительностью будут выделяться.
Среди существующих подсетей наибольшее внимание привлекают подсети 19, 18 и 1, доли выбросов которых составляют 8,72%, 6,47% и 4,16% соответственно. Подсеть 19 Vision сосредоточена на децентрализованной генерации и интерпретации изображений, предоставляя доступ к высококачественным открытым моделям. Подсеть 18 Cortex.t направлена на создание передовой AI платформы и предлагает текстовые и графические услуги через API. Подсеть 1 является первой подсетью для генерации текста, несмотря на критику, она по-прежнему занимает высокие позиции.
С точки зрения категорий моделей, модели генерации занимают доминирующую позицию. Также существуют различные типы моделей, такие как обработка данных, торговый ИИ и т.д. Например, подсеть Meta Search 22-го номера предоставляет анализ рыночных настроений, анализируя данные социальных сетей, тогда как подсеть Omron 2-го номера сосредоточена на оптимизации стратегий стейкинга.
С точки зрения соотношения доходности и риска, успешно функционирующие узлы могут получать значительную прибыль. Однако новым зарегистрированным узлам необходимо иметь высокопроизводительное оборудование и оптимизированные алгоритмы, чтобы выжить в условиях жесткой конкуренции. Этот механизм способствует постоянной эволюции и повышению производительности всей сети.
Будущее: возможности и вызовы
Постоянный рост в области ИИ открывает огромные возможности для проектов Web3+AI. Bittensor, как проект, сочетающий в себе технологические инновации и рыночное признание, имеет все шансы занять важное место в этой волне. Его уникальная архитектура подсети снижает барьеры для команд ИИ при входе в децентрализованные сети и одновременно способствует постоянной оптимизации проекта через механизм конкурентного отсева.
Однако с увеличением числа подсетей возникают и некоторые потенциальные риски. Снижение порога входа в подсети может привести к притоку низкокачественных проектов. В то же время с увеличением числа подсетей доходность каждой отдельной подсети может снизиться. Если цена токена TAO не сможет соответствующим образом вырасти, это может повлиять на активность участников.
Тем не менее, Bittensor, как новатор в области Web3+AI, по-прежнему заслуживает постоянного внимания. Он не только предлагает новую парадигму для развития ИИ, но и расширяет новые возможности для применения децентрализованных сетей. В будущем, как Bittensor будет балансировать между развитием и управлением рисками, станет ключевым фактором для его долгосрочного успеха.