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　　Bittensor还作为一个预言机（Oracle），将区块链体系与内部数据毗连

　　Bittensor还作为一个预言机（Oracle），将区块链体系与内部数据毗连。如许，它许可AI和区块链手艺分离，缔造立异处理计划。

　　Bittensor的收集具有超越4,000个AI模子，统共有10万亿个模子参数。这一范围不只超越了像GPT-3如许的模子（具有1750亿个参数），并且突显了Bittensor在AI开辟中的主要范围和多样性。

　　嘉奖以每块1个TAO的速率发放，约莫每12秒发放一次，逐日合计发放约7200个TAO代币。这些嘉奖将分派给矿工和考证者。

　　野生智能手艺在区块链行业有着普遍的使用，包罗机械进修、神经收集、去中间化存储、野生智能代办署理锻炼、市场和数据处置等方面野生智能根底课本。

　　2023年6月，Gensyn经由过程A轮融资胜利得到了4300万美圆的资金，投资方包罗a16z、Protocol Lab、CoinFund、Canonical Crypto、Eden Block和多位天使投资人。

　　野生智能具有宏大的经济潜力，估计到2030年将到达1.8万亿美圆的市场代价，而Bittensor旨在经由过程接纳去中间化途径来得到这一时机。

　　供应侧 - 区块链层（考证器） 办理和评价矿工托管的AI模子的考证器。他们的脚色是确保这些模子契合收集的尺度并主动奉献。

　　起首，野生智能范畴今朝相称分离。差别的野生智能模子间没法相互进修，这严峻限定了它们的功用。别的，要将其与其他使用法式或数据毗连，凡是需求特别的权限，这进一步增长了庞大性。

　　思索到这一多样性野生智能根底课本，将Bittensor间接与相似Akash如许的项目停止比力能够其实不非常适宜。Akash供给的效劳相似于云计较，而Bittensor则专注于特定范畴，如野生智能模子锻炼。

　　TAO代币的刊行设想使其缔造速度随工夫递加，并在到达总供给上限后完整截至。这一战略将会将矿工的鼓励重心转向间接付出使命。

　　野生智能行业比年来兴旺开展，出格是像 ChatGPT 如许的打破性手艺的出现，仅 2023 年一年吸收了 250 亿美圆的投资，是2022年的五倍。这一大范围本钱的涌入充实彰显了人们对野生智能成为万亿美圆财产的主动预期。

　　Bittensor生态体系以$TAO代币驱动，代表了去中间化野生智能范畴的一种立异办法，其特别的subnet构造关于生态体系的完好性和机能相当主要。Bittensor为这些subnet网供给了32个槽位，以增进合作但静态的情况，从而鞭策立异。这表现了Bittensor对包涵性的许诺和其对证量优先于数目的计谋存眷。请留意，Bittensor中的子网是经由过程合作和协作缔造真正代价的处所。

　　该生态体系的区块链手艺确保了通明度和宁静性，在此Bittensor API则经由过程供给须要的东西和指南来增进到场。

　　Bittensor在前25名项目中排名，而且迄今为止还没有得到任何一级代币listing信息。固然今朝尚不分明这能否应视为一个利好身分，但其强势职位令人不由考虑一旦更普遍地得到TAO代币将带来的能够性。

　　虽然加密货泉在提高阶段尚属早期，但曾经显现出作为鼓励和构造散布式资本收集的壮大东西的潜力。别的，经由过程操纵区块链手艺，野生智能使用能够完成互操纵性，加强它们的协同事情才能。

　　Bittensor的代币经济学旨在鼓舞公允的分派理论，确保收集到场者之间的鼓励机制连结分歧。跟着收集到场者根底的扩展，TAO代币估计将呈指数级增加。

　　Bittensor 由 AI 研讨职员 Ala Shaabana 和 Jacob Steeves 于 2019 年创建，最后假想为 Polkadot 平行链，但在 2023 年 3 月停止了计谋性改变，决议开辟本人的专有区块链，旨在操纵加密货泉作为鼓励环球机械进修节点的机制，增进 AI 开辟的去中间化办法。经由过程使这些节点可以协同锻炼和进修，Bittensor 引入了一种新的范式，即经由过程集成增量资本的加强了收集的个人聪慧，从而拓展了小我私家研讨职员和模子在团体上的奉献野生智能有哪些论文。

