Machine learning dan kecerdasan buatan sedang mengubah dunia secara belum pernah terjadi sebelumnya. Aplikasi machine learning ada di mana-mana, mulai dari mobil otonom hingga asisten pintar, dari diagnosis medis hingga hiburan. Namun, meskipun kemajuan dan inovasi yang pesat dalam bidang ini, masih banyak tantangan dan keterbatasan yang menghambat potensi penuh dari machine learning.

Salah satu tantangan utama adalah sifat terpusat dan terpisah dari platform dan sistem pembelajaran mesin. Sebagian besar model pembelajaran mesin dan data dikendalikan oleh beberapa perusahaan besar dan lembaga, menciptakan masalah seperti privasi data, keamanan, bias, dan akses. Selain itu, sebagian besar model pembelajaran mesin dilatih secara terisolasi, tanpa mendapatkan manfaat dari kecerdasan kolektif dan keragaman model dan sumber data lainnya.

Bittensor adalah protokol peer-to-peer yang bertujuan untuk membuat jaringan pembelajaran mesin global, terdesentralisasi, dan terinsentif. Bittensor memungkinkan model pembelajaran mesin untuk berlatih secara kolaboratif dan mendapatkan imbalan sesuai dengan nilai informasional yang mereka tawarkan kepada kolektif. Bittensor juga memberikan akses terbuka dan partisipasi bagi siapa pun yang ingin bergabung dengan jaringan dan menyumbangkan model dan data pembelajaran mesin mereka.

Apa itu Bittensor?

Bittensor adalah protokol peer-to-peer untuk subnets terdesentralisasi yang berfokus pada pembelajaran mesin. Sebuah subnet adalah kelompok node yang menawarkan layanan pembelajaran mesin khusus ke jaringan, seperti teks, gambar, audio, video, dll. Sebagai contoh, sebuah subnet teks dapat menyediakan layanan pemrosesan bahasa alami, seperti terjemahan, ringkasan, analisis sentimen, dll.

Visi Bittensor adalah menciptakan jaringan pembelajaran mesin global, terdesentralisasi, dan terincentive di mana siapa pun dapat bergabung dan berkontribusi dengan model pembelajaran mesin dan data mereka, dan dihargai sesuai dengan nilai informasional yang mereka tawarkan secara kolektif. Bittensor bertujuan untuk mengatasi keterbatasan dan tantangan dari platform dan sistem pembelajaran mesin saat ini, seperti sentralisasi, silo, privasi, keamanan, bias, dan akses.

Bagaimana Bittensor Bekerja?

Bittensor adalah jaringan terdesentralisasi yang merevolusi cara model pembelajaran mesin diciptakan, dibagikan, dan didorong. Ini beroperasi secara peer-to-peer, membentuk ekosistem global di mana model AI berkolaborasi untuk membentuk jaringan saraf. Bagian ini menggali mekanisme yang membuat Bittensor berfungsi secara efektif.

Konsensus Yuma

Di pusat operasi Bittensor adalah Konsensus Yuma. Mekanisme konsensus ini dirancang untuk memungkinkan pemilik subnet menulis mekanisme insentif mereka sendiri, memungkinkan validator subnet untuk menyatakan preferensi subjektif mereka tentang apa yang seharusnya dipelajari jaringan. Konsensus Yuma bekerja dengan memberi imbalan kepada validator subnet dengan dividen untuk menghasilkan evaluasi nilai penambang yang sejalan dengan evaluasi subjektif yang dihasilkan oleh validator subnet lainnya, ditimbang berdasarkan saham. Hal ini memastikan tidak ada kelompok yang memiliki kendali penuh atas apa yang dipelajari dan mempertahankan tata kelola terdesentralisasi di seluruh jaringan.

