Революция ИИ: как Bittensor изменяет сеть коллективного интеллекта
Взрыв в AI-индустрии и интеграция с Web3
Быстрые темпы развития технологий искусственного интеллекта ведут нас в совершенно новую эпоху, основанную на данных. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, способствуют бурному росту применения ИИ. Появление ChatGPT в 2022 году полностью взорвало индустрию ИИ, в результате чего на рынке появились различные инструменты ИИ, охватывающие все сферы от генерации текста до видеопроизводства. Ожидается, что к 2030 году рынок ИИ достигнет объема в 185 миллиардов долларов.
Однако в настоящее время развитие AI-индустрии по-прежнему контролируется немногими технологическими гигантами, что неизбежно приводит к проблемам, таким как монополия на данные и неравномерное распределение вычислительной мощности. В то же время децентрализованная концепция Web3 предоставляет новые возможности для решения этих проблем. В рамках распределенной сетевой архитектуры Web3 ожидается, что структура развития AI будет переосмыслена.
На пересечении ИИ и Web3 возникло множество инновационных проектов. Fetch.ai использует блокчейн для создания децентрализованной экономики ИИ; Numerai предсказывает рынок с помощью блокчейна и сообщества дата-сайентистов; Velas создает высокопроизводительную платформу для смарт-контрактов ИИ + блокчейн. Однако большинство из этих проектов сосредоточены на одной области применения, что затрудняет формирование полноценной экосистемы.
Bittensor остро ухватился за эту возможность, создав на основе блокчейн-механизмов вознаграждения платформу AI-алгоритмов с собственным механизмом фильтрации конкуренции, обеспечив хорошую экосистему для качественных AI-проектов. Эта инновационная попытка может изменить структуру развития AI-отрасли.
Bittensor: Пионер децентрализованной сети ИИ
Bittensor является децентрализованной сетью стимулируемого машинного обучения и рынком цифровых товаров. Она обладает следующими примечательными характеристиками:
Децентрализованная архитектура: Сеть Bittensor состоит из тысяч распределенных узлов, что эффективно решает проблемы, такие как централизация данных.
Справедливая механизм вознаграждений: вознаграждение сети для подсети пропорционально ее вкладу, распределение вознаграждений внутри подсети также следует тому же принципу.
Открытые ресурсы машинного обучения: предоставление услуг каждому индивидууму, нуждающемуся в вычислительной мощности машинного обучения.
Диверсифицированный рынок цифровых товаров: поддерживает не только торговлю AI-моделями, но и может быть расширен для торговли различными данными.
Развитие Bittensor в полной мере отражает его характер как "гик-проекта":
В 2021 году группа технических экспертов инициировала создание базового блокчейна на основе фреймворка Substrate.
В 2022 году выпущена альфа-версия сети, проверяющая жизнеспособность децентрализованного ИИ. Введен консенсус Yuma, защищающий конфиденциальность пользователей.
В 2023 году выпущена бета-версия, введен механизм стимулирования токенов TAO.
В 2024 году применение технологии DHT повысит эффективность обработки данных, с акцентом на развитие подсетей и рынка цифровых товаров.
Экономическая модель токенов Bittensor также довольно уникальна. Общее количество токенов TAO составляет 21 миллион, каждые четыре года происходит уменьшение вдвое, используется справедливый метод выпуска, без предварительной добычи и резервов для команды. В настоящее время каждые 12 секунд создается один блок, каждый блок вознаграждает 1 TAO. Суточная добыча составляет около 7200 TAO, которые распределяются между различными подсетями и их внутренними узлами в зависимости от вклада.
На данный момент сеть Bittensor насчитывает более 100 000 аккаунтов, из которых 80 000 активных. В прошлом году цена монеты TAO выросла более чем в десятки раз, а текущая рыночная капитализация составляет около 2,278 миллиарда долларов, цена за монету — 321 доллар. Эти данные полностью демонстрируют динамику развития Bittensor и признание на рынке.
