機器學習和人工智能正在以前所未有的方式改變世界。無論是自動駕駛汽車，智能助理，醫療診斷，還是娛樂，機器學習的應用無所不在。然而，盡管這個領域的進步和創新迅速，但許多挑戰和局限性仍然阻礙了機器學習的全部潛力。

其中一個主要的挑戰是機器學習平台和系統的集中化和孤立性。大多數的機器學習模型和數據都被少數幾家大型企業和機構所控制，這導致了數據隱私，安全性，偏見和訪問等問題。此外，大多數的機器學習模型都是在孤立的環境中訓練的，無法從其他模型和數據源的集體智慧和多樣性中受益。

Bittensor是一個點對點的協議，它的目標是創建一個全球性、去中心化、有激勵機制的機器學習網路。Bittensor 讓機器學習模型可以協同訓練，並根據它們爲集體提供的信息價值獲得獎勵。Bittensor 還爲任何希望加入網路並貢獻自己的機器學習模型和數據的人提供了開放的訪問和參與機會。

Bittensor 是什麼？

Bittensor 是一種用於去中心化子網的點對點協議，專注於機器學習。子網是一組向網路提供專業機器學習服務的節點，如文本、圖像、音頻、視頻等。例如，文本子網可以提供自然語言處理服務，如翻譯、摘要、情感分析等。

Bittensor 的願景是創建一個全球化、去中心化和激勵化的機器學習網路，任何人都可以加入並貢獻自己的機器學習模型和數據，並根據他們爲集體提供的信息價值獲得獎勵。Bittensor 旨在克服當前機器學習平台和系統的局限性和挑戰，如集中化、孤立、隱私、安全、偏差和訪問等問題。

Bittensor 如何工作？

Bittensor 是一個去中心化網路，它徹底改變了機器學習模型的創建、共享和激勵方式。它以點對點的方式運行，形成了一個全球生態系統。人工智能模型在此協作，形成神經網路。本節將深入探討使 Bittensor 有效運作的機制。

Yuma 共識

Bittensor 的運行核心是 “Yuma 共識”。這種共識機制的目標是讓子網所有者能夠編寫自己的激勵機制，並允許子網驗證者表達對網路學習內容的主觀偏好。Yuma 共識的操作方式是，當子網驗證者的礦工價值評估結果與其他子網驗證者的主觀評估結果達成一致時，子網驗證者可以獲得按質押加權的紅利獎勵。這樣就確保了沒有任何一個小組能夠完全控制學習內容，從而在整個網路中實現去中心化管理。

專家混合模式（MoE）

另一個關鍵機制是專家混合（MoE, Mixture of Expert）模型。在這一模型中，Bittensor 利用了多個神經網路，每個網路都擅長數據的不同方面。當引入新數據時，這些專家模型會相互協作，結合各自的專業知識生成集體預測結果。這種方法使 Bittensor 能夠比任何單個模型更有效地解決復雜問題。

激勵機制

Bittensor 擁有獨特且巧妙的激勵機制結構。網路中的每個子網都擁有自己的激勵機制，用來驅動子網礦工的行爲並規範子網驗證者的共識。這些機制類似於機器學習中的損失函數，引導子網礦工的行爲走向期望的結果，並激勵他們持續改進產出高質量的結果。

智能證明 (Proof of Intelligence)

智能證明是 Bittensor 使用的獨特共識機制。它獎勵爲網路貢獻有價值機器學習模型和輸出的節點。與依賴算力或持幣量的傳統工作量證明 (PoW) 或權益證明 (PoS) 機制不同，智能證明優先考慮節點的智力貢獻。這使網路的獎勵系統與其核心使命（推進機器智能）保持一致。

Bittensor 網路中的節點需要註冊並參與共識過程。他們可以通過解決工作量證明（POW）難題或支付費用來註冊。註冊後，他們將成爲子網的一部分，並爲網路的集體智能做出貢獻。然後，驗證者會評估這些節點提供的機器學習模型和輸出的價值，以確保網路知識資產的質量和完整性。

這種機制是 Bittensor 打造去中心化機器學習市場的核心願景之一。在這個市場中，智能是主要的交換貨幣，創新會持續得到激勵。它代表了與傳統區塊鏈共識機制的重大轉變，將重點放在人工智能和機器學習技術的進步上。

子網

子網是 Bittensor 網路的基石，它們在統一的代幣體系下充當去中心化的商品市場。每個子網都擁有特定領域或主題，並由註冊節點和相關的機器學習模型組成。子網中的驗證者在維護網路交換的數據和模型的完整性與質量方面扮演着關鍵角色。

