Нові можливості в епоху революції штучного інтелекту
Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову еру, керовану даними. Проривні досягнення в таких галузях, як глибоке навчання і обробка природної мови, роблять застосування ШІ повсюдними. Поява ChatGPT у 2022 році викликала бурхливий ріст у всій індустрії ШІ, за якою послідував ряд інноваційних інструментів ШІ, таких як генерація відео на основі тексту, інтелектуальне офісне забезпечення тощо. Широке застосування технологій ШІ також стало пріоритетом. Тим часом ринкова вартість індустрії ШІ демонструє експоненціальний ріст, і прогнозується, що до 2030 року вона досягне 1850 мільярдів доларів.
Однак, нинішня індустрія штучного інтелекту в основному контролюється невеликою кількістю технологічних гігантів, і така висока концентрація також приносить цілий ряд викликів, таких як монополія на дані, нерівний розподіл обчислювальних потужностей тощо. Децентралізована концепція Web3 пропонує нові можливості для вирішення цих проблем. У розподіленій мережевій архітектурі Web3 є сподівання переосмислити сучасний розвиток індустрії штучного інтелекту.
У той час, як індустрія штучного інтелекту бурхливо розвивається, з'являється також ряд якісних проектів Web3+AI. Ці проекти намагаються поєднати технології блокчейн із штучним інтелектом, досліджуючи нові напрямки розвитку. Серед них деякі проекти прагнуть побудувати децентралізовану економічну систему AI, інші проекти зосереджені на використанні технології блокчейн для оптимізації навчання моделей AI, а ще інші проекти працюють над створенням високопродуктивних платформ, що поєднують AI та блокчейн.
У різних сегментах Web3+AI проекти в напрямках даних та обчислювальної потужності розвиваються дуже активно. Однак у розвитку алгоритмів різні проекти все ще залишаються відносно незалежними, що ускладнює формування спільної сили. Bittensor гостро вловив цю можливість, створивши платформу AI-алгоритмів з вбудованою функцією фільтрації, що має потенціал для збору та збереження найякісніших AI проектів.
Bittensor: дослідник децентралізованої AI мережі
Bittensor – це децентралізована мережа машинного навчання та платформа для торгівлі цифровими товарами. Вона працює через розподілену обчислювальну мережу, ефективно вирішуючи проблеми, пов'язані з централізацією даних. Мережа використовує справедливу механіку стимулювання, розподіляючи нагороди між підмережами та вузлами відповідно до внеску. Водночас вона надає послуги особам, які потребують ресурсів для машинного навчання, і поступово розвивається в різноманітний ринок торгівлі цифровими товарами.
Розвиток Bittensor сповнений інноваційного духу. У 2021 році група технічних експертів розпочала цей проект, щоб сприяти розвитку децентралізованої AI-мережі. У 2022 році команда випустила альфа-версію мережі, яка підтвердила життєздатність децентралізованого AI. У 2023 році з'явилася бета-версія, яка ввела токеномічну модель TAO для стимулювання підтримки мережі. У 2024 році проект впроваджує технологію DHT, що підвищує ефективність зберігання та пошуку даних, а також посилює розширення підмереж і ринку цифрових товарів.
Токен TAO мережі Bittensor у багатьох аспектах імітує дизайн біткоїна. Загальна пропозиція становить 21 мільйон монет, кожні чотири роки відбувається зменшення вдвічі. TAO розподіляється через справедливий старт, без попереднього видобутку та резервування для команди. В даний час приблизно кожні 12 секунд генерується один блок, кожен блок винагороджується 1 TAO. Ці винагороди розподіляються між різними підмережами пропорційно до внеску, а потім підмережі розподіляють їх між власниками, валідаторами та майнерами.
На сьогоднішній день загальна кількість облікових записів у мережі Bittensor перевищила 100 тисяч, з яких активних облікових записів майже 80 тисяч. Протягом минулого року ціна TAO зросла в десятки разів, а поточна ринкова капіталізація становить близько 2,278 мільярда доларів, а ціна за одиницю — 321 долар. Ці дані свідчать про те, що проект Bittensor привертає увагу та участь все більшої кількості людей.
