تقوم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بتحويل العالم بشكل غير مسبوق. تطبيقات التعلم الآلي موجودة في كل مكان، من السيارات ذاتية القيادة إلى المساعدين الذكيين، من التشخيص الطبي إلى الترفيه. ومع ذلك، على الرغم من التقدم السريع والابتكارات في هذا المجال، إلا أن العديد من التحديات والقيود تعيق لا تزال الإمكانات الكاملة للتعلم الآلي.

أحد التحديات الرئيسية هو الطابع المركزي والمعزول لمنصات وأنظمة تعلم الآلة. يتحكم معظم نماذج تعلم الآلة والبيانات في عدد قليل من الشركات الكبيرة والمؤسسات، مما يخلق مشاكل مثل خصوصية البيانات والأمان والتحيز والوصول. علاوة على ذلك، يتم تدريب معظم نماذج تعلم الآلة عزلة، دون الاستفادة من الذكاء الجماعي والتنوع الذي يتوفر في نماذج ومصادر بيانات أخرى.

بيتنسور هو بروتوكول ند لند يهدف إلى خلق شبكة عالمية متماوجة ومركزية ومحفزة لتعلم الآلة. بيتنسور يتيح لنماذج تعلم الآلة التدريب بالتعاون ويتم مكافأتها وفقًا للقيمة المعلوماتية التي تقدمها للجماعة. بيتنسور أيضًا يوفر وصولًا مفتوحًا ومشاركة لأي شخص يرغب في الانضمام إلى الشبكة والمساهمة بنماذج تعلم الآلة والبيانات الخاصة بهم.

ما هو بيتينسور؟

بيتنسور هو بروتوكول ند للند للشبكات الفرعية اللامركزية المركزة على التعلم الآلي. الشبكة الفرعية هي مجموعة من العقد التي تقدم خدمات تعلم الآلة المتخصصة للشبكة، مثل النصوص، الصور، الصوت، الفيديو، الخ. على سبيل المثال، يمكن لشبكة النصوص توفير خدمات معالجة اللغة الطبيعية، مثل الترجمة، التلخيص، تحليل المشاعر، الخ.

رؤية بيتنسور هي إنشاء شبكة عالمية ومتمركزة ومحفزة لتعلم الآلة حيث يمكن لأي شخص الانضمام والمساهمة بنماذج تعلم الآلة والبيانات الخاصة بهم، ويتم مكافأتهم وفقًا للقيمة المعلوماتية التي يقدمونها للجماعة. تهدف بيتنسور إلى التغلب على القيود والتحديات التي تواجه منصات وأنظمة تعلم الآلة الحالية، مثل التمركز، والأوعية، والخصوصية، والأمان، والتحيز، والوصول.

كيف يعمل بيتنسور؟

بيتينسور هو شبكة لامركزية تقوم بثورة في كيفية إنشاء نماذج تعلم الآلة ومشاركتها وتحفيزها. إنها تعمل نقطة لنقطة، مشكلة نظام بيئي عالمي حيث تتعاون نماذج الذكاء الاصطناعي لتشكيل شبكة عصبية. تتناول هذا القسم الآليات التي تجعل بيتينسور تعمل بفعالية.

اتفاقية يوما

في قلب عملية Bittensor يوجد إجماع يوما. تم تصميم آلية الإجماع هذه لتمكين مالكي الشبكات الفرعية من كتابة آليات الحوافز الخاصة بهم ، مما يسمح لمدققي الشبكة الفرعية بالتعبير عن تفضيلاتهم الشخصية حول ما يجب أن تتعلمه الشبكة. يعمل إجماع يوما من خلال مكافأة مدققي الشبكة الفرعية بأرباح لإنتاج تقييمات قيمة التعدين التي تتوافق مع التقييمات الذاتية التي ينتجها مدققو الشبكة الفرعية الآخرون ، مرجحة بالحصة. وهذا يضمن عدم سيطرة أي مجموعة بشكل كامل على ما يتم تعلمه والحفاظ على حوكمة لامركزية عبر الشبكة.

