Машинне навчання та штучний інтелект безпрецедентно трансформують світ. Застосування машинного навчання є скрізь, від автономних автомобілів до розумних асистентів, від медичної діагностики до розваг. Однак, незважаючи на швидкі досягнення та інновації в цій галузі, багато викликів та обмежень все ще перешкоджають повному потенціалу машинного навчання.

Одним з основних викликів є централізований та ізольований характер платформ та систем машинного навчання. Більшість моделей та даних з машинного навчання контролюються кількома великими корпораціями та установами, що створює проблеми, такі як конфіденційність даних, безпека, упередженість та доступ. Крім того, більшість моделей машинного навчання тренуються ізольовано, не користуючись спільним інтелектом та різноманіттям інших моделей та джерел даних.

Bittensor - це протокол однорангової мережі, який має на меті створення глобальної, децентралізованої та стимульованої мережі машинного навчання. Bittensor дозволяє моделям машинного навчання тренуватися спільно та отримувати винагороду відповідно до інформаційної цінності, яку вони пропонують колективу. Bittensor також надає відкритий доступ та можливість участі для всіх, хто бажає приєднатися до мережі та внести свої моделі та дані з машинного навчання.

Що таке Біттензор?

Bittensor - це протокол однорідного з'єднання для децентралізованих підмереж, спрямованих на машинне навчання. Підмережа - це група вузлів, які надають спеціалізовані послуги машинного навчання мережі, такі як текст, зображення, аудіо, відео і т.д. Наприклад, текстова підмережа може надавати послуги обробки природної мови, такі як переклад, узагальнення, аналіз настроїв тощо.

Візія Bittensor - створити глобальну, децентралізовану та мотиваційну мережу машинного навчання, де кожен може приєднатися та внести свої моделі та дані з машинного навчання, та бути винагородженим відповідно до інформаційної цінності, яку вони пропонують колективу. Bittensor має на меті подолати обмеження та виклики поточних платформ та систем машинного навчання, такі як централізація, силоси, конфіденційність, безпека, упередженість та доступ.

Як працює Bittensor?

Bittensor - децентралізована мережа, яка революціонізує створення, спільне використання та стимулювання моделей машинного навчання. Вона працює в режимі рівних, утворюючи глобальну екосистему, де моделі ШШ навчаються співпрацювати для формування нейромережі. Цей розділ детально розглядає механізми, які забезпечують ефективну роботу Bittensor.

Умська згода

У центрі діяльності Bittensor є Yuma Consensus. Цей механізм консенсусу призначений для того, щоб дозволити власникам підмережі писати свої власні стимулюючі механізми, дозволяючи валідаторам підмережі виражати свої суб'єктивні вподобання щодо того, що мережа повинна вчитися. Yuma Consensus працює за допомогою винагороди валідаторів підмережі дивідендами за виробництво оцінок вартості майнера, які відповідають суб'єктивним оцінкам, які були вироблені іншими валідаторами підмережі, зваженими за стейк. Це забезпечує, що жодна група не має повного контролю над тим, що вивчається, і забезпечує децентралізоване управління по всій мережі.

Змішаний експерт (MoE)

Ще одним ключовим механізмом є модель Mixture of Experts (MoE). У цій моделі Bittensor використовує кілька нейромереж, кожна з яких спеціалізується на різних аспектах даних. Ці експертні моделі співпрацюють при введенні нових даних, поєднуючи свої спеціалізовані знання для генерації колективного прогнозу. Цей підхід дозволяє Bittensor ефективніше вирішувати складні проблеми, ніж будь-яка індивідуальна модель.

Механізми стимулювання

Bittensor також має унікальну структуру стимулювання. Кожна підмережа в Bittensor має власний механізм стимулювання, який впливає на поведінку майнерів підмереж та регулює згоду серед перевіряючих підмережу. Ці механізми аналогічні функціям втрат у машинному навчанні, керують поведінкою майнерів підмереж у напрямку бажаних результатів та стимулюють постійне вдосконалення та високоякісні результати.