Архітектура підмереж: Основна інновація Bittensor
Протокол Bittensor — це децентралізований протокол машинного навчання, що підтримує обмін можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі, сприяючи спільній роботі моделей та сервісів. Цей протокол містить кілька складових частин, таких як архітектура мережі, підтензори, архітектура підмережі та інші. Мережа Bittensor фактично складається з кількох вузлів, кожен з яких виконує програмне забезпечення клієнта Bittensor для забезпечення взаємозв'язку. Ці вузли керуються підмережею, яка використовує механізм природного відбору, і підмережі та вузли з поганими показниками будуть відсіяні.
Підмережа є ключовою складовою мережі Bittensor, яку можна вважати незалежним кодом, що визначає специфічні механізми стимулювання користувачів та функціональності. Наразі, крім кореневої підмережі, існує 45 підмереж, і очікується, що з травня по липень 2024 року кількість підмереж зросте з 32 до 64, з добавленням 4 нових щотижня.
У підмережі основними є три категорії ролей: власник підмережі, майнер і валідатор, що підтверджує ставку. Власник підмережі відповідає за надання базового коду та налаштування механізму стимулювання. Майнер покращує код, щоб підвищити конкурентоспроможність. Валідатори відповідають за оцінку внесків у підмережу та отримують винагороди. Винагорода за викиди підмережі зазвичай розподіляється між власниками, валідаторами та майнерами в пропорції 18%, 41%, 41%.
Після реєстрації підмережі є 7-денний імунний період, плата за першу реєстрацію становить 100 TAO. Коли всі місця підмережі будуть заповнені, нова реєстрація підмережі замінить ту, що має найнижчий викид і не перебуває в імунному періоді. Отже, підмережі повинні постійно підвищувати обсяг застави валідаторів та ефективність майнерів, щоб забезпечити тривале виживання.
Завдяки підмережевій архітектурі Bittensor децентралізована мережа даних AI Masa була реалізована, ставши першою в мережі системою з подвійними винагородами, і залучила 18 мільйонів доларів фінансування. Це демонструє практичний потенціал підмережевої моделі Bittensor.
Механізм консенсусу: інноваційні спроби доказу інтелекту
Мережа Bittensor використовує різноманітні механізми консенсусу та доказів. Найбільш характерним є механізм доказу інтелекту (PoI), який є оригінальним механізмом верифікації та стимулювання Bittensor. У PoI майнери доводять свій внесок, виконуючи завдання з інтелектуальних обчислень, які можуть включати обробку природної мови, аналіз даних та інші сфери. Верифікатори відповідають за розподіл завдань та оцінку якості виконання.
Yuma консенсус є основним алгоритмом консенсусу Bittensor. Валідаційники оцінюють виконання завдання та вводять оцінки в алгоритм Yuma консенсусу. Цей алгоритм надає різну вагу в залежності від кількості TAO, яку валідаційники закладають, одночасно виключаючи результати, які значно відхиляються від більшості оцінок, в результаті чого отримується загальна оцінка та на основі цього розподіляються винагороди.
Однією з важливих характеристик консенсусу Yuma є принцип невідомості даних, який забезпечує конфіденційність та безпеку в процесі обробки даних. Водночас механізм винагороди на основі продуктивності стимулює вузли надавати ефективні та якісні обчислювальні ресурси.
Крім того, Bittensor також впроваджує механізм змішаних експертів MOE(, інтегруючи кілька експертних підмоделей в одну архітектуру моделі. Це дозволяє різним підмоделям працювати разом, досягаючи кращих результатів при обробці нових даних. Під підтримкою консенсусу Yuma, валідатори можуть оцінювати і ранжувати експертні моделі, сприяючи постійній оптимізації моделі.
![Bittensor: Як AI підмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(
) Екосистема підмереж: різноманітні AI-додатки
На даний момент Bittensor має 45 зареєстрованих підмереж, з яких 40 вже мають назви. Зі збільшенням кількості підмереж зростає також конкуренція серед нових зареєстрованих підмереж. Однак механізм відбору Bittensor забезпечує, що в довгостроковій перспективі підмережі з відмінними показниками вийдуть на перший план.
У існуючих підмережах найбільшу увагу привертають підмережі 19, 18 та 1, які займають відповідно 8,72%, 6,47% та 4,16% від загального обсягу викидів. Підмережа 19 Vision зосереджена на децентралізованому створенні та інтерпретації зображень, пропонуючи доступ до високоякісних відкритих моделей. Підмережа 18 Cortex.t прагне створити передову AI платформу, надаючи текстові та зображувальні сервіси через API. Підмережа 1 є найстарішою підмережею для генерації тексту; незважаючи на підозри, вона все ще займає високе місце в рейтингу.
![Bittensor: Як AI-субмережа перетворює мережу колективного інтелекту?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(
З точки зору категорій моделей, генеративні моделі домінують. Крім того, є різні типи моделей, такі як обробка даних, торговий штучний інтелект тощо. Наприклад, підмережа Meta Search з номером 22 аналізує дані соціальних медіа для надання аналізу ринкових настроїв, тоді як підмережа Omron з номером 2 зосереджується на оптимізації стратегій стейкінгу.
З точки зору ризику та прибутку, успішно працюючі вузли можуть отримувати значний дохід. Але нові зареєстровані вузли повинні мати високопродуктивне апаратне забезпечення та оптимізовані алгоритми, щоб вижити в умовах жорсткої конкуренції. Ця механіка сприяє безперервній еволюції та підвищенню продуктивності всієї мережі.
![Bittensor: Як AI підмережа перетворює мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(
) Перспективи на майбутнє: можливості та виклики
Постійний розквіт у сфері штучного інтелекту відкриває величезні можливості для проектів Web3+AI. Bittensor, як проект, що поєднує технологічні інновації та визнання на ринку, має всі шанси зайняти важливу позицію в цій хвилі. Його унікальна архітектура підмереж знижує бар'єри для команд з розробки ШІ, щоб увійти в децентралізовану мережу, а також сприяє постійній оптимізації проекту через механізм конкуренції.
Однак, з ростом кількості підмереж виникають деякі потенційні ризики. Зниження бар'єру входу до підмереж може призвести до напливу проектів низької якості. Одночасно, з ростом кількості підмереж, прибутковість окремої підмережі може знизитися. Якщо ціна токена TAO не зможе відповідним чином зрости, це може вплинути на активність учасників.
Попри це, Bittensor, як інноваційний дослідник у сфері Web3+AI, все ще заслуговує на постійну увагу. Він не лише надає нову парадигму для розвитку AI, але й розширює нові можливості для застосувань децентралізованих мереж. У майбутньому, як Bittensor буде балансувати між розвитком і ризиковим контролем, стане ключовим фактором для його довгострокового успіху.
![Bittensor: Як підмережа AI перетворює мережі колективного інтелекту?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Bittensor: Піонер злиття Web3 та AI. Дослідження нової парадигми децентралізованого машинного навчання.
Нові можливості в епоху революції штучного інтелекту
Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову еру, керовану даними. Проривні досягнення в таких галузях, як глибоке навчання і обробка природної мови, роблять застосування ШІ повсюдними. Поява ChatGPT у 2022 році викликала бурхливий ріст у всій індустрії ШІ, за якою послідував ряд інноваційних інструментів ШІ, таких як генерація відео на основі тексту, інтелектуальне офісне забезпечення тощо. Широке застосування технологій ШІ також стало пріоритетом. Тим часом ринкова вартість індустрії ШІ демонструє експоненціальний ріст, і прогнозується, що до 2030 року вона досягне 1850 мільярдів доларів.
Однак, нинішня індустрія штучного інтелекту в основному контролюється невеликою кількістю технологічних гігантів, і така висока концентрація також приносить цілий ряд викликів, таких як монополія на дані, нерівний розподіл обчислювальних потужностей тощо. Децентралізована концепція Web3 пропонує нові можливості для вирішення цих проблем. У розподіленій мережевій архітектурі Web3 є сподівання переосмислити сучасний розвиток індустрії штучного інтелекту.
У той час, як індустрія штучного інтелекту бурхливо розвивається, з'являється також ряд якісних проектів Web3+AI. Ці проекти намагаються поєднати технології блокчейн із штучним інтелектом, досліджуючи нові напрямки розвитку. Серед них деякі проекти прагнуть побудувати децентралізовану економічну систему AI, інші проекти зосереджені на використанні технології блокчейн для оптимізації навчання моделей AI, а ще інші проекти працюють над створенням високопродуктивних платформ, що поєднують AI та блокчейн.
У різних сегментах Web3+AI проекти в напрямках даних та обчислювальної потужності розвиваються дуже активно. Однак у розвитку алгоритмів різні проекти все ще залишаються відносно незалежними, що ускладнює формування спільної сили. Bittensor гостро вловив цю можливість, створивши платформу AI-алгоритмів з вбудованою функцією фільтрації, що має потенціал для збору та збереження найякісніших AI проектів.
Bittensor: дослідник децентралізованої AI мережі
Bittensor – це децентралізована мережа машинного навчання та платформа для торгівлі цифровими товарами. Вона працює через розподілену обчислювальну мережу, ефективно вирішуючи проблеми, пов'язані з централізацією даних. Мережа використовує справедливу механіку стимулювання, розподіляючи нагороди між підмережами та вузлами відповідно до внеску. Водночас вона надає послуги особам, які потребують ресурсів для машинного навчання, і поступово розвивається в різноманітний ринок торгівлі цифровими товарами.
Розвиток Bittensor сповнений інноваційного духу. У 2021 році група технічних експертів розпочала цей проект, щоб сприяти розвитку децентралізованої AI-мережі. У 2022 році команда випустила альфа-версію мережі, яка підтвердила життєздатність децентралізованого AI. У 2023 році з'явилася бета-версія, яка ввела токеномічну модель TAO для стимулювання підтримки мережі. У 2024 році проект впроваджує технологію DHT, що підвищує ефективність зберігання та пошуку даних, а також посилює розширення підмереж і ринку цифрових товарів.
Токен TAO мережі Bittensor у багатьох аспектах імітує дизайн біткоїна. Загальна пропозиція становить 21 мільйон монет, кожні чотири роки відбувається зменшення вдвічі. TAO розподіляється через справедливий старт, без попереднього видобутку та резервування для команди. В даний час приблизно кожні 12 секунд генерується один блок, кожен блок винагороджується 1 TAO. Ці винагороди розподіляються між різними підмережами пропорційно до внеску, а потім підмережі розподіляють їх між власниками, валідаторами та майнерами.
На сьогоднішній день загальна кількість облікових записів у мережі Bittensor перевищила 100 тисяч, з яких активних облікових записів майже 80 тисяч. Протягом минулого року ціна TAO зросла в десятки разів, а поточна ринкова капіталізація становить близько 2,278 мільярда доларів, а ціна за одиницю — 321 долар. Ці дані свідчать про те, що проект Bittensor привертає увагу та участь все більшої кількості людей.
Архітектура підмереж: Основна інновація Bittensor
Протокол Bittensor — це децентралізований протокол машинного навчання, що підтримує обмін можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі, сприяючи спільній роботі моделей та сервісів. Цей протокол містить кілька складових частин, таких як архітектура мережі, підтензори, архітектура підмережі та інші. Мережа Bittensor фактично складається з кількох вузлів, кожен з яких виконує програмне забезпечення клієнта Bittensor для забезпечення взаємозв'язку. Ці вузли керуються підмережею, яка використовує механізм природного відбору, і підмережі та вузли з поганими показниками будуть відсіяні.
Підмережа є ключовою складовою мережі Bittensor, яку можна вважати незалежним кодом, що визначає специфічні механізми стимулювання користувачів та функціональності. Наразі, крім кореневої підмережі, існує 45 підмереж, і очікується, що з травня по липень 2024 року кількість підмереж зросте з 32 до 64, з добавленням 4 нових щотижня.
У підмережі основними є три категорії ролей: власник підмережі, майнер і валідатор, що підтверджує ставку. Власник підмережі відповідає за надання базового коду та налаштування механізму стимулювання. Майнер покращує код, щоб підвищити конкурентоспроможність. Валідатори відповідають за оцінку внесків у підмережу та отримують винагороди. Винагорода за викиди підмережі зазвичай розподіляється між власниками, валідаторами та майнерами в пропорції 18%, 41%, 41%.
Після реєстрації підмережі є 7-денний імунний період, плата за першу реєстрацію становить 100 TAO. Коли всі місця підмережі будуть заповнені, нова реєстрація підмережі замінить ту, що має найнижчий викид і не перебуває в імунному періоді. Отже, підмережі повинні постійно підвищувати обсяг застави валідаторів та ефективність майнерів, щоб забезпечити тривале виживання.
Завдяки підмережевій архітектурі Bittensor децентралізована мережа даних AI Masa була реалізована, ставши першою в мережі системою з подвійними винагородами, і залучила 18 мільйонів доларів фінансування. Це демонструє практичний потенціал підмережевої моделі Bittensor.
Механізм консенсусу: інноваційні спроби доказу інтелекту
Мережа Bittensor використовує різноманітні механізми консенсусу та доказів. Найбільш характерним є механізм доказу інтелекту (PoI), який є оригінальним механізмом верифікації та стимулювання Bittensor. У PoI майнери доводять свій внесок, виконуючи завдання з інтелектуальних обчислень, які можуть включати обробку природної мови, аналіз даних та інші сфери. Верифікатори відповідають за розподіл завдань та оцінку якості виконання.
Yuma консенсус є основним алгоритмом консенсусу Bittensor. Валідаційники оцінюють виконання завдання та вводять оцінки в алгоритм Yuma консенсусу. Цей алгоритм надає різну вагу в залежності від кількості TAO, яку валідаційники закладають, одночасно виключаючи результати, які значно відхиляються від більшості оцінок, в результаті чого отримується загальна оцінка та на основі цього розподіляються винагороди.
Однією з важливих характеристик консенсусу Yuma є принцип невідомості даних, який забезпечує конфіденційність та безпеку в процесі обробки даних. Водночас механізм винагороди на основі продуктивності стимулює вузли надавати ефективні та якісні обчислювальні ресурси.
Крім того, Bittensor також впроваджує механізм змішаних експертів MOE(, інтегруючи кілька експертних підмоделей в одну архітектуру моделі. Це дозволяє різним підмоделям працювати разом, досягаючи кращих результатів при обробці нових даних. Під підтримкою консенсусу Yuma, валідатори можуть оцінювати і ранжувати експертні моделі, сприяючи постійній оптимізації моделі.
![Bittensor: Як AI підмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(
) Екосистема підмереж: різноманітні AI-додатки
На даний момент Bittensor має 45 зареєстрованих підмереж, з яких 40 вже мають назви. Зі збільшенням кількості підмереж зростає також конкуренція серед нових зареєстрованих підмереж. Однак механізм відбору Bittensor забезпечує, що в довгостроковій перспективі підмережі з відмінними показниками вийдуть на перший план.
У існуючих підмережах найбільшу увагу привертають підмережі 19, 18 та 1, які займають відповідно 8,72%, 6,47% та 4,16% від загального обсягу викидів. Підмережа 19 Vision зосереджена на децентралізованому створенні та інтерпретації зображень, пропонуючи доступ до високоякісних відкритих моделей. Підмережа 18 Cortex.t прагне створити передову AI платформу, надаючи текстові та зображувальні сервіси через API. Підмережа 1 є найстарішою підмережею для генерації тексту; незважаючи на підозри, вона все ще займає високе місце в рейтингу.
![Bittensor: Як AI-субмережа перетворює мережу колективного інтелекту?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(
З точки зору категорій моделей, генеративні моделі домінують. Крім того, є різні типи моделей, такі як обробка даних, торговий штучний інтелект тощо. Наприклад, підмережа Meta Search з номером 22 аналізує дані соціальних медіа для надання аналізу ринкових настроїв, тоді як підмережа Omron з номером 2 зосереджується на оптимізації стратегій стейкінгу.
З точки зору ризику та прибутку, успішно працюючі вузли можуть отримувати значний дохід. Але нові зареєстровані вузли повинні мати високопродуктивне апаратне забезпечення та оптимізовані алгоритми, щоб вижити в умовах жорсткої конкуренції. Ця механіка сприяє безперервній еволюції та підвищенню продуктивності всієї мережі.
![Bittensor: Як AI підмережа перетворює мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(
) Перспективи на майбутнє: можливості та виклики
Постійний розквіт у сфері штучного інтелекту відкриває величезні можливості для проектів Web3+AI. Bittensor, як проект, що поєднує технологічні інновації та визнання на ринку, має всі шанси зайняти важливу позицію в цій хвилі. Його унікальна архітектура підмереж знижує бар'єри для команд з розробки ШІ, щоб увійти в децентралізовану мережу, а також сприяє постійній оптимізації проекту через механізм конкуренції.
Однак, з ростом кількості підмереж виникають деякі потенційні ризики. Зниження бар'єру входу до підмереж може призвести до напливу проектів низької якості. Одночасно, з ростом кількості підмереж, прибутковість окремої підмережі може знизитися. Якщо ціна токена TAO не зможе відповідним чином зрости, це може вплинути на активність учасників.
Попри це, Bittensor, як інноваційний дослідник у сфері Web3+AI, все ще заслуговує на постійну увагу. Він не лише надає нову парадигму для розвитку AI, але й розширює нові можливості для застосувань децентралізованих мереж. У майбутньому, як Bittensor буде балансувати між розвитком і ризиковим контролем, стане ключовим фактором для його довгострокового успіху.
![Bittensor: Як підмережа AI перетворює мережі колективного інтелекту?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(