Campuran Pakar (MoE)

Mekanisme kunci lainnya adalah model Campuran Pakar (MoE). Dalam model ini, Bittensor menggunakan beberapa jaringan saraf, masing-masing mengkhususkan diri dalam aspek data yang berbeda. Model pakar ini bekerja sama ketika data baru diperkenalkan, menggabungkan pengetahuan khusus mereka untuk menghasilkan prediksi kolektif. Pendekatan ini memungkinkan Bittensor untuk mengatasi masalah kompleks dengan lebih efektif daripada yang bisa dilakukan oleh model individual.

Mekanisme Insentif

Bittensor juga memiliki struktur mekanisme insentif yang unik. Setiap subnet dalam Bittensor memiliki mekanisme insentifnya sendiri, yang mendorong perilaku para penambang subnet dan mengatur konsensus di antara validator subnet. Mekanisme ini analog dengan fungsi kerugian dalam pembelajaran mesin, mengarahkan perilaku penambang subnet menuju hasil yang diinginkan dan mendorong perbaikan berkelanjutan serta hasil berkualitas tinggi.

Bukti Kecerdasan

Bukti Kecerdasan adalah mekanisme konsensus unik yang digunakan oleh Bittensor. Ini memberikan imbalan kepada node dalam jaringan karena menyumbangkan model pembelajaran mesin dan output yang berharga. Berbeda dengan mekanisme Proof of Work (PoW) atau Proof of Stake (PoS) tradisional yang bergantung pada daya komputasi atau taruhan finansial, Bukti Kecerdasan mengutamakan kontribusi intelektual dari node. Hal ini menyelaraskan sistem imbalan jaringan dengan misi inti untuk memajukan kecerdasan mesin.

Node dalam jaringan Bittensor harus mendaftar dan berpartisipasi dalam proses konsensus. Mereka melakukannya dengan menyelesaikan tantangan proof of work (POW) atau membayar biaya. Setelah terdaftar, mereka menjadi bagian dari subnet dan berkontribusi pada kecerdasan kolektif jaringan. Validator kemudian menilai nilai model pembelajaran mesin dan output yang diberikan oleh node-node ini, memastikan kualitas dan integritas aset intelektual jaringan.

Mekanisme ini sangat penting dalam visi Bittensor tentang pasar pembelajaran mesin terdesentralisasi, di mana kecerdasan adalah mata uang utama dan inovasi terus-menerus didorong. Ini merupakan pergeseran signifikan dari mekanisme konsensus blockchain tradisional, dengan fokus pada kemajuan AI dan teknologi pembelajaran mesin.

Subnet

Subnet adalah blok bangunan Bittensor, berfungsi sebagai pasar komoditas terdesentralisasi di bawah sistem token yang terpadu. Setiap subnet memiliki domain atau topik tertentu dan terdiri dari node yang terdaftar dan model pembelajaran mesin terkait. Validator dalam subnet ini memainkan peran penting dalam mempertahankan integritas dan kualitas data dan model yang dipertukarkan dalam jaringan.

Bersama-sama, mekanisme-mekanisme ini memastikan bahwa Bittensor tetap menjadi platform yang terdesentralisasi, kolaboratif, dan inovatif untuk mengembangkan model-model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Dengan memberikan insentif untuk partisipasi dan memanfaatkan kecerdasan kolektif dari jaringannya, Bittensor berada di garis depan teknologi pembelajaran mesin terdesentralisasi.

Komponen-komponen Bittensor

Bittensor adalah jaringan terdesentralisasi yang menghubungkan model pembelajaran mesin daripada komputer atau server. Model-model ini, disebut neuron, menawarkan layanan pembelajaran mesin khusus ke jaringan, seperti teks, gambar, audio, video, dll. Neuron tersebut dikelompokkan ke dalam kelompok yang disebut subnet, yang menentukan mekanisme insentif dan domain tugas untuk setiap subnet.

Bittensor menggunakan empat komponen utama: blockchain, neuron, sinapsis, dan metagraf untuk memungkinkan protokol pembelajaran mesin terdesentralisasi. Mari kita lihat masing-masing komponen ini dan bagaimana mereka bekerja bersama.