Доказ інтелекту

Доказ інтелекту - унікальний механізм консенсусу, що використовується Bittensor. Він винагороджує вузли у мережі за внесок цінних моделей навчання машин та їх виходів. На відміну від традиційних механізмів доказу роботи (PoW) або доказу стейка (PoS), які ґрунтуються на обчислювальній потужності або фінансовому внеску, доказ інтелекту надає перевагу інтелектуальному внеску вузлів. Це співставляє систему винагород мережі з її основною місією - розвитком машинного інтелекту.

Вузли у мережі Bittensor зобов'язані зареєструватися та брати участь у процесі консенсусу. Вони роблять це, вирішуючи завдання доказу роботи (POW) або сплачуючи плату. Після реєстрації вони стають частиною підмережі та вносять свій внесок у загальний інтелект мережі. Підтверджувачі потім оцінюють цінність моделей навчання машин та виводи, надані цими вузлами, забезпечуючи якість та цілісність інтелектуальних активів мережі.

Цей механізм є центральним у візії Bittensor щодо децентралізованого ринку машинного навчання, де інтелект є основною валютою, а інновацію постійно стимулюється. Це представляє значний зсув від традиційних механізмів консенсусу блокчейну, спрямовуючи увагу на просування штучного інтелекту та технологій машинного навчання.

Підмережі

Підмережі є будівельними блоками Bittensor, що працюють як децентралізовані товарні ринки в рамках єдиної системи токенів. Кожна підмережа має конкретну доменну область або тему і складається з зареєстрованих вузлів та пов'язаних моделей машинного навчання. Валідатори в межах цих підмереж відіграють важливу роль у збереженні цілісності та якості даних та моделей, що обмінюються в мережі.

Разом ці механізми забезпечують, що Біттензор залишається децентралізованою, співпрацюючою та інноваційною платформою для розробки моделей штучного інтелекту та машинного навчання. Шляхом стимулювання участі та використання колективного розуму своєї мережі, Біттензор перебуває на передових позиціях у технології децентралізованого машинного навчання.

Компоненти Bittensor

Bittensor - децентралізована мережа, яка з'єднує моделі машинного навчання, а не комп'ютери або сервери. Ці моделі, які називаються нейронами, пропонують спеціалізовані послуги машинного навчання для мережі, такі як текст, зображення, аудіо, відео тощо. Нейрони організовані в групи, які називаються підмережами, які визначають інцентивний механізм та область завдань для кожної підмережі.

Bittensor використовує чотири основні компоненти: блокчейн, нейрони, синапси та метаграф для забезпечення протоколу децентралізованого машинного навчання. Давайте розглянемо кожен з цих компонентів та як вони співпрацюють разом.

Блокчейн

Блокчейн Bittensor базується на фреймворку Substrate, який дозволяє взаємодію та масштабованість. Блокчейн реєструє транзакції та взаємодії між вузлами у мережі, а також правила управління та консенсусу. Блокчейн також дозволяє створення та розподіл токену $TAO, який є внутрішньою валютою Bittensor.

Нейрони

Нейрони - це вузли в мережі, які запускають моделі машинного навчання та надають послуги машинного навчання мережі. Кожен нейрон має унікальну ідентичність та відкритий ключ, які зареєстровані в блокчейні. Кожен нейрон також має файл конфігурації, який вказує тип моделі машинного навчання, формати введення та виведення, номер порту та інші параметри.

Синапси

Синапси - це зв'язки між нейронами, що дозволяють обмінюватися інформацією та співпрацювати. Кожен синапс має вагу, яка представляє силу та якість зв'язку. Ваги визначаються метаграфом, який є колективним інтелектом мережі. У синапсів також є витрати та винагорода, які виражені в токенах $TAO. Витрата - це сума $TAO, яку нейрон платить іншому нейрону за використання його сервісу навчання машин. Винагорода - це сума $TAO, яку нейрон отримує від іншого нейрону за надання свого сервісу навчання машин.