　　但我们也能够成立一个差别的情形，即经由过程无需答应的区块链，使各类和谈可以集成并加强团体去中间化野生智能生态体系。比方，Akash、Gensyn和Bittensor能够配合处置揣度恳求，进而展示基于链上的差别AI处理计划之间的协同感化。

　　Bittensor旨在为机械进修创立一个自我保持的生态体系，增进AI模子的开辟和使用。这一愿景为AI范畴的立异和实践使用奠基了根底。

　　VanEck最新的研讨将Bittensor称为“机械智能的比特币”。该研讨概述了其收集为AI/ML模子供给经济鼓励的方法，此中触及“矿工”开辟AI模子和“考证者”评价模子输出的体系。但是，思索到开辟职员能够在Bittensor上创立dApps，而且该收集被构建为一个主收集，包罗很多专注于特定AI范畴的较小子收集，我以为更恰当的比力是将Bittensor视为去中间化AI范畴的以太坊。

　　Bittensor生态体系依靠于其共同的子网静态，每一个子网供给差别的嘉奖，十分合适普遍的AI使用。这类设置增进了多样性和新设法的发生野生智能有哪些论文，效劳于能够被大型AI公司无视的范畴。同时，它利用单一的TAO代币生态体系撑持这些举动，让代币持有者在收集内AI生长标的目的上有很大的讲话权。

　　起首，它接纳了专家混淆（MoE）模子，经由过程让多个专业化的AI模子协同事情来加强AI猜测。这类协作旨在进步AI成果的精确性和牢靠性。

　　经由过程其去中间化模子办法，Bittensor许可AI模子分享看法并成立在相互的发明根底上，削减了反复劳动。按照Bittensor的说法：

　　另外一个主要应战是相对大型科技公司可用资本而言，对普遍数据库和尖端野生智能硬件的会见门栏。这类限定对Bittensor等平台的增加和效益组成了相称大的风险。

　　思索到Bittensor的开展潜力，我们估计这些协作同伴干系和整合将持续开展，或许，Bittensor很能够成为塑造野生智能将来的枢纽到场者之一。

　　计谋协作同伴干系，好比OpSec和Tensorage之间的协作，关于促进去中间化野生智能手艺相当主要，并供给了无缝的数据处置和存储处理计划。

　　需求侧 - 在考证器上构建使用 开辟者在考证器上构建使用，操纵矿工供给的特定AI才能野生智能有哪些论文。这缔造了一个需求驱动的生态体系，开辟职员能够按照需求获得野生智能资本并为其供给资金。

　　去中间化野生智能固然有着宏大的潜力，但仍处于初始阶段，存在风险。我们已往对野生智能项目标研讨表白，很多去中间化平台还没有颠末充实的经久性测试。它们常常面对吸援用户的艰难，而且严峻依靠开辟职员来连结运转。

　　将Bittensor与中间化AI模子（如近来微软估值为290亿美圆的OpenAI）停止比力，能够明晰地展示其潜力。Bittensor的去中间化办法，旨在完成AI智能的复合和更普遍的集成，假如胜利的话，有能够逾越OpenAI的才能和代价。这激发了对Bittensor宏大潜伏代价的会商。

　　Gensyn正在构建一个基于L1 PoS和谈的收集，操纵Substrate框架停止点对点通讯。

　　像AITProtocol如许的平台与Bittensor收集的整合突显了其不竭扩展的影响力和去中间化野生智能模子的多样化使用。

　　自OpenAI获得严重停顿以来野生智能根底课本，与野生智能相干的加密资产表示超卓，突显了对该范畴日趋增加的爱好和投资野生智能有哪些论文。

　　虽然Bittensor并未遭到普遍攻讦，但仍有一些攻讦者。一些人质疑其代码简朴性却得到高估值。其别人，好比Multicoin VC的开创人凯尔（Kyle），出格攻讦TAO考证者怎样挑选顶级矿工野生智能有哪些论文，以为缺少普遍的使用布景（不像Chat GPT），考证者没法做出评判。他以为需求增强用户界面与模子更新之间的联络。我们倡议连结开放的思想，思索到加密范畴的多样化概念。

　　在DeFi繁华时期，Cardano的市值曾靠近1,000亿美圆。而Bittensor今朝的市值为42亿美圆，特别是假如野生智能的趋向与DeFi类似，其增加潜力仍旧是一个使人镇静的远景。