Blockchain

Blockchain Bittensor didasarkan pada kerangka Substrate, yang memungkinkan interoperabilitas dan skalabilitas. Blockchain mencatat transaksi dan interaksi antara node di jaringan, serta aturan tata kelola dan konsensus. Blockchain juga memungkinkan penciptaan dan distribusi token $TAO, yang merupakan mata uang asli Bittensor.

Neurons

Neuron adalah node pada jaringan yang menjalankan model pembelajaran mesin dan menawarkan layanan pembelajaran mesin kepada jaringan. Setiap neuron memiliki identitas unik dan kunci publik, yang terdaftar di blockchain. Setiap neuron juga memiliki file konfigurasi yang menentukan jenis model pembelajaran mesin, format input dan output, nomor port, dan parameter lainnya.

The Synapses

Sinaps adalah koneksi antara neuron yang memungkinkan pertukaran informasi dan kerja sama. Setiap sinaps memiliki bobot yang mewakili kekuatan dan kualitas koneksi. Bobot-bobot ini ditentukan oleh metagraf, yang merupakan kecerdasan kolektif jaringan. Sinaps juga memiliki biaya dan imbalan, yang dihitung dalam token $TAO. Biaya adalah jumlah $TAO yang dibayarkan oleh neuron ke neuron lain untuk menggunakan layanan pembelajaran mesinnya. Imbalan adalah jumlah $TAO yang diterima oleh neuron dari neuron lain karena menyediakan layanan pembelajaran mesinnya.

Metagraf

Metagraf mewakili topologi dan dinamika jaringan, serta kualitas dan reputasi neuron. Metagraf adalah graf berarah, di mana simpul-simpulnya adalah neuron dan sisi-sisinya adalah sinaps. Metagraf diperbarui secara berkala oleh mekanisme konsensus, yang mempertimbangkan transaksi, interaksi, dan umpan balik antara neuron. Metagraf menentukan bobot sinaps, yang memengaruhi biaya dan imbalan sinaps, serta peringkat dan visibilitas neuron. Metagraf juga memungkinkan tata kelola jaringan, karena neuron dapat memberikan suara pada proposal dan perubahan menggunakan token TAO mereka.

Piagam Delegasi Bittensor

Piagam Delegasi Bittensor adalah dokumen dasar yang menguraikan prinsip-prinsip dan komitmen panduan entitas dan individu yang berpartisipasi dalam jaringan Bittensor. Ini adalah deklarasi oleh Yayasan Opentensor dan pihak lain yang memiliki visi lanskap AI terdesentralisasi. Berikut adalah prinsip inti dari piagam:

• Kontrapoin terhadap Kontrol Terpusat: Piagam menekankan bahaya dari kontrol terpusat atas AI, menganjurkan distribusi kekuasaan untuk mencegah penyalahgunaan dan bias. Ia menegaskan bahwa tata kelola AI seharusnya berada di tangan banyak orang, bukan sedikit.
• Konsensus Preferensi Terdesentralisasi: Para pihak yang menandatangani berkomitmen untuk menentang penyalahgunaan AI dan mempromosikan aplikasinya secara etis. Mereka berjanji untuk mendesentralisasi kontrol atas preferensi AI, memanfaatkan kebijaksanaan kolektif manusia untuk menavigasi pertanyaan-pertanyaan kompleks yang dihadapi oleh teknologi AI.
• Kepemilikan Terbuka: Piagam mendukung akuisisi kepemilikan yang terbuka dan tanpa izin bagi kontributor jaringan Bittensor. Prinsip ini memastikan bahwa sebanyak mungkin orang dapat mengakses, memengaruhi, dan memiliki saham dalam pengembangan AI.
• Pengembangan Sumber Terbuka: Piagam menganggap pengembangan sumber terbuka sebagai suatu kewajiban moral, memungkinkan individu untuk mengendalikan nasib mereka sendiri di masa depan kecerdasan buatan.

Piagam Delegasi Bittensor bukan hanya sekumpulan ideal, tetapi juga komitmen untuk masa depan kecerdasan buatan yang terdesentralisasi, terbuka, dan adil, di mana kekuasaan didistribusikan, dan potensi kecerdasan buatan dimanfaatkan untuk kebaikan bersama.