Метаграфіка

Метаграф відображає топологію та динаміку мережі, а також якість та репутацію нейронів. Метаграф - це спрямований граф, де вузлами є нейрони, а краї - синапсами. Метаграф періодично оновлюється за допомогою механізму консенсусу, який враховує транзакції, взаємодію та зворотний зв'язок між нейронами. Метаграф визначає вагу синапсів, які впливають на вартість і винагороду синапсів, а також на ранжування і видимість нейронів. Метаграф також дозволяє керувати мережею, оскільки нейрони можуть голосувати за пропозиції та зміни, використовуючи свої токени TAO.

Статут делегата Bittensor

Хартія делегатів Bittensor є основним документом, який визначає основні принципи та зобов'язання суб'єктів та осіб, які беруть участь в мережі Bittensor. Це декларація Фонду Opentensor та інших підписантів, які поділяють візію децентралізованого ландшафту штучного інтелекту. Ось основні засади хартії:

• Противовага централізованому контролю: у статуті підкреслюється небезпека централізованого контролю над штучним інтелектом, підтримуючи розподіл влади для запобігання зловживань та упередженостей. Він стверджує, що управління ШІ повинно бути в руках багатьох, а не кількох.
• Децентралізований консенсус у виборі: Підписанти зобов'язуються протистояти зловживанням штучного інтелекту та сприяти його етичному застосуванню. Вони обіцяють децентралізувати контроль над вподобаннями штучного інтелекту, використовуючи колективну людську мудрість для розв'язання складних питань, що виникають внаслідок технології штучного інтелекту.
• Відкрита власність: Хартія підтримує відкриту та необмежену власність для учасників мережі Bittensor. Цей принцип забезпечує, що якнайбільше людей може мати доступ, впливати та мати ставку у розвитку штучного інтелекту.
• Розробка відкритого коду: Хартія вважає відкриту розробку моральною необхідністю, що дозволяє індивідуумам контролювати свою власну долю у майбутньому штучного інтелекту.

Устав делегатів Біттензора - це не просто набір ідеалів, але зобов'язання до децентралізованого, відкритого та справедливого майбутнього штучного інтелекту, де влада розподілена, а потенціал штучного інтелекту використовується на благо всіх.

Як Bittensor дозволяє моделям машинного навчання

Bittensor дозволяє моделям машинного навчання тренуватися спільно та отримувати винагороду відповідно до інформаційної цінності, яку вони пропонують колективу. Це досягається за допомогою наступного процесу:

• Користувач, який хоче отримати доступ до послуги машинного навчання, відправляє запит до мережі разом з оплатою у токенах TAO.
• Мережа маршрутизує запит до відповідної підмережі на основі типу та формату запиту.
• Підмережа вибирає найкращі нейрони для відповіді на запит на основі їх репутації та доступності.
• Обрані нейрони обробляють запит та надсилають свої відповіді разом із доказом виконаної роботи.
• Споживач отримує відповіді та обирає найкращу на підставі власних уподобань та критеріїв.
• Споживач платить нейрону, який надає найкращу відповідь, і за бажанням надає зворотний зв'язок мережі.
• Мережа оновлює метаграф на основі транзакцій, взаємодій та зворотнього зв'язку, та розподіляє винагороди та покарання нейронам відповідно.

Типи завдань машинного навчання та застосування, які можна виконати на Bittensor

Bittensor може підтримувати широкий спектр завдань та застосувань машинного навчання, таких як генерація тексту або зображень, обробка природної мови, комп'ютерне зорове сприйняття тощо. Деякі приклади видів послуг з машинного навчання, які можна виконати на Bittensor, це:

• Текстове повідомлення: Користувач може надіслати текстове повідомлення, таке як речення або абзац, і отримати текстове завершення, таке як оповідання чи есе, від мережі.
• Опис малюнка: Користувач може надіслати зображення та отримати підпис, який описує вміст зображення з мережі.
• Розпізнавання мови: Користувач може надіслати аудіофрагмент та отримати транскрипцію, яка перетворює мову на текст, від мережі.
• Розпізнавання обличчя: Користувач може надіслати зображення обличчя та отримати ім'я або мітку, яка ідентифікує особу на зображенні, від мережі.