Архитектура подсети: Основное новшество Bittensor
Сеть является самой ключевой частью архитектуры Bittensor. Каждый подсетевой узел можно рассматривать как фрагмент независимого кода, обладающего специфическим механизмом стимулов и функциями, но при этом сохраняющим согласованный интерфейс с основной сетью. В настоящее время в сети Bittensor существует 45 подсетей, и ожидается, что к середине 2024 года их количество увеличится до 64.
Внутри подсети в основном выделяют три типа ролей:
Владелец подсети: отвечает за предоставление базового кода и проектирование механизма стимулов.
Майнер: отвечает за итерационную оптимизацию сервисов и кода майнинга, чтобы оставаться на шаг впереди в конкуренции.
Проверяющий: отвечает за оценку вклада подсети и обеспечение его правильности.
Механизм эмиссии (subnet) является核心ом распределения вознаграждений в сети Bittensor. Обычно 18% вознаграждений, полученных подсетью, распределяются между владельцами, 41% — между валидаторами, 41% — между майнерами. Внутри подсети применяется механизм естественного отбора, и узлы с низкими показателями будут исключены.
После регистрации подсети предоставляется 7-дневный иммунный период. Первоначальная регистрационная плата составляет 100 TAO, при повторной регистрации цена удваивается. Когда все места в подсетях заполняются, подсеть с наименьшим объемом эмиссии и не находящаяся в иммунном периоде будет заменена новой подсетью. Поэтому подсеть должна постоянно увеличивать объем залога валидаторов и эффективность майнеров, чтобы обеспечить долгосрочное выживание.
Сетевая архитектура Bittensor предоставляет хорошую основу для реализации децентрализованной AI-данной сети. Например, Masa как первая система двойного вознаграждения успешно реализована в сети Bittensor и получила финансирование в размере 18 миллионов долларов.
Инновационные механизмы консенсуса и доказательства
Сеть Bittensor использует множество инновационных механизмов консенсуса и доказательства, среди которых наиболее характерными являются механизм доказательства интеллекта ( PoI ) и консенсус Yuma.
Механизм PoI требует от майнеров доказать свой вклад, выполняя интеллектуальные вычислительные задачи. Эти задачи могут включать обработку естественного языка, анализ данных или обучение моделей машинного обучения. Верификаторы отвечают за распределение задач и оценку их выполнения.
Yuma консенсус является основной алгоритмом консенсуса Bittensor. При агрегировании оценок валидаторов он присваивает разные веса в зависимости от количества TAO, заложенного валидатором, и исключает результаты, которые сильно отклоняются от мнения большинства. Наконец, вознаграждения распределяются на основе совокупного балла.
Одной из важных особенностей консенсуса Yuma является "принцип невозможности знания данных", который позволяет узлам выполнять вычисления и проверки, не зная конкретного содержимого обрабатываемых данных, что эффективно защищает конфиденциальность пользователей.
Кроме того, Bittensor также внедрил механизм смешанных экспертов MOE(, который интегрирует несколько экспертных подмоделей в одну архитектуру модели. Это позволяет экспертным моделям из различных областей работать совместно, достигая лучших результатов, чем одиночная модель. Валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели и распределять соответствующие вознаграждения, тем самым мотивируя модели к постоянной оптимизации.
![Bittensor：Как AI-сети могут изменить коллективный интеллект?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64.webp(
Обзор субсетевых проектов
В настоящее время в сети Bittensor зарегистрировано 45 подсетей, из которых 40 уже названы. С увеличением числа подсетей сложность регистрации несколько снизилась, но в долгосрочной перспективе это все равно будет процессом естественного отбора.
Помимо сети Root, в настоящее время наибольшее внимание уделяется подсетям №19, №18 и №1, их доля выбросов составляет соответственно 8,72%, 6,47% и 4,16%.
Субсеть 19 Vision сосредоточена на децентрализованной генерации изображений и выводе, предоставляя доступ к различным моделям изображений. В настоящее время средний доход ее узлов составляет около 866 долларов США.