總而言之，這些機制確保了 Bittensor 去中心化、協作以及創新的平台特性，可用於開發人工智能和機器學習模型。通過激勵參與者貢獻並利用網路的集體智能，Bittensor 站在了去中心化機器學習技術的前沿。

Bittensor 的網路組成

Bittensor 不是連接計算機或服務器的網路，而是一個連接機器學習模型的去中心化網路。這些模型被稱爲神經元（neuron），它們可以爲網路提供如文本、圖像、音頻、視頻等專業的機器學習服務。這些神經元被組織成被稱爲子網（subnet）的羣組，而子網定義了每個羣組的激勵機制和任務領域。

爲了實現去中心化機器學習協議，Bittensor 使用了四大組件：區塊鏈、神經元（neuron）、突觸（synapses）和元圖（metagraph）。讓我們來看看每個組件及其工作原理。

區塊鏈

Bittensor 的區塊鏈基於 Substrate 框架構建，該框架具有互操作性和可擴展性。區塊鏈記錄了網路節點之間的交易和交互，以及治理和共識規則。區塊鏈還可以創建和分配 TAO 代幣，它是 Bittensor 的原生代幣。

神經元（Neuron）

神經元是網路上的節點，它們運行機器學習模型並爲網路提供機器學習服務。每個神經元都擁有一個區塊鏈上註冊的唯一標識和公鑰。每個神經元還擁有一個配置文件，其中指定了機器學習模型的類型、輸入和輸出格式、端口號和其他參數。

突觸（Synapse）

突觸是神經元之間的連接，使得信息交換和協作成爲可能。每個突觸都具有一個權重，代表連接的強度和質量。權重由元圖確定，元圖是網路的集體智能。突觸還具有成本和獎勵，它們以 TAO 通證計價。成本是指一個神經元使用另一個神經元的機器學習服務所支付的 TAO 數量。獎勵是指一個神經元爲另一個神經元提供機器學習服務所獲得的 TAO 數量。

元圖（Metagraph）

元圖代表了網路的拓撲結構和動態變化，以及神經元的質量和信譽。元圖是一個有向圖，其中節點是神經元，邊是突觸。元圖會通過共識機制定期更新，該機制會考慮神經元之間的交易、交互和反饋。元圖決定突觸的權重，進而影響突觸的成本和獎勵，以及神經元的排名和可見性。元圖還可以實現網路治理，因爲神經元可以使用他們的 TAO 通證對提案和更改進行投票。

Bittensor 委托章程（Bittensor Delegate Charter）

Bittensor 委托章程是概述參與Bittensor網路的實體和個人的指導原則和承諾的基礎性文件。它是 Opentensor 基金會和其他認同去中心化人工智能願景的籤署方的宣言。以下是該章程的核心原則：

• 對抗中心化控制：該章程強調了中心化控制人工智能的危險，主張權力分配以防止濫用和偏見。它斷言人工智能治理應該掌握在許多人手中，而不是少數人手中。
• 去中心化偏好共識：籤署方承諾反對人工智能濫用並促進其道德應用。他們承諾分散對人工智能偏好的控制，利用集體人類智慧來駕馭人工智能技術帶來的復雜問題。
• 開放所有權：該章程支持 Bittensor 網路貢獻者的開放和非許可所有權累積。該原則確保盡可能多的人可以訪問、影響和參與人工智能的開發。
• 開源開發：該章程認爲開源開發是一種道德 imperative，允許個人掌控自己在人工智能未來的命運。

Bittensor 委托章程不僅是一套理想，而是對去中心化、開放和公平的人工智能未來的承諾，在這個未來中，權力得到分配，人工智能的潛力被用於更大的利益。

Bittensor 如何賦能機器學習模型

Bittensor 通過以下流程，使機器學習模型能夠協同訓練並根據它們爲集體提供的信息價值獲得獎勵：

• 希望訪問機器學習服務的使用者向網路發送查詢，同時支付一定的 TAO 代幣。
• 網路會根據查詢的類型和格式將查詢路由到合適的子網絡。
• 子網絡會根據神經元的聲譽和可用性選擇最適合回答查詢的“神經元”（即模型）。
• 被選中的神經元處理查詢並返回它們的響應，以及工作證明。
• 使用者接收響應，並根據自己的偏好和標準選擇最佳響應。
• 使用者向提供最佳響應的神經元付款，並可以選擇向網路提供反饋。
• 網路根據交易、交互和反饋更新元圖，並相應地分配獎勵和懲罰給各個神經元。