مزيج من الخبراء (MoE)

آلية مفتاح أخرى هي نموذج Mixture of Experts (MoE). في هذا النموذج، يستخدم Bittensor شبكات عصبونية متعددة، تختص كل منها في جانب مختلف من البيانات. تتعاون هذه النماذج المتخصصة عند إدخال بيانات جديدة، مجتمعة معرفتها المتخصصة لتوليد تنبؤ جماعي. يسمح هذا النهج لـ Bittensor بمعالجة المشاكل المعقدة بشكل أكثر فعالية مما يمكن لأي نموذج فردي أن يفعل.

آليات الحوافز

تتميز Bittensor أيضًا ببنية آلية تحفيزية فريدة. تحتوي كل شبكة فرعية داخل Bittensor على آلية تحفيزية خاصة بها، تدفع سلوك منقبي الشبكة الفرعية وتحكم في التوافق بين محققي صحة الشبكة الفرعية. تشبه هذه الآليات وظائف الخسارة في تعلم الآلة، حيث توجه سلوك منقبي الشبكة الفرعية نحو النتائج المرغوبة وتحفز التحسين المستمر والنتائج عالية الجودة.

دليل على الذكاء

دليل الذكاء هو آلية توافق فريدة تستخدمها Bittensor. إنه يكافأ العقد في الشبكة على تقديم نماذج تعلم الآلة القيمة والمخرجات. على عكس آليات العمل البرهاني التقليدية (PoW) أو آلية الحصة البرهانية (PoS) التي تعتمد على الطاقة الحسابية أو الحصة المالية، يعطي دليل الذكاء الأولوية للمساهمات الفكرية للعقد. يوجه هذا نظام مكافآت الشبكة مع مهمتها الأساسية في تقدم الذكاء الاصطناعي.

يجب على العُقَد في شبكة Bittensor التسجيل والمشاركة في عملية التوافق. يفعلون ذلك عن طريق حل تحدي برهان العمل (POW) أو دفع رسوم. بمجرد التسجيل، يصبحون جزءًا من شبكة فرعية ويساهمون في الذكاء الجماعي للشبكة. يقوم المُحقّقون بعد ذلك بتقييم قيمة نماذج التعلم الآلي والمخرجات التي تُقدمها هذه العُقَد، مضمنين جودة ونزاهة الأصول الفكرية للشبكة.

هذا الآلية مركزية بالنسبة إلى رؤية Bittensor لسوق تعلم الآلة اللامركزية، حيث الذكاء هو العملة الرئيسية والابتكار محفز باستمرار. إنه يمثل تحولا هاما عن آليات توافق سلسلة الكتل التقليدية، حيث يتم وضع التركيز على تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

الشبكات

الشبكات الفرعية هي الكتل الأساسية لـ Bittensor، حيث تعمل كأسواق سلع لامركزية تحت نظام رمز موحد. تحتوي كل شبكة فرعية على مجال أو موضوع محدد وتتألف من العقد المسجلة والنماذج المرتبطة بالتعلم الآلي. يلعب المُحققون ضمن هذه الشبكات الفرعية دورًا حاسمًا في الحفاظ على سلامة وجودة البيانات والنماذج المتبادلة داخل الشبكة.

معًا، تضمن هذه الآليات بقاء بيتنسور منصة لتطوير الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي متمركزة ومبتكرة ومشاركة. من خلال تحفيز المشاركة واستغلال الذكاء الجماعي لشبكته، تقف بيتنسور في طليعة تقنية التعلم الآلي المتمركزة.

مكونات Bittensor

بيتنسور هو شبكة لامركزية تربط نماذج التعلم الآلي بدلاً من الكمبيوترات أو الخوادم. تقدم هذه النماذج، المسماة بالخلايا العصبية، خدمات تعلم الآلة المتخصصة للشبكة، مثل النص، الصورة، الصوت، الفيديو، إلخ. يتم تنظيم الخلايا العصبية في مجموعات تسمى الشبكات الفرعية، والتي تحدد آلية الحوافز ونطاق المهمة لكل شبكة فرعية.

يستخدم Bittensor أربع مكونات رئيسية: سلسلة الكتل، الخلايا العصبية، السينابس، والميتاجراف لتمكين بروتوكول التعلم الآلي اللامركزي. دعنا نلقي نظرة على كل من هذه المكونات وكيف تعمل معًا.

البلوكشين

يعتمد بلوكشين Bittensor على إطار Substrate، مما يتيح التوافق والتوسع. يسجل البلوكشين المعاملات والتفاعلات بين العقد على الشبكة، بالإضافة إلى قواعد الحوكمة والتوافق. يتيح البلوكشين أيضًا إنشاء وتوزيع رمز $TAO، وهو العملة الأصلية لـ Bittensor.