Bagaimana Bittensor Memungkinkan Model Pembelajaran Mesin

Bittensor memungkinkan model pembelajaran mesin untuk berlatih secara kolaboratif dan mendapatkan imbalan sesuai dengan nilai informasi yang mereka tawarkan kepada kolektif. Hal ini dicapai dengan menggunakan proses berikut:

• Seorang konsumen yang ingin mengakses layanan pembelajaran mesin mengirimkan kueri ke jaringan, bersama dengan pembayaran dalam token TAO.
• Jaringan mengarahkan pertanyaan ke subnet yang sesuai berdasarkan jenis dan format pertanyaan.
• Subnet memilih neuron terbaik untuk menjawab pertanyaan berdasarkan reputasi dan ketersediaannya.
• Neuron terpilih memproses kueri dan mengirim kembali respon mereka, bersama dengan bukti kerja.
• Konsumen menerima tanggapan dan memilih yang terbaik berdasarkan preferensi dan kriteria.
• Konsumen membayar neuron yang memberikan respons terbaik dan opsional memberikan umpan balik ke jaringan.
• Jaringan memperbarui metagraf berdasarkan transaksi, interaksi, dan umpan balik, dan mendistribusikan imbalan dan hukuman ke neuron sesuai.

Jenis Tugas Pembelajaran Mesin dan Aplikasi yang Dapat Dilakukan di Bittensor

Bittensor dapat mendukung berbagai tugas dan aplikasi pembelajaran mesin, seperti pembangkitan teks atau gambar, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dll. Beberapa contoh jenis layanan pembelajaran mesin yang dapat dilakukan di Bittensor adalah:

• Teks yang meminta: Seorang konsumen dapat mengirimkan teks permintaan, seperti kalimat atau paragraf, dan menerima penyelesaian teks, seperti cerita atau esai, dari jaringan.
• Penjelasan gambar: Seorang konsumen dapat mengirimkan gambar, dan menerima keterangan yang menggambarkan konten gambar dari jaringan.
• Pengenalan ucapan: Seorang konsumen dapat mengirim klip audio, dan menerima transkrip yang mengonversi ucapan menjadi teks, dari jaringan.
• Pengenalan wajah: Seorang konsumen dapat mengirimkan gambar wajah, dan menerima nama atau label yang mengidentifikasi orang dalam gambar, dari jaringan.

Ini hanya beberapa contoh tugas dan aplikasi pembelajaran mesin yang dapat dilakukan di Bittensor. Kemungkinan-kemungkinannya tak terbatas, karena subnet dan model-model baru dapat dibuat dan ditambahkan ke jaringan, memperluas cakupan dan keragaman layanan pembelajaran mesin yang tersedia.

Bagaimana Subnets Bekerja?

Sumber: Dokumen Pengembang Bittensor

Subnet adalah inti dari ekosistem Bittensor. Subnet adalah kelompok neuron yang menawarkan layanan pembelajaran mesin khusus kepada jaringan, seperti teks, gambar, audio, video, dll. Subnet juga menentukan mekanisme insentif dan domain tugas untuk setiap kelompok. Subnet memungkinkan penciptaan berbagai pasar komoditas terdesentralisasi, atau kompetisi, yang berada di bawah sistem token yang terpadu.

Peran dan Fungsi Subnet

Subnet memainkan peran penting dalam jaringan Bittensor, karena mereka menyediakan fungsi-fungsi berikut:

• Subnet memungkinkan pembagian kerja dan spesialisasi di antara neuron. Setiap subnet fokus pada jenis layanan pembelajaran mesin tertentu, seperti pemberian teks, caption gambar, pengenalan suara, pengenalan wajah, dll. Hal ini memungkinkan neuron mengoptimalkan model dan sumber daya mereka untuk domain yang mereka pilih, dan menawarkan layanan berkualitas tinggi dan efisien ke jaringan.
• Subnet memungkinkan penciptaan mekanisme insentif kustom untuk setiap kelompok neuron. Setiap subnet dapat merancang dan menerapkan sistem penghargaan dan hukuman sendiri, berdasarkan kriterianya dan tujuannya. Hal ini memungkinkan subnet untuk menyelaraskan insentif neuron dengan hasil yang diinginkan dari subnet, dan mendorong kolaborasi dan inovasi di antara neuron.
• Subnet memfasilitasi tata kelola dan konsensus jaringan. Setiap subnet memiliki validatornya sendiri, yang bertanggung jawab untuk memperbarui metagraf dan mengamankan jaringan. Validator dipilih oleh anggota subnet, yang mempertaruhkan token TAO mereka untuk memilih kandidat pilihan mereka. Validator juga berpartisipasi dalam tata kelola jaringan, dengan mengusulkan dan memberikan suara pada perubahan dan peningkatan yang mempengaruhi jaringan.

Proses Membuat dan Bergabung dengan Subnet

Untuk membuat atau bergabung dengan subnet, Anda akan memerlukan sebuah neuron, yang merupakan node Anda di jaringan. Anda juga perlu memiliki beberapa token TAO, yang merupakan mata uang jaringan. Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini untuk membuat atau bergabung dengan subnet:

• Untuk membuat subnet, Anda harus mendaftarkan subnet pada blockchain Bittensor dengan membayar biaya dalam token TAO. Biaya akan bergantung pada permintaan dan penawaran subnet di jaringan. Anda dapat menggunakan btcli membuat subnetperintah untuk membuat subnet dan menentukan parameter dan detail dari subnet Anda, seperti nama, deskripsi, tipe, port, dll. Anda juga perlu memberikan nama dompet dan kata sandi, yang akan digunakan untuk menghasilkan kunci publik dan pribadi untuk subnet Anda. Anda akan menerima netuid, yang merupakan pengidentifikasi unik untuk subnet Anda di jaringan.
• Untuk bergabung dengan subnet, Anda perlu terhubung ke validator subnet, yang merupakan node yang menjaga dan memperbarui metagraf subnet. Anda dapat menggunakan btcli subnet joinperintah untuk bergabung dengan subnet dan menentukan netuid dari subnet yang ingin Anda gabung. Anda juga perlu menyediakan nama dompet dan kata sandi, yang akan digunakan untuk menghasilkan kunci publik dan pribadi Anda untuk subnet Anda. Anda akan menerima pesan konfirmasi yang menunjukkan bahwa Anda telah berhasil bergabung dengan subnet.

Jenis dan Interaksi Subnet

Ada berbagai jenis subnets di jaringan Bittensor, tergantung pada jenis dan format layanan pembelajaran mesin yang mereka tawarkan. Beberapa jenis subnets umum termasuk:

• Subnet teks: Subnet ini menyediakan layanan pemrosesan bahasa alami, seperti pemberian teks, ringkasan teks, terjemahan teks, analisis sentimen teks, dll. Subnet ini menerima dan mengembalikan teks sebagai format masukan dan keluaran.
• Subnet gambar: Subnet ini menyediakan layanan visi komputer, seperti caption gambar, klasifikasi gambar, segmentasi gambar, generasi gambar, dll. Subnet ini menerima dan mengembalikan gambar sebagai format input dan output.
• Subnet audio: Subnet ini menyediakan layanan pemrosesan suara dan suara, seperti pengenalan suara, sintesis suara, terjemahan suara, generasi suara, dll. Subnet ini menerima dan mengembalikan klip audio sebagai format masukan dan keluaran.
• Subnet video: Subnet ini menyediakan layanan pemrosesan video dan gerakan, seperti penjepitan video, klasifikasi video, segmentasi video, generasi video, dll. Subnet ini menerima dan mengembalikan video sebagai format masukan dan keluaran.

Subnet-subnet ini dapat berinteraksi satu sama lain dan dengan jaringan dengan meminta dan memberikan layanan pembelajaran mesin, serta dengan pertukaran informasi dan token $TAO. Sebagai contoh, sebuah subnet teks dapat meminta layanan pemberian judul gambar dari sebuah subnet gambar dengan mengirimkan sebuah gambar dan membayar beberapa token $TAO. Subnet gambar kemudian dapat mengembalikan judul untuk gambar tersebut, dan menerima beberapa token $TAO sebagai imbalan. Subnet teks kemudian dapat menggunakan judul tersebut untuk layanannya, seperti ringkasan teks atau terjemahan.

Token $TAO

Token $TAO adalah cryptocurrency asli jaringan Bittensor. Ini melayani beberapa fungsi kunci dan tujuan dalam ekosistem:

• Penginsentifan: Token $TAO digunakan untuk mendorong berbagai peserta dalam jaringan Bittensor. Para penambang yang menyumbangkan sumber daya komputasi mereka untuk melakukan tugas pembelajaran mesin diberi imbalan dengan $TAO atas kontribusi mereka. Mekanisme imbalan ini mendorong penyediaan daya komputasi ke jaringan, yang sangat penting untuk proses pembelajaran mesin terdesentralisasi.
• Staking: Untuk berpartisipasi dalam jaringan sebagai penambang dan mendapatkan imbalan, peserta harus melakukan staking token $TAO. Staking berfungsi sebagai bentuk jaminan atau "taruhan," yang membantu memastikan bahwa para penambang termotivasi untuk bertindak demi kepentingan terbaik jaringan. Ini juga membantu mengamankan jaringan dengan membuat biaya tinggi bagi peserta mana pun yang bertindak secara jahat.
• Governance: $TAO dapat digunakan dalam tata kelola jaringan Bittensor. Pemegang token mungkin dapat mengajukan perubahan, memberikan suara pada peningkatan protokol, atau berpartisipasi dalam proses pengambilan keputusan lain yang memengaruhi jaringan. Hal ini sejalan dengan etos terdesentralisasi teknologi blockchain, di mana kontrol didistribusikan di antara para pemangku kepentingan daripada terpusat dalam satu otoritas.

Tokenomics dari token $TAO dirancang untuk mencerminkan nilai dan kualitas jaringan, serta untuk mendorong kerjasama dan inovasi di antara node-node. Tokenomics dari token $TAO didasarkan pada prinsip dan mekanisme berikut:

• Pasokan: Jumlah maksimum token TAO yang akan pernah ada terbatas hingga 21 juta, mencerminkan batas pasokan Bitcoin untuk mendorong kelangkaan dan mengendalikan inflasi. Saat ini, sekitar 6,39 juta token TAO beredar. Token TAO dihasilkan melalui pertambangan, mirip dengan Bitcoin, dengan blok baru dibuat kira-kira setiap 12 detik. Setiap blok memberikan hadiah 1 token TAO untuk para penambang dan validator. Menurut tingkat penciptaan saat ini, sekitar 7.200 token TAO baru ditambahkan ke pasokan beredar setiap hari, dan ini didistribusikan secara merata di antara penambang dan validator. Tingkat penerbitan dipangkas menjadi separuh setelah 50% dari total pasokan telah ditambang. 'Pengurangan setengah' ini terjadi setiap empat tahun, mengingat waktu blok 12 detik. Proses pengurangan setengah ini akan terus berlanjut di setiap tonggak 50% berikutnya dari pasokan yang tersisa hingga seluruh 21 juta token TAO beredar.
• Emiten: Emisi token TAO dilakukan melalui reward jaringan, yang didistribusikan kepada para penambang yang memberikan layanan machine learning ke jaringan. Reward jaringan dihitung berdasarkan nilai informasi layanan, yang ditentukan oleh metagraf. Reward jaringan juga disesuaikan oleh faktor kesulitan berdasarkan aktivitas jaringan dan total token yang dipertaruhkan. Tingkat emisi token TAO dirancang untuk mengikuti kurva logaritmik, yang berarti bahwa emisi akan berkurang seiring waktu ketika jaringan berkembang dan permintaan meningkat.
• Pembakaran: Pembakaran token TAO dilakukan melalui biaya jaringan, yang dibayar oleh konsumen yang mengakses layanan pembelajaran mesin dari jaringan. Biaya jaringan dihitung berdasarkan biaya layanan, yang ditentukan oleh metagraf. Biaya jaringan juga disesuaikan oleh faktor permintaan, yang didasarkan pada aktivitas jaringan dan total token beredar. Tingkat pembakaran token TAO dirancang untuk mengikuti kurva eksponensial, yang berarti bahwa pembakaran akan meningkat seiring waktu seiring pertumbuhan jaringan dan penurunan pasokan.

Pendiri Bittensor

Para pendiri Bittensor adalah individu yang berbakat yang telah bergabung untuk mengembangkan dan memajukan proyek Bittensor, yang bertujuan untuk merevolusi bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Setiap pendiri membawa keahlian dan pengalaman unik mereka di bidang terkait, berkontribusi pada kesuksesan proyek. Para pendiri adalah:

• Jacob Steeves: Jacob adalah CEO dan co-founder dari Bittensor. Dia memiliki latar belakang dalam penelitian pembelajaran mesin dan mendirikan Bittensor untuk mendekantralkan kecerdasan buatan. Dia sebelumnya bekerja untuk merek seperti Google dan Knowm.
• Ala Shaabana: Ala adalah salah satu pendiri Bittensor. Dia memiliki gelar Ph.D. dalam pembelajaran mesin. Sebelum membangun Bittensor, ia bekerja sebagai profesor asisten di Universitas Toronto, Kanada.

Apakah Bittensor $TAO merupakan Investasi yang Bagus?

Bittensor $TAO adalah cryptocurrency yang menggerakkan jaringan Bittensor, sebuah protokol pembelajaran mesin terdesentralisasi. $TAO digunakan untuk memberi imbalan kepada node yang menyediakan layanan pembelajaran mesin ke jaringan, untuk mengamankan jaringan, dan untuk mengaktifkan tata kelola. $TAO memiliki pasokan terbatas sejumlah 21 juta token, dan pasokan serta permintaan jaringan menentukan harganya.

$TAO juga memiliki potensi dan nilai yang besar, karena didukung oleh proyek revolusioner dan inovatif. Bittensor bertujuan untuk menciptakan jaringan pembelajaran mesin global, terdesentralisasi, dan terinsentifkan untuk mengubah pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Bittensor telah menunjukkan hasil dan pencapaian yang menjanjikan, seperti peluncuran mainnet-nya, menarik perhatian dan minat, serta menerima dukungan dan pendanaan. Bittensor juga telah menetapkan beberapa tujuan dan rencana ambisius untuk masa depan, seperti memperluas dan mendiversifikasi jaringannya, meningkatkan dan mengoptimalkan jaringannya, serta tumbuh dan melibatkan komunitasnya.

Oleh karena itu, $TAO adalah investasi yang baik bagi mereka yang percaya pada visi dan misi Bittensor, dan bersedia mengambil risiko serta menyimpan token untuk jangka panjang. Seperti biasa, investor sebaiknya melakukan riset dan analisis sendiri sebelum berinvestasi dalam cryptocurrency apa pun, dan hanya berinvestasi apa yang bisa mereka tanggung kehilangannya.

Bagaimana Membeli $TAO di Gate.io

Untuk membeli token $TAO di Gate.io, ikuti langkah-langkah berikut:

• Kunjungi situs web Gate.iodan buat akun dengan email dan kata sandi Anda.
• Depositkan sejumlah dana ke akun Gateio Anda.
• Perdagangkan dana Anda untuk token $TAO dengan memilih TAO/USDTpasangan, dan memasukkan jumlah dan harga.

Ambil Tindakan pada $TAO

Periksa harga $XPRT hari ini dan mulai trading pasangan mata uang favorit Anda:

• TAO/USDT