Ось лише декілька прикладів завдань та застосувань машинного навчання, які можна виконати на Bittensor. Можливості безмежні, оскільки можна створювати нові підмережі та моделі та додавати їх до мережі, розширюючи обсяг та різноманіття доступних послуг з машинного навчання.

Як працюють підмережі?

Джерело: Документ розробника Bittensor

Підмережі є основою екосистеми Bittensor. Підмережі - це групи нейронів, які пропонують спеціалізовані послуги машинного навчання для мережі, такі як текст, зображення, звук, відео тощо. Підмережі також визначають інцентивний механізм та область завдань для кожної групи. Підмережі дозволяють створення різноманітних децентралізованих товарних ринків або змагань, які знаходяться під єдиною системою токенів.

Роль та функція підмереж

Підмережі відіграють важливу роль в мережі Bittensor, оскільки вони забезпечують наступні функції:

• Підмережі дозволяють розділити працю та спеціалізацію між нейронами. Кожна підмережа фокусується на конкретному типі сервісу машинного навчання, такому як текстове промптування, підпис зображення, розпізнавання мови, розпізнавання обличчя тощо. Це дозволяє нейронам оптимізувати свої моделі та ресурси для вибраної галузі та надавати високоякісні та ефективні сервіси мережі.
• Підмережі дозволяють створювати власні механізми стимулювання для кожної групи нейронів. Кожна підмережа може розробляти та впроваджувати власну систему нагород та покарань, засновану на своїх критеріях та цілях. Це дозволяє підмережі вирівнювати стимули нейронів з бажаними результатами підмережі та сприяти співпраці та інноваціям серед нейронів.
• Підмережі сприяють управлінню та згоді мережі. Кожна підмережа має своїх перевіряючих, які відповідають за оновлення метаграфу та забезпечення безпеки мережі. Перевіряючі обираються членами підмережі, які ставлять свої токени TAO для голосування за своїх улюблених кандидатів. Перевіряючі також беруть участь у управлінні мережею, запропоновуючи та голосуючи за зміни та покращення, які впливають на мережу.

Процес створення та приєднання підмереж

Для створення або приєднання до підмережі вам знадобиться нейтрон, який є вашим вузлом в мережі. Вам також знадобляться деякі токени TAO, які є валютою мережі. Ви можете дотримуватися цих кроків, щоб створити або приєднатися до підмережі:

• Для створення підмережі вам потрібно зареєструвати підмережу на блокчейні Bittensor, заплативши комісію у токенах TAO. Розмір комісії залежатиме від попиту та пропозиції підмереж в мережі. Ви можете скористатися btcli створити підмережукоманда для створення підмережі та вказання параметрів та деталей вашої підмережі, таких як ім'я, опис, тип, порт і т.д. Вам також потрібно буде надати ім'я гаманця та пароль, які будуть використовуватися для генерації вашого публічного та приватного ключів для вашої підмережі. Ви отримаєте netuid, який є унікальним ідентифікатором вашої підмережі в мережі.
• Для приєднання до підмережі вам потрібно буде підключитися до валідаторів підмережі, які є вузлами, що зберігають і оновлюють метаграфіку підмережі. Ви можете використовувати btcli підмережа приєднатисякоманда для приєднання до підмережі та вказання netuid підмережі, до якої ви хочете приєднатися. Вам також потрібно буде вказати ім'я гаманця та пароль, які будуть використовуватися для генерації ваших публічних та приватних ключів для вашої підмережі. Ви отримаєте підтвердження про те, що ви успішно приєдналися до підмережі.