Субсеть 18 Cortex.t стремится создать передовую AI платформу, предоставляя текстовые и графические услуги через API. Ее узлы приносят в среднем около 554 долларов в день.
Субсеть 1号 является самой ранней субсетью для генерации текста, хотя она подвергалась сомнению, но по-прежнему занимает высокие позиции.
Кроме того, есть некоторые специализированные подсети, такие как Meta Search), анализирующая данные социальных медиа для предоставления рыночного настроения(, и Omron), оптимизирующий стратегии стейкинга с помощью нейронных сетей( и т.д.
В общем, успешная эксплуатация узлов подсети может приносить значительную прибыль, но также требует постоянной оптимизации для выживания в условиях жесткой конкуренции.
![Bittensor：Как AI-сеть преобразует сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f.webp(
Будущее
Слияние Web3 и ИИ продолжит оставаться в центре внимания рынка, привлекая значительные инвестиции.
Bittensor как нетрадиционный венчурный проект, обладающий технологическими инновациями и рыночным признанием, имеет хорошие перспективы развития.
Его уникальная архитектура подсетей снижает барьер для переноса AI-проектов в децентрализованную сеть, что может привлечь больше качественных проектов.
С увеличением количества подсетей, вознаграждение TAO, получаемое от существующих подсетей, может снизиться, и цена TAO должна соответствующим образом вырасти, чтобы поддерживать уровень дохода.
Снижение порога регистрации подсетей может привести к появлению некоторых проектов низкого качества, но в долгосрочной перспективе механизм конкуренции обеспечит победу качественных проектов.
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» .
8 Лайков
Награда
8
5
Поделиться
комментарий
0/400
Lonely_Validator
· 08-06 13:56
Снова видим, как капиталисты разыгрывают людей как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaverseLandlord
· 08-06 13:56
Этот блин наконец-то дошел до меня.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainBouncer
· 08-06 13:50
Снова говорят о скамкоине
Посмотреть ОригиналОтветить0
AltcoinMarathoner
· 08-06 13:43
как и в любом ультрамарафоне, децентрализованный ИИ - это долгая игра... накапливая с 2022 года и все еще бычий по фундаментальным показателям, если честно
Bittensor：Пионер в создании Децентрализация AI сети
Революция ИИ: как Bittensor изменяет сеть коллективного интеллекта
Взрыв в AI-индустрии и интеграция с Web3
Быстрые темпы развития технологий искусственного интеллекта ведут нас в совершенно новую эпоху, основанную на данных. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, способствуют бурному росту применения ИИ. Появление ChatGPT в 2022 году полностью взорвало индустрию ИИ, в результате чего на рынке появились различные инструменты ИИ, охватывающие все сферы от генерации текста до видеопроизводства. Ожидается, что к 2030 году рынок ИИ достигнет объема в 185 миллиардов долларов.
Однако в настоящее время развитие AI-индустрии по-прежнему контролируется немногими технологическими гигантами, что неизбежно приводит к проблемам, таким как монополия на данные и неравномерное распределение вычислительной мощности. В то же время децентрализованная концепция Web3 предоставляет новые возможности для решения этих проблем. В рамках распределенной сетевой архитектуры Web3 ожидается, что структура развития AI будет переосмыслена.
На пересечении ИИ и Web3 возникло множество инновационных проектов. Fetch.ai использует блокчейн для создания децентрализованной экономики ИИ; Numerai предсказывает рынок с помощью блокчейна и сообщества дата-сайентистов; Velas создает высокопроизводительную платформу для смарт-контрактов ИИ + блокчейн. Однако большинство из этих проектов сосредоточены на одной области применения, что затрудняет формирование полноценной экосистемы.
Bittensor остро ухватился за эту возможность, создав на основе блокчейн-механизмов вознаграждения платформу AI-алгоритмов с собственным механизмом фильтрации конкуренции, обеспечив хорошую экосистему для качественных AI-проектов. Эта инновационная попытка может изменить структуру развития AI-отрасли.