可在 Bittensor 上執行的機器學習任務和應用類型

Bittensor 可支持多種機器學習任務和應用，如文本或圖像生成、自然語言處理、計算機視覺等。Bittensor 可提供的機器學習服務類型包括：

• 文本提示：使用者可以發送文本提示，如一句話或一段文字，並從網路中接收文本完成，如故事或論文。
• 圖像描述：使用者可以發送一張圖片，並從網路中接收描述圖片內容的標題。
• 語音識別：使用者可以發送音頻剪輯，並從網路中接收將語音轉化爲文字的轉錄。
• 人臉識別：使用者可以發送一張臉部圖像，並從網路中接收識別圖像中人物的姓名或標籤。

這些僅是可以在 Bittensor 上執行的部分機器學習任務和應用示例。隨着新的子網絡和模型不斷創建並添加到網路中，Bittensor 可用的機器學習服務的範圍和多樣性將不斷擴展，帶來無限的可能性。

子網如何運作？

來源：Bittensor 開發者文檔

子網是 Bittensor 生態系統的核心，它們是向網路提供專業機器學習服務的神經元羣組，它們爲網路提供各種專長的人工智能服務，例如文本處理、圖像處理、音頻處理、視頻處理等。子網絡同時定義了每個模塊的激勵機制和任務領域，讓使用者能夠在統一的代幣系統下創建各種去中心化的人工智能服務市場 ( 也可以理解爲競賽 )。

子網的作用和功能

子網在 Bittensor 網路中發揮着至關重要的作用，因爲子網具有以下功能：

• 子網絡促進了神經元之間分工和專業化。每個子網絡都專注於特定類型的機器學習服務，例如文本續寫、圖像描述、語音識別、人臉識別等。這使得神經元可以針對其選擇的領域優化模型和資源，並爲網路提供高質量和高效的服務。
• 子網絡允許爲每組神經元創建自定義激勵機制。每個子網絡都可以根據其標準和目標設計並實施自己的獎勵和懲罰系統。這使子網絡能夠將神經元的激勵與子網絡的期望結果保持一致，並鼓勵神經元之間的協作和創新。
• 子網絡促進網路的治理和共識。每個子網絡都有其驗證者，負責更新元圖並保護網路安全。驗證者由子網絡成員選舉產生，成員們用他們的 TAO 代幣投票給首選的候選人。驗證者還參與網路治理，通過提議和投票影響網路的變更和升級。

創建和連接子網的過程

要創建或加入一個子網，你需要有一個神經元，也就是你在網路上的節點。你還需要有 TAO代幣，就是 Bittensor 的網路貨幣。您可以按照以下步驟創建或加入子網：

• 要創建子網，您必須在Bittensor區塊鏈上以TAO代幣支付費用，註冊一個子網。費用取決於網路上子網的供需情況。您可以使用btcli subnet create命令創建子網，並指定子網的參數和細節，如名稱、描述、類型、端口等。您還需要提供一個錢包名稱和密碼，用於生成子網的公鑰和私鑰。您將收到一個 netuid，這是您的子網在網路上的唯一標識符。
• 要加入子網，您需要連接到子網的驗證器，它們是維護和更新子網元段的節點。您可以使用 btcli subnet join 命令加入子網，並指定要加入的子網的 netuid。您還需要提供一個錢包名稱和密碼，用於生成子網的公鑰和私鑰。您將收到一條確認信息，表明您已成功加入子網。

子網的類型和交互作用

Bittensor 網路上有不同類型的子網，具體取決於其提供的機器學習服務的類型和形式。常見的子網類型包括：

• 文本子網： 這些子網提供自然語言處理服務，如文本提示、文本摘要、文本翻譯、文本情感分析等。這些子網接受並返回文本作爲輸入和輸出格式。
• 圖像子網： 這些子網提供計算機視覺服務，如圖像標題、圖像分類、圖像分割、圖像生成等。這些子網接受並返回圖像作爲輸入和輸出格式。
• 音頻子網： 這些子網提供語音和聲音處理服務，如語音識別、語音合成、語音翻譯、聲音生成等。這些子網接受並返回音頻片段作爲輸入和輸出格式。
• 視頻子網： 這些子網提供視頻和運動處理服務，如視頻字幕、視頻分類、視頻分割、視頻生成等。這些子網接受並返回作爲輸入和輸出格式的視頻。

這些子網可以通過請求和提供機器學習服務，以及交換信息和 TAO 代幣，與其他子網和網路進行交互。例如，文本子網可以向圖片子網請求圖片字幕服務，並通過發送圖片和支付一些 TAO 代幣來實現。圖片子網隨後返回圖片的標題，並收到一些 TAO 代幣作爲獎勵。文本子網則可以將這個標題用於其服務，如文本摘要或翻譯。