الخلايا العصبية

النيورونات هي العقد على الشبكة التي تشغل نماذج التعلم الآلي وتقدم خدمات التعلم الآلي للشبكة. لكل نيورون هوية فريدة ومفتاح عام، والتي يتم تسجيلها على البلوكشين. لكل نيورون أيضًا ملف تكوين يحدد نوع نموذج التعلم الآلي، وتنسيقات الإدخال والإخراج، ورقم المنفذ، ومعلمات أخرى.

المشابك العصبية

السينابس هي الروابط بين الخلايا العصبية التي تمكّن تبادل المعلومات والتعاون. كل سينابس له وزن يمثل قوة وجودة الاتصال. يتم تحديد الأوزان بواسطة الميتاغراف، وهو الذكاء الجماعي للشبكة. السينابس لديها أيضًا تكلفة ومكافأة، والتي تُعبر بواسطة رموز $TAO. التكلفة هي المبلغ من $TAO الذي تدفعه خلية عصبية لأخرى لاستخدام خدمتها في التعلم الآلي. والمكافأة هي المبلغ من $TAO الذي تتلقاه خلية عصبية من خلية عصبية أخرى لتوفير خدمتها في التعلم الآلي.

الميتاغراف

يُمثل الميتاغراف الطوبولوجيا والديناميكا للشبكة، فضلاً عن جودة وسمعة الخلايا العصبية. الميتاغراف هو رسم بياني موجه، حيث تكون العقد هي الخلايا العصبية والحواف هي الجيوب العصبية. يتم تحديث الميتاغراف بانتظام عن طريق آلية توافق، التي تأخذ في الاعتبار المعاملات والتفاعلات والتغذية الراجعة بين الخلايا العصبية. يحدد الميتاغراف أوزان الجيوب العصبية، التي تؤثر على تكلفة ومكافأة الجيوب العصبية، فضلاً عن التصنيف والرؤية للخلايا العصبية. يمكن للميتاغراف أيضًا تمكين حكم الشبكة، حيث يمكن للخلايا العصبية التصويت على الاقتراحات والتغييرات باستخدام رموزها TAO.

ميثاق مندوب بيتينسور

ميثاق المندوبين في بيتنسور هو وثيقة أساسية توضح المبادئ التوجيهية والالتزامات للكيانات والأفراد المشاركين في شبكة بيتنسور. إنها إعلان من مؤسسة أوبنتنسور والأطراف الأخرى الموقعة التي تشارك رؤية المشهد الذكي المتمركز. إليك القواعد الأساسية للميثاق:

• نقيض السيطرة المركزية: يؤكد الميثاق على أخطار السيطرة المركزية على الذكاء الاصطناعي، مدافعاً عن توزيع السلطة لمنع الإساءة والتحيز. ويؤكد أن حوكمة الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون في أيدي الكثيرين، وليس القليل.
• التوافق التفضيلي اللامركزي: يلتزم الموقعون بالمعارضة لسوء استخدام الذكاء الاصطناعي وتعزيز تطبيقه الأخلاقي. يتعهدون بتفويض السيطرة على تفضيلات الذكاء الاصطناعي، واستغلال حكمة الإنسان الجماعية للتنقل في الأسئلة المعقدة التي تطرحها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
• الملكية المفتوحة: يدعم الميثاق التراكم المفتوح وغير المأذون للمساهمين في شبكة بيتنسور. يضمن هذا المبدأ أن يتمكن أكبر عدد ممكن من الأشخاص من الوصول إلى تأثير والمساهمة والمصلحة في تطوير الذكاء الاصطناعي.
• تطوير المصدر المفتوح: يعتبر الميثاق تطوير المصدر المفتوح واجبًا أخلاقيًا، مما يتيح للأفراد السيطرة على مصيرهم في مستقبل الذكاء الاصطناعي.

ميثاق الوفد بيتينسور ليس مجرد مجموعة من الأفكار ال理想ية، بل هو التزام ب未来 الذكاء الاصطناعي الموزع والمفتوح والمنصف، حيث يتم توزيع السلطة واستغلال إمكانات الذكاء الاصطناعي لصالح الجميع.