　　Gensyn与典范计较收集的差别的地方在于其查抄计较事情的共同办法。它引入了一种称为“几率进修证实（Probabilistic Proof-of-Learning）”的新体系，该体系利用了梯度优化中的数据，这是机械进修中的一个枢纽办法。这类手艺供给了一种可扩大且牢靠的考证事情的方法，无需复制，使机械进修使命愈加高效。

　　本·菲尔丁（Ben Fielding）和哈里·格里夫（Harry Grieve）于2020年头在创业者第一（Entrepreneur First）加快器方案中相遇，并于同年开端协作创立了Gensyn，不断专注于研讨事情，直至2023年第二季度。他们等待本年启动测试网。

　　Bittensor 将野生智能的掌握权从至公司转移到更普遍的社区中，改动着野生智能的开展格式。其和谈将机械进修转化为可买卖的商品，从而鼓舞常识的快速传布，如同一个不竭扩展的藏书楼。

　　其次，Bittensor接纳了一种共同的机械进修办法，称为AI积木。AI积木的观点是操纵区块链使AI开辟愈加开放和去中间化、可会见和高效。经由过程成立在“计较积木”（Compute Legos）思惟之上，它专注于通用计较的多功用性，以增进机械进修立异。Bittensor的愿景是成立一个环球ML节点社区收集，用以应对在特定的庞大应战，同时加强AI模子的个人智能和才能。

　　持有TAO代币可会见收集上的各类数字资本，包罗数据和基于野生智能的中心概念。需求留意的是，TAO代币的代价间接与Bittensor收集供给的野生智能效劳相干联。跟着这些野生智能效劳的主要性和适用性不竭增长，对TAO代币的需求也会响应增长。

　　供应侧 - AI层（矿工） 托管AI模子的矿工，这些模子是Bittensor AI才能的滥觞。这些模子经由过程机械进修施行使命并发生代价。

　　进一步的研讨使我们发明了Gensyn，这是一个新兴的项目，仿佛是Bittensor的更加靠近的合作敌手。让我们更加深化地研讨一下它。

　　Gensyn旨在创立一个超等可扩大的ML收集。它供给了一组环球计较资本，每一个人都能够随时会见。其目的是经由过程毗连多种差别的计较装备，从闲置数据中间到带有GPU的小我私家条记本电脑，使环球任何装备上的AI模子锻炼成为能够。这一建议旨在明显进步环球ML计较资本的可用性。

　　智能证实是Bittensor收集用以嘉奖节点增加有效的机械进修模子和成果的一种机制。相似于区块链收集中的事情量证实（PoW）和权益证实（PoS），智能证实请求节点施行机械进修使命以证实其智能程度，而非处理数学困难。节点的机械进修事情假如精确且具有代价，就有更大的时机被选中增加新的区块到链上，并得到TAO代币作为嘉奖。为了在Bittensor收集中得到嘉奖，效劳器不只必老生成有代价的常识，还必需获得大大都考证者的承认。接纳这类共鸣机制，Bittensor鼓励有代价的奉献，增进协作，并保证区块链的宁静性。

　　Bittensor接纳了散布式专家模子（MoE）来优化野生智能猜测，经由过程协同多个专业化的AI模子，进步理解决庞大成绩的精确性和服从。这类办法交融了各模子的共同劣势，发生了愈加准确和片面的成果，相较于传统的单一模子办法，结果更加超卓。比方，当我们想要天生带有西班牙语正文的Python代码时，AI的多言语模子和代码专业常识模子能够起来分离，配合产出成果。这比起单一模子而言，供给了更加良好的处理计划。

　　今朝畅通的一切TAO代币中，约有89%已被典质，金额到达5,561,230（今朝总刊行量为6,254,373）。

　　因而，我们正处于一个AI的十字路口：一方面是分离且资本麋集的野生智能范畴，另外一方面是明白的市场时机。如今我们所需求的，是能婚配二者的中心处理计划。而这恰是 Bittensor 所供给的，这一点其实值得存眷野生智能根底课本。

　　到场者能够作为子网一切者、考证者或矿工来到场制作社区，每一个脚色都关于生态体系的安康相当主要。Yuma共鸣机制是一个枢纽特性，经由过程用TAO代币嘉奖奉献者，增进了共鸣告竣。

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