TAO 代幣

TAO 代幣是 Bittensor 網路的原生加密貨幣。它在生態系統中發揮着多種關鍵功能和作用：

• 激勵：利用 TAO 代幣對 Bittensor 網路的各種參與者進行激勵。爲執行機器學習任務而貢獻其計算資源的礦工會得到 TAO 作爲獎勵。這種獎勵機制鼓勵向網路提供計算能力，這對去中心化的機器學習過程至關重要。
• 質押：爲了作爲礦工參與網路並賺取獎勵，參與者必須質押一定數量的 TAO 代幣。質押相當於一種抵押物或 “參與保證”，有助於確保礦工的行爲符合網路的最大利益。它也通過提高惡意行爲的成本來保護網路安全。
• 治理： TAO 代幣可以用於 Bittensor 網路的治理。代幣持有者可以提出更改建議、對協議升級進行投票，或參與其他影響網路的決策過程。這符合區塊鏈技術的去中心化精神，即控制權分布在利益相關者之間，而非集中於單個權威機構。

TAO 的代幣經濟學設計爲反映網路的價值和質量，以及激勵節點之間的合作和創新。TAO 的代幣經濟學基於以下原則和機制：

• 供應：TAO 代幣的總供應量將永遠限制在 2100 萬枚，與比特幣的供應上限相同，旨在促進稀缺性和控制通貨膨脹。目前，流通中的 TAO 代幣約爲 639 萬枚。TAO 代幣的產生機制類似於比特幣，通過挖礦產生，大約每 12 秒創建一個新的區塊。每個區塊會獎勵礦工和驗證者 1 枚 TAO 代幣。按照當前的創建速度，每天大約有 7200 枚新的 TAO 代幣被添加到流通供應量中，並平均分配給礦工和驗證者。一旦總供應量的 50% 被挖出，發行率將減半。考慮到 12 秒的區塊時間，這種“減半”每四年發生一次。此減半過程將一直持續到全部 2100 萬枚 TAO 代幣流通爲止，每次減半都針對剩餘供應量的下一個 50% 裏程碑。
• 發行：TAO 代幣的發行通過網路獎勵實現，獎勵會發放給爲網路提供機器學習服務的礦工。網路獎勵的計算基於服務的的信息價值，該價值由元圖確定。網路獎勵還會根據網路活動和總質押代幣數量的難度系數進行調整。TAO 代幣的發行率被設計爲遵循一條對數曲線，這意味着隨着網路成熟和需求增加，發行量會隨着時間的推移而減少。
• 燃燒：TAO 代幣的燃燒通過網絡費用完成，費用由從網路訪問機器學習服務的使用者支付。網絡費用的計算基於服務成本，該成本由元圖確定。網絡費用也會根據網路活動和總流通代幣數量的需求因素進行調整。TAO 代幣的燃燒率被設計爲遵循一條指數曲線，這意味着隨着網路增長和供應減少，燃燒量會隨着時間的推移而增加。

Bittensor 創始人

Bittensor 的創始團隊都是才華橫溢的人才，他們共同開發和推進 Bittensor 項目，旨在徹底改變機器學習和人工智能領域。每位創始人都在相關領域擁有獨特的專業知識和經驗，爲項目的成功做出了貢獻。這些創始人是：

• Jacob Steeves: Jacob 是 Bittensor 的首席執行官兼聯合創始人。他擁有機器學習研究背景，創辦 Bittensor 的目的是去中心化人工智能。他曾爲谷歌和 Knowm 等品牌工作。
• Ala Shaabana: Ala 是 Bittensor 的聯合創始人。他擁有機器學習博士學位。在創建 Bittensor 之前，他在加拿大多倫多大學擔任助理教授。

Bittensor TAO 是一項好投資嗎？

Bittensor TAO 是一種加密貨幣，爲 Bittensor 網路（一種去中心化的機器學習協議）提供動力。TAO 用於獎勵爲網路提供機器學習服務的節點，確保網路安全，並實現治理。TAO 的供應量上限爲 2100 萬個代幣，其價格由網路供求關係決定。

TAO 還有很大的潛力和價值，因爲它的背後是一個革命性的創新項目。Bittensor 旨在創建一個全球性、去中心化和激勵的機器學習網路，以改變機器學習和人工智能。Bittensor 已經取得了可喜的成果和成就，例如推出了主網，吸引了人們的關注和興趣，並獲得了支持和資金。Bittensor 還爲未來制定了一些雄心勃勃的目標和計劃，如擴大其網路並使其多樣化、改進和優化其網路以及發展和吸引其社區。

因此，對於那些相信 Bittensor 的願景和使命，願意承擔風險並長期持有代幣的人來說，TAO 是一項不錯的投資。與往常一樣，投資者在投資任何加密貨幣之前都應該進行自己的研究和盡職調查，並且只投資自己能夠承受的損失。

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