كيف يمكن لبيتنسور تمكين نماذج التعلم الآلي

يتيح Bittensor لنماذج التعلم الآلي التدريب بالتعاون ويتم مكافأتها وفقًا للقيمة المعلوماتية التي تقدمها للجماعة. يتم تحقيق ذلك باستخدام العملية التالية:

• يُرسل المستهلك الذي يرغب في الوصول إلى خدمة تعلم الآلة استعلامًا إلى الشبكة، جنبًا إلى جنب مع دفعة في رموز TAO.
• يوجه الشبكة الاستعلام إلى الشبكة الفرعية المناسبة استنادًا إلى نوع وتنسيق الاستعلام.
• تحدد الشبكة الفرعية أفضل الخلايا العصبية للرد على الاستعلام بناءً على سمعتها وتوفرها.
• الخلايا العصبية المحددة تعالج الاستعلام وترسل ردودها، جنبًا إلى جنب مع دليل على العمل.
• يتلقى المستهلك الردود ويختار الأفضل استنادًا إلى التفضيلات والمعايير.
• يدفع المستهلك الخلية العصبية التي تقدم أفضل رد ويعطي اختياريًا ردود فعل إلى الشبكة.
• تحدث الشبكة تحديثًا للميتاغراف استنادًا إلى المعاملات والتفاعلات والتغذية الراجعة، وتوزع المكافآت والعقوبات على العصبونات وفقًا لذلك.

أنواع مهام التعلم الآلي والتطبيقات التي يمكن تنفيذها على Bittensor

يمكن لبيتينسور دعم مجموعة واسعة من المهام والتطبيقات التعلم الآلي، مثل إنشاء النصوص أو الصور، معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، إلخ. بعض الأمثلة على أنواع خدمات التعلم الآلي التي يمكن تنفيذها على بيتينسور هي:

• نص يطلب: يمكن للمستهلك إرسال نص توجيهي، مثل جملة أو فقرة، واستقبال استكمال نصي، مثل قصة أو مقال، من الشبكة.
• وصف الصورة: يمكن للمستهلك إرسال صورة واستقبال تسمية تصف محتوى الصورة من الشبكة.
• تعرف التعرف على الكلام: يمكن للمستهلك إرسال مقطع صوتي، واستلام نص مكتوب يحول الكلام إلى نص، من الشبكة.
• التعرف على الوجه: يمكن للمستهلك إرسال صورة الوجه، واستلام اسم أو تصنيف يحدد الشخص في الصورة، من الشبكة.

هذه مجرد بعض أمثلة على مهام وتطبيقات التعلم الآلي التي يمكن تنفيذها على Bittensor. الإمكانيات لا حصر لها، حيث يمكن إنشاء شبكات فرعية ونماذج جديدة وإضافتها إلى الشبكة، مما يوسع نطاق وتنوع الخدمات المتاحة للتعلم الآلي.

كيف تعمل الشبكات الفرعية؟

المصدر: وثيقة مطور Bittensor

الشبكات الفرعية هي جوهر النظام البيئي بيتينسور. الشبكات الفرعية هي مجموعات من الخلايا العصبية التي تقدم خدمات متخصصة في التعلم الآلي للشبكة، مثل النصوص، الصور، الصوت، الفيديو، إلخ. تحدد الشبكات الفرعية أيضًا آلية الحوافز ونطاق المهام لكل مجموعة. تمكن الشبكات الفرعية من إنشاء مختلف الأسواق التجارية اللامركزية، أو المنافسات، التي تكون تحت نظام رمزي موحد.

دور ووظيفة الشبكات الفرعية

تلعب الشبكات الفرعية دورًا حاسمًا في شبكة Bittensor، حيث توفر الوظائف التالية:

• الشبكات الفرعية تسمح بتقسيم العمل والتخصص بين الخلايا العصبية. تركز كل شبكة فرعية على نوع محدد من خدمات التعلم الآلي، مثل الدعم النصي، وكتابة الصور، والتعرف على الكلام، والتعرف على الوجوه، وما إلى ذلك. يتيح ذلك للخلايا العصبية تحسين نماذجها ومواردها لنطاقها المختار، وتقديم خدمات عالية الجودة وفعالة للشبكة.
• الشبكات الفرعية تمكّن من إنشاء آليات حوافز مخصصة لكل مجموعة من الخلايا العصبية. يمكن لكل شبكة فرعية تصميم وتنفيذ نظام مكافآتها وعقوباتها الخاصة، استنادًا إلى معاييرها وأهدافها. يتيح هذا للشبكة الفرعية مواءمة حوافز الخلايا العصبية مع النتائج المرغوبة للشبكة الفرعية، وتشجيع التعاون والابتكار بين الخلايا العصبية.
• الشبكات الفرعية تسهل حوكمة واتفاق الشبكة. كل شبكة فرعية لها محققوها، الذين يتحملون مسؤولية تحديث الميتاجراف وتأمين الشبكة. يتم انتخاب المحققون من قبل أعضاء الشبكة الفرعية، الذين يراهنون رموزهم TAO للتصويت على مرشحيهم المفضلين. يشارك المحققون أيضا في حوكمة الشبكة، من خلال اقتراح التغييرات والتصويت عليها التي تؤثر على الشبكة.

عملية إنشاء والانضمام إلى الشبكات الفرعية

لإنشاء أو الانضمام إلى شبكة فرعية، ستحتاج إلى وجود عصب، وهو عقدك على الشبكة. ستحتاج أيضًا إلى بعض رموز TAO، وهي عملة الشبكة. يمكنك اتباع هذه الخطوات لإنشاء أو الانضمام إلى شبكة فرعية:

• لإنشاء شبكة فرعية، يجب عليك تسجيل شبكة فرعية على سلسلة كتل بيتنسور من خلال دفع رسوم بتوكين تاو. ستعتمد الرسوم على الطلب والعرض على الشبكة الفرعية. يمكنك استخدامbtcli انشاء الشبكة الفرعية أمر لإنشاء شبكة فرعية وتحديد المعلمات وتفاصيل الشبكة الفرعية الخاصة بك، مثل الاسم، والوصف، والنوع، والمنفذ، إلخ. ستحتاج أيضًا إلى توفير اسم محفظة وكلمة مرور، التي ستُستخدم لإنشاء مفاتيحك العامة والخاصة لشبكتك الفرعية. ستتلقى netuid، وهو معرف فريد لشبكتك الفرعية على الشبكة.
• للانضمام إلى الشبكة الفرعية، ستحتاج إلى الاتصال بمحققي الشبكة الفرعية، الذين هم العقداء الذين يحافظون على تحديث ميتاغراف الشبكة الفرعية. يمكنك استخدامbtcli الانضمام إلى الشبكة الفرعيةأمر للانضمام إلى الشبكة الفرعية وتحديد netuid للشبكة الفرعية التي ترغب في الانضمام إليها. ستحتاج أيضًا إلى تقديم اسم محفظة وكلمة مرور، التي ستُستخدم لتوليد مفاتيحك العامة والخاصة لشبكتك الفرعية. ستتلقى رسالة تأكيد تشير إلى أنك انضممت بنجاح إلى الشبكة الفرعية.

أنواع وتفاعلات الشبكات الفرعية

هناك أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية على شبكة Bittensor، اعتمادًا على نوع وتنسيق خدمة تعلم الآلة التي تقدمها. بعض أنواع الشبكات الفرعية الشائعة هي:

• الشبكات النصية: توفر هذه الشبكات خدمات معالجة اللغة الطبيعية، مثل توجيه النصوص، وتلخيص النصوص، وترجمة النصوص، وتحليل المشاعر في النصوص، إلخ. تقبل هذه الشبكات النصوص وتُرجعها كتنسيقات مدخلات ومخرجات.
• الشبكات الفرعية للصور: توفر هذه الشبكات الفرعية خدمات الرؤية الحاسوبية، مثل وصف الصورة، تصنيف الصورة، تقسيم الصورة، إنشاء الصورة، إلخ. تقبل هذه الشبكات الفرعية الصور كإدخال وصيغ الإخراج.
• الشبكات الفرعية الصوتية: توفر هذه الشبكات الفرعية خدمات معالجة الكلام والصوت، مثل التعرف على الكلام، تخليق الكلام، ترجمة الكلام، إنشاء الصوت، وما إلى ذلك. تقبل هذه الشبكات الفرعية الأشرطة الصوتية كإدخال وتنتجها كصيغة مخرجات.
• الشبكات الفرعية للفيديو: توفر هذه الشبكات الفرعية خدمات معالجة الفيديو والحركة، مثل توضيح الفيديو، تصنيف الفيديو، تقسيم الفيديو، إنشاء الفيديو، الخ. تقبل هذه الشبكات الفرعية الفيديوهات كمدخلات ومخرجات.