Типи та Взаємодії Підмереж

На мережі Bittensor існують різні типи підмереж в залежності від типу та формату сервісу машинного навчання, який вони пропонують. Деякі з поширених типів підмереж:

• Текстові підмережі: Ці підмережі надають послуги обробки природної мови, такі як натискання тексту, узагальнення тексту, переклад тексту, аналіз настрою тексту тощо. Ці підмережі приймають та повертають текст у вигляді введення та виведення.
• Мережі зображень: Ці підмережі надають послуги комп'ютерного зору, такі як підписування зображень, класифікація зображень, сегментація зображень, генерація зображень тощо. Ці підмережі приймають та повертають зображення у форматі введення та виведення.
• Аудіо підмережі: Ці підмережі надають послуги обробки мовлення та звуку, такі як розпізнавання мовлення, синтез мовлення, переклад мовлення, генерація звуку тощо. Ці підмережі приймають та повертають аудіофрагменти у форматі введення та виведення.
• Відеопідмережі: Ці підмережі надають послуги обробки відео та руху, такі як підписи до відео, класифікація відео, сегментація відео, генерація відео та інше. Ці підмережі приймають та повертають відео у вигляді вхідного та вихідного форматів.

Ці підмережі можуть взаємодіяти одна з одною та мережею, запитуючи та надаючи послуги машинного навчання, обмінюючись інформацією та токенами $TAO. Наприклад, текстова підмережа може запитати послугу підпису зображення від підмережі зображень, надіславши зображення та сплачуючи деякі токени $TAO. Підмережа зображення може потім повернути підпис для зображення та отримати деякі токени $TAO як винагороду. Текстова підмережа може потім використовувати підпис для своїх послуг, таких як підсумовування тексту або переклад.

Токен $TAO

Токен $TAO є внутрішньою криптовалютою мережі Bittensor. Він виконує кілька ключових функцій та цілей у межах екосистеми:

• Інцентиви: Токен $TAO використовується для мотивації різних учасників мережі Bittensor. Шахтарі, які вносять свої обчислювальні ресурси для виконання завдань з машинного навчання, винагороджуються токеном $TAO за свій внесок. Цей механізм винагородження сприяє наданню обчислювальної потужності мережі, що є важливим для децентралізованих процесів машинного навчання.
• Стейкінг: Щоб приймати участь в мережі як майнер і заробляти винагороду, учасники повинні заставити токен $TAO. Стейкінг служить формою застави або «ставки в грі», що допомагає забезпечити, що майнери мають мотивацію діяти в найкращих інтересах мережі. Це також допомагає забезпечити безпеку мережі, роблячи вартість для будь-якого учасника діяти зловмисно.
• Управління: $TAO може бути використаний в управлінні мережею Bittensor. Власники токенів можуть запропонувати зміни, голосувати за оновлення протоколу або брати участь в інших процесах прийняття рішень, які впливають на мережу. Це відповідає децентралізованому етосу технології блокчейн, де керування розподіляється між зацікавленими сторонами, а не централізується в одній владі.

Tokenomics токену $TAO розроблені для відображення вартості та якості мережі, а також для стимулювання співпраці та інновацій серед вузлів. Токеноміка токену $TAO ґрунтується на наступних принципах та механізмах:

• Пропозиція: Максимальна кількість токенів TAO, яка коли-небудь існуватиме, обмежена 21 мільйоном, що відображає ліміт пропозиції Bitcoin для сприяння рідкості та контролю інфляції. В даний час в обігу знаходиться близько 6,39 мільйона токенів TAO. Токени TAO генеруються за допомогою майнінгу, подібно до Bitcoin, при цьому новий блок створюється приблизно кожні 12 секунд. Кожен блок винагороджує 1 токен TAO для майнерів і валідаторів. Згідно з поточними темпами створення, щодня до циркулюючої пропозиції додається близько 7 200 нових токенів TAO, які порівну розподіляються між майнерами та валідаторами. Ставка випуску знижується вдвічі після того, як буде видобуто 50% від загальної пропозиції. Цей «халвінг» відбувається кожні чотири роки, враховуючи 12-секундний час блоку. Цей процес халвінгу триватиме на кожному наступному 50% рубежі пропозиції, що залишилася, доки не буде обіговано повні 21 мільйон токенів TAO.
• Емісія: Емісія токенів TAO відбувається за допомогою мережевих винагород, які розподіляються майнерам, які надають послуги машинного навчання мережі. Мережеві винагороди розраховуються на основі інформаційної цінності послуг, яка визначається метаграфом. Мережеві винагороди також коригуються фактором складності на основі активності мережі та загальної кількості заручених токенів. Швидкість емісії токенів TAO спроектована таким чином, щоб слідувати логарифмічній кривій, що означає, що емісія буде зменшуватися з часом по мірі того, як мережа старіє та попит зростає.
• Згорання: Згорання токенів TAO здійснюється за рахунок мережевих комісій, які сплачують споживачі, які отримують послуги машинного навчання від мережі. Мережеві комісії розраховуються на основі вартості послуг, яка визначається метаграфом. Мережеві комісії також коригуються фактором попиту, який базується на активності мережі та загальній кількості обігових токенів. Швидкість згорання токенів TAO розроблена таким чином, щоб слідувати експоненціальній кривій, що означає, що згорання збільшуватиметься з часом, коли мережа росте, а запас зменшується.

Засновники Bittensor

Засновники Bittensor - талановиті особистості, які об'єдналися, щоб розвивати та розширювати проект Bittensor, який має на меті революцію у галузі машинного навчання та штучного інтелекту. Кожен засновник привносить свою унікальну експертизу та досвід у відповідні галузі, сприяючи успіху проекту. Засновники:

• Джейкоб Стівс: Джейкоб є генеральним директором та співзасновником Bittensor. Він має досвід у дослідженнях машинного навчання і заснував Bittensor для децентралізації штучного інтелекту. Він раніше працював для таких брендів, як Google та Knowm.
• Ала Шаабана: Ала є співзасновником Біттенсор. У нього є ступінь доктора філософії з машинного навчання. Перед створенням Біттенсору він працював асистентом професора в Університеті Торонто, Канада.

Чи є Bittensor $TAO хорошим інвестицією?

Bittensor $TAO - це криптовалюта, яка приводить у рух мережу Bittensor, децентралізований протокол машинного навчання. $TAO використовується для винагородження вузлів, які надають послуги машинного навчання мережі, для забезпечення безпеки мережі та для забезпечення управління. У $TAO обмежений обсяг випуску 21 мільйон токенів, а попит і пропозиція в мережі визначають його ціну.

$TAO також має великий потенціал та цінність, оскільки його підтримує революційний та інноваційний проєкт. Bittensor має на меті створити глобальну, децентралізовану та інцентивну мережу машинного навчання для трансформації машинного навчання та штучного інтелекту. Bittensor вже показав перспективні результати та досягнення, такі як запуск свого мейннету, привертання уваги та інтересу, отримання підтримки та фінансування. Bittensor також визначив кілька амбіційних цілей та планів на майбутнє, таких як розширення та диверсифікація своєї мережі, покращення та оптимізація своєї мережі, зростання та залучення своєї спільноти.

Отже, $TAO - це хороша інвестиція для тих, хто вірить у візію та місію Bittensor, і готовий прийняти ризик та утримувати токен на довготривалий термін. Як завжди, інвесторам слід провести власне дослідження та додаткову перевірку перед інвестуванням у будь-яку криптовалюту, та інвестувати лише те, що вони можуть собі дозволити втратити.

Як купити $TAO на Gate.io

Для покупки токенів $TAO на Gate.io слідувати цим крокам:

• Відвідайте Сайт Gate.ioі створити обліковий запис за допомогою вашої електронної пошти та пароля.
• Внесіть кошти на свій обліковий запис Gateio.
• Торгуйте свої кошти на токени $TAO, вибравши TAO/USDTпара, введення суми та ціни.

Прийміть заходи з $TAO

Перевірте ціну $XPRT сьогодні та почніть торгувати своїми улюбленими валютними парами:

• TAO/USDT