Bittensor: Пионер децентрализованной сети ИИ
Bittensor является децентрализованной сетью стимулируемого машинного обучения и рынком цифровых товаров. Она обладает следующими примечательными характеристиками:
Децентрализованная архитектура: Сеть Bittensor состоит из тысяч распределенных узлов, что эффективно решает проблемы, такие как централизация данных.
Справедливая механизм вознаграждений: вознаграждение сети для подсети пропорционально ее вкладу, распределение вознаграждений внутри подсети также следует тому же принципу.
Открытые ресурсы машинного обучения: предоставление услуг каждому индивидууму, нуждающемуся в вычислительной мощности машинного обучения.
Диверсифицированный рынок цифровых товаров: поддерживает не только торговлю AI-моделями, но и может быть расширен для торговли различными данными.
Развитие Bittensor в полной мере отражает его характер как "гик-проекта":
В 2021 году группа технических экспертов инициировала создание базового блокчейна на основе фреймворка Substrate.
В 2022 году выпущена альфа-версия сети, проверяющая жизнеспособность децентрализованного ИИ. Введен консенсус Yuma, защищающий конфиденциальность пользователей.
В 2023 году выпущена бета-версия, введен механизм стимулирования токенов TAO.
В 2024 году применение технологии DHT повысит эффективность обработки данных, с акцентом на развитие подсетей и рынка цифровых товаров.
Экономическая модель токенов Bittensor также довольно уникальна. Общее количество токенов TAO составляет 21 миллион, каждые четыре года происходит уменьшение вдвое, используется справедливый метод выпуска, без предварительной добычи и резервов для команды. В настоящее время каждые 12 секунд создается один блок, каждый блок вознаграждает 1 TAO. Суточная добыча составляет около 7200 TAO, которые распределяются между различными подсетями и их внутренними узлами в зависимости от вклада.
На данный момент сеть Bittensor насчитывает более 100 000 аккаунтов, из которых 80 000 активных. В прошлом году цена монеты TAO выросла более чем в десятки раз, а текущая рыночная капитализация составляет около 2,278 миллиарда долларов, цена за монету — 321 доллар. Эти данные полностью демонстрируют динамику развития Bittensor и признание на рынке.
Архитектура подсети: Основное новшество Bittensor
Сеть является самой ключевой частью архитектуры Bittensor. Каждый подсетевой узел можно рассматривать как фрагмент независимого кода, обладающего специфическим механизмом стимулов и функциями, но при этом сохраняющим согласованный интерфейс с основной сетью. В настоящее время в сети Bittensor существует 45 подсетей, и ожидается, что к середине 2024 года их количество увеличится до 64.
Внутри подсети в основном выделяют три типа ролей:
Владелец подсети: отвечает за предоставление базового кода и проектирование механизма стимулов.
Майнер: отвечает за итерационную оптимизацию сервисов и кода майнинга, чтобы оставаться на шаг впереди в конкуренции.
Проверяющий: отвечает за оценку вклада подсети и обеспечение его правильности.
Механизм эмиссии (subnet) является核心ом распределения вознаграждений в сети Bittensor. Обычно 18% вознаграждений, полученных подсетью, распределяются между владельцами, 41% — между валидаторами, 41% — между майнерами. Внутри подсети применяется механизм естественного отбора, и узлы с низкими показателями будут исключены.
После регистрации подсети предоставляется 7-дневный иммунный период. Первоначальная регистрационная плата составляет 100 TAO, при повторной регистрации цена удваивается. Когда все места в подсетях заполняются, подсеть с наименьшим объемом эмиссии и не находящаяся в иммунном периоде будет заменена новой подсетью. Поэтому подсеть должна постоянно увеличивать объем залога валидаторов и эффективность майнеров, чтобы обеспечить долгосрочное выживание.