يمكن لهذه الشبكات الفرعية التفاعل مع بعضها البعض والشبكة من خلال طلب وتوفير خدمات تعلم الآلة، وتبادل المعلومات والرموز $TAO. على سبيل المثال، يمكن لشبكة النص أن تطلب خدمة وصف الصورة من شبكة الصور عن طريق إرسال صورة ودفع بعض الرموز $TAO. يمكن لشبكة الصور ثم إعادة الرد بتسمية للصورة، واستقبال بعض الرموز $TAO كمكافأة. يمكن لشبكة النص ثم استخدام التسمية لخدمتها، مثل تلخيص النص أو الترجمة.

الرمز المميز TAO

الرمز التالي هو عملة تشفيرية أصلية في شبكة بيتنسور. يؤدي وظائف وأغراض رئيسية عدة ضمن النظام البيئي:

• تحفيز: يُستخدم رمز $TAO لتحفيز مختلف المشاركين في شبكة Bittensor. يتم مكافأة العُمَّال الذين يساهمون بموارد الحساب الخاصة بهم في أداء مهام تعلم الآلة برمز $TAO تقديرًا لجهودهم. يشجع هذا الآلية على توفير الطاقة الحسابية للشبكة، وهو أمر أساسي لعمليات تعلم الآلة اللامركزية.
• الرهان: للمشاركة في الشبكة كمُعدن وكسب المكافآت، يجب على المشاركين أن يراهنوا على رمز $TAO. يعتبر الرهان شكلًا من أشكال الضمانات أو "التزام المصلحة"، مما يساعد في ضمان أن المعدنين مستعدون للعمل في مصلحة الشبكة. كما يساعد في تأمين الشبكة عن طريق جعله كلفة على أي مشارك القيام بأعمال خبيثة.
• الحكم: يمكن استخدام $TAO في حكم شبكة Bittensor. قد يكون بإمكان حاملي الرموز اقتراح تغييرات، التصويت على تحديثات البروتوكول، أو المشاركة في عمليات اتخاذ القرار الأخرى التي تؤثر على الشبكة. وهذا يتماشى مع الأخلاق المتمثلة في التكنولوجيا المتوزعة لسلسلة الكتل، حيث يتم توزيع السيطرة بين أصحاب المصلحة بدلاً من تركيزها في سلطة واحدة.

تم تصميم البيانات الرقمية لعملة $TAO لتعكس قيمة وجودة الشبكة، بالإضافة إلى تحفيز التعاون والابتكار بين العُقد. تعتمد البيانات الرقمية لعملة $TAO على المبادئ والآليات التالية:

• العرض: الحد الأقصى لكمية رموز TAO التي ستكون موجودة على الإطلاق يقتصر على 21 مليون ، مما يعكس حد العرض في Bitcoin لتعزيز الندرة والسيطرة على التضخم. في الوقت الحاضر ، يتم تداول حوالي 6.39 مليون رمز TAO. يتم إنشاء رموز TAO من خلال التعدين ، على غرار Bitcoin ، مع إنشاء كتلة جديدة كل 12 ثانية تقريبا. تكافئ كل كتلة 1 رمز TAO للمعدنين والمدققين. وفقا لمعدل الإنشاء الحالي ، تتم إضافة حوالي 7200 رمز TAO جديد إلى العرض المتداول يوميا ، ويتم توزيعها بالتساوي بين عمال المناجم والمدققين. يتم تخفيض معدل الإصدار إلى النصف بمجرد تعدين 50٪ من إجمالي العرض. يحدث هذا "النصف" كل أربع سنوات ، بالنظر إلى وقت الكتلة البالغ 12 ثانية. ستستمر عملية التنصيف هذه عند كل مرحلة لاحقة بنسبة 50٪ من العرض المتبقي حتى يتم تعميم 21 مليون رمز TAO بالكامل.
• الانبعاث: يتم إجراء إنبعاث رموز TAO من خلال مكافآت الشبكة، التي يتم توزيعها على المنقبين الذين يقدمون خدمات تعلم الآلة للشبكة. تتم حساب مكافآت الشبكة بناءً على القيمة المعلوماتية للخدمات، والتي يتم تحديدها بواسطة الميتاغراف. كما يتم تعديل مكافآت الشبكة بواسطة عامل الصعوبة بناءً على نشاط الشبكة وإجمالي الرموز المراهنة. تم تصميم معدل الانبعاث لرموز TAO ليتبع منحنى لوغاريتمي، مما يعني أن الانبعاث سينخفض مع مرور الوقت مع نضوج الشبكة وزيادة الطلب.
• الحرق: يتم حرق رموز TAO من خلال رسوم الشبكة، التي يدفعها المستهلكون الذين يصلون إلى خدمات تعلم الآلة من الشبكة. تُحسب رسوم الشبكة استنادًا إلى تكلفة الخدمات، التي يحددها الميتاغراف. يتم أيضًا تعديل رسوم الشبكة بواسطة عامل الطلب، الذي يعتمد على نشاط الشبكة وإجمالي الرموز المتداولة. تم تصميم معدل حرق رموز TAO لمتابعة منحنى تفاضلي، مما يعني أن الحرق سيزداد مع مرور الوقت مع نمو الشبكة وانخفاض العرض.

مؤسسو بيتينسور

مؤسسو بِتِنسور أشخاص موهوبون اجتمعوا لتطوير وتقدم مشروع بِتِنسور، الذي يهدف إلى ثورة في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يجلب كل مؤسس خبرته وخبرته الفريدة في المجالات ذات الصلة، مما يسهم في نجاح المشروع. المؤسسون هم:

• جاكوب ستيفز: جاكوب هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ بيتينسور. لديه خلفية في البحث في التعلم الآلي وأسس بيتينسور لتعميم الذكاء الاصطناعي. كان سابقا يعمل لصالح علامات تجارية مثل جوجل ونوم.
• علاء شعبانا: علاء هو مشرف بيتنسور المشارك. لديه دكتوراه في تعلم الآلة. قبل بناء بيتنسور، عمل كأستاذ مساعد في جامعة تورونتو، كندا.

هل Bittensor $TAO استثمار جيد؟

Bittensor $TAO هي عملة مشفرة تشغل شبكة Bittensor، وهي بروتوكول تعلم آلي لامركزي. يتم استخدام $TAO لمكافأة العقد التي توفر خدمات تعلم الآلة للشبكة، لتأمين الشبكة، ولتمكين الحوكمة. $TAO لديها إمداد محدود ب 21 مليون رمز، ويحدد إمداد وطلب الشبكة سعرها.

$TAO لديه أيضًا الكثير من الإمكانيات والقيمة، حيث يتم دعمه بمشروع ثوري ومبتكر. تهدف Bittensor إلى إنشاء شبكة عالمية ولامركزية ومحفزة لتعلم الآلة لتحويل تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. لقد أظهر Bittensor نتائج وإنجازات واعدة بالفعل، مثل إطلاق شبكته الرئيسية، وجذب الاهتمام والاهتمام، واستقبال الدعم والتمويل. كما وضع Bittensor أهدافًا طموحة وخططًا للمستقبل، مثل توسيع شبكته وتنويعها، وتحسينها وتحسينها، ونموّها وجذب مجتمعها.

لذلك، $TAO استثمار جيد لأولئك الذين يؤمنون برؤية ورسالة Bittensor، وهم على استعداد لتحمل المخاطرة والاحتفاظ بالرمز لفترة طويلة. كالعادة، يجب على المستثمرين إجراء أبحاثهم الخاصة والتحقق الجيد قبل الاستثمار في أي عملة رقمية، والاستثمار فقط فيما يمكنهم تحمله من الخسائر.

كيفية شراء $TAO على Gate.io

لشراء رموز $TAO على Gate.io، اتبع هذه الخطوات:

• زيارة الموقع Gate.ioوأنشئ حسابًا باستخدام بريدك الإلكتروني وكلمة المرور الخاصة بك.
• قم بإيداع بعض الأموال في حساب Gateio الخاص بك.
• تداول أموالك بالحصول على رموز $TAO عن طريق اختيار TAO/USDTزوج، وإدخال المبلغ والسعر.

تتخذ إجراءات على $TAO

تحقق من سعر $XPRT اليوم وابدأ التداول في أزواج العملات المفضلة لديك:

• TAO/USDT