Сетевая архитектура Bittensor предоставляет хорошую основу для реализации децентрализованной AI-данной сети. Например, Masa как первая система двойного вознаграждения успешно реализована в сети Bittensor и получила финансирование в размере 18 миллионов долларов.
Инновационные механизмы консенсуса и доказательства
Сеть Bittensor использует множество инновационных механизмов консенсуса и доказательства, среди которых наиболее характерными являются механизм доказательства интеллекта ( PoI ) и консенсус Yuma.
Механизм PoI требует от майнеров доказать свой вклад, выполняя интеллектуальные вычислительные задачи. Эти задачи могут включать обработку естественного языка, анализ данных или обучение моделей машинного обучения. Верификаторы отвечают за распределение задач и оценку их выполнения.
Yuma консенсус является основной алгоритмом консенсуса Bittensor. При агрегировании оценок валидаторов он присваивает разные веса в зависимости от количества TAO, заложенного валидатором, и исключает результаты, которые сильно отклоняются от мнения большинства. Наконец, вознаграждения распределяются на основе совокупного балла.
Одной из важных особенностей консенсуса Yuma является "принцип невозможности знания данных", который позволяет узлам выполнять вычисления и проверки, не зная конкретного содержимого обрабатываемых данных, что эффективно защищает конфиденциальность пользователей.
Кроме того, Bittensor также внедрил механизм смешанных экспертов MOE(, который интегрирует несколько экспертных подмоделей в одну архитектуру модели. Это позволяет экспертным моделям из различных областей работать совместно, достигая лучших результатов, чем одиночная модель. Валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели и распределять соответствующие вознаграждения, тем самым мотивируя модели к постоянной оптимизации.
![Bittensor：Как AI-сети могут изменить коллективный интеллект?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64.webp(
Обзор субсетевых проектов
В настоящее время в сети Bittensor зарегистрировано 45 подсетей, из которых 40 уже названы. С увеличением числа подсетей сложность регистрации несколько снизилась, но в долгосрочной перспективе это все равно будет процессом естественного отбора.
Помимо сети Root, в настоящее время наибольшее внимание уделяется подсетям №19, №18 и №1, их доля выбросов составляет соответственно 8,72%, 6,47% и 4,16%.
Субсеть 19 Vision сосредоточена на децентрализованной генерации изображений и выводе, предоставляя доступ к различным моделям изображений. В настоящее время средний доход ее узлов составляет около 866 долларов США.
Субсеть 18 Cortex.t стремится создать передовую AI платформу, предоставляя текстовые и графические услуги через API. Ее узлы приносят в среднем около 554 долларов в день.
Субсеть 1号 является самой ранней субсетью для генерации текста, хотя она подвергалась сомнению, но по-прежнему занимает высокие позиции.
Кроме того, есть некоторые специализированные подсети, такие как Meta Search), анализирующая данные социальных медиа для предоставления рыночного настроения(, и Omron), оптимизирующий стратегии стейкинга с помощью нейронных сетей( и т.д.
В общем, успешная эксплуатация узлов подсети может приносить значительную прибыль, но также требует постоянной оптимизации для выживания в условиях жесткой конкуренции.
![Bittensor：Как AI-сеть преобразует сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f.webp(
Будущее
Слияние Web3 и ИИ продолжит оставаться в центре внимания рынка, привлекая значительные инвестиции.
Bittensor как нетрадиционный венчурный проект, обладающий технологическими инновациями и рыночным признанием, имеет хорошие перспективы развития.
Его уникальная архитектура подсетей снижает барьер для переноса AI-проектов в децентрализованную сеть, что может привлечь больше качественных проектов.
С увеличением количества подсетей, вознаграждение TAO, получаемое от существующих подсетей, может снизиться, и цена TAO должна соответствующим образом вырасти, чтобы поддерживать уровень дохода.
Снижение порога регистрации подсетей может привести к появлению некоторых проектов низкого качества, но в долгосрочной перспективе механизм конкуренции обеспечит победу качественных проектов.
![Bittensor：Как AI-сети преобразуют коллективный интеллект?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp(