I. Présentation du projet

1.1 Introduction de base

Bittensor est un protocole décentralisé axé sur l'IA et l'apprentissage automatique, à l'avant-garde de l'intelligence artificielle décentralisée. Il exploite la technologie de la blockchain pour relever les principaux défis du processus traditionnel de développement de l'IA, tels que la propriété des données, les incitations à la formation des modèles et la disponibilité des services d'IA. Actuellement, la formation de modèles d'apprentissage automatique exige une forte demande de ressources, généralement abordable uniquement pour de grandes entreprises comme Google et OpenAI. Dans ce contexte, Bittensor s'engage à décentraliser l'accès et la formation des modèles d'apprentissage automatique, en opérant de manière anti-censure, en empêchant des modèles similaires formés par différentes entreprises de fonctionner de manière indépendante, et en favorisant la composabilité et l'ouverture des modèles d'IA pour un développement accéléré dans le domaine de l'IA.

L'écosystème IA de Bittensor encourage le comportement coopératif et garantit la stabilité de l'écosystème blockchain grâce à son système de récompense en jetons natifs TAO. L'une de ses caractéristiques est la structure de sous-réseau dédiée, qui est un lieu clé où la vraie valeur est créée par la compétition et la coopération. Bittensor utilise cela pour encourager l'innovation, s'engager en faveur de l'inclusivité et prioriser la qualité. Le modèle économique des jetons de Bittensor vise à promouvoir des pratiques de distribution équitable et à garantir des incitations constantes pour les participants au réseau. Actuellement, environ 89% des jetons TAO en circulation sont dans un état de mise en jeu, ce qui reflète le niveau élevé de participation au réseau.

Source de l'image: site officiel de TAO

1.2 Historique du développement

• En 2019, Bittensor a été fondée par Jacob Robert Steeves et Ala Shaabana, et le projet a été lancé, dédié à explorer des voies innovantes pour la combinaison de la blockchain et de l'IA.

• En janvier 2021, le mainnet initial (Kusangi) a été lancé, mais a été ultérieurement interrompu et migré.

• En novembre 2021, le mainnet Nakamoto actuel a été lancé pour fournir une infrastructure plus stable pour le développement de projets.

• En 2023, Bittensor a subi une série de mises à niveau et d'expansions, telle que la mise à niveau révolutionnaire en octobre qui a introduit des sous-réseaux, permettant à quiconque de créer son propre sous-réseau avec des incitations personnalisées et des cas d'utilisation différents, enrichissant davantage l'écosystème.

• En 2024, le projet a continué à avancer, et le sous-réseau 42 de Bittensor de Masa est entré en service sur le mainnet le 28 août, fournissant des données agrégées en temps réel et sans autorisation pour les développeurs d'IA. De plus en plus d'institutions et de projets ont rejoint, élargissant continuellement son écosystème.

2. Analyse technique

2.1 Architecture unique

2.1.1 Structure du sous-réseau

La structure du sous-réseau de Bittensor est unique, c'est comme une 'salle' dédiée soigneusement conçue pour différentes applications d'IA. Chaque sous-réseau peut personnaliser le mécanisme de récompense selon les besoins spécifiques de l'application d'IA. Cela signifie que les projets d'IA axés sur la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel ou la prédiction intelligente peuvent trouver l'espace le plus adapté à leur propre développement dans le système de sous-réseaux de Bittensor. Prenons l'exemple du sous-réseau 6, l'équipe de recherche renommée Nous Research exploite ce sous-réseau et utilise les données synthétiques Corcel dans le sous-réseau 18 pour affiner les grands modèles de langage (LLM). Chaque mineur du sous-réseau reçoit quotidiennement les mêmes données synthétiques et utilise ses propres stratégies et techniques pour affiner le LLM. Grâce au mécanisme d'incitation à la récompense TAO, la 'perte positive' du modèle est réduite, les erreurs sont réduites et ils s'efforcent d'être en tête du classement du sous-réseau d'affinage. Ce modèle rompt l'état isolé des données et des modèles dans le développement traditionnel de l'IA, permettant aux modèles de différentes équipes d'apprendre et d'évoluer ensemble au sein du sous-réseau, stimulant grandement l'innovation et fournissant un terreau fertile pour le développement diversifié de la technologie de l'IA.

Conception en couches 2.1.2

La conception en couches de Bittensor construit un écosystème d'IA efficace et collaboratif. La couche de mineurs, en tant que force principale stimulant l'innovation de l'IA, héberge et exécute divers modèles d'IA, servant de 'atelier créatif' à l'ensemble de l'écosystème, produisant continuellement des modèles intelligents diversifiés. La couche de validateurs assume la responsabilité de sauvegarder l'intégrité et le consensus de la blockchain, agissant en tant que 'inspecteurs qualité' rigoureux pour évaluer rigoureusement la qualité et l'efficacité des modèles fournis par les mineurs, et classer les modèles avec précision en fonction de tâches spécifiques, garantissant ainsi que seuls les modèles de haute qualité peuvent passer à l'étape suivante. La couche entreprise agit en tant que 'convertisseur intelligent', utilisant habilement les capacités d'IA du réseau pour développer des applications de pointe et résoudre des problèmes complexes du monde réel. La couche consommateur ouvre une passerelle pratique pour les utilisateurs finaux et diverses organisations, leur permettant d'accéder facilement aux solutions et services générés par le réseau, permettant ainsi de réaliser la valeur de l'IA sur le terrain. Chaque couche remplit ses fonctions et collabore étroitement, permettant un flux d'informations et de valeur fluide entre les couches, réalisant une intégration transparente et efficace de l'exploitation de la blockchain et des services d'IA, jetant ainsi les bases d'une application à grande échelle et d'une innovation continue de la technologie de l'IA.

2.2 Algorithme central

2.2.1 Modèle de mélange d'experts décentralisés (MoE)

Le modèle de mélange d'experts décentralisé (MoE) adopté par Bittensor est une "arme" clé pour améliorer la précision et l'efficacité de la prédiction de l'IA. Dans la construction traditionnelle des modèles d'IA, un seul modèle est souvent limité par sa propre structure et ses données d'entraînement, et est contraint face à des tâches complexes et diverses. Le modèle MoE adopte une approche différente en intégrant plusieurs modèles professionnels d'IA, chaque modèle agissant comme un "expert" avec ses propres forces. Dans le fonctionnement réel, le réseau de contrôle attribue intelligemment les tâches au modèle d'expert le plus adapté en fonction des caractéristiques des données d'entrée. Par exemple, dans une tâche de génération de code Python avec des commentaires en espagnol, le modèle de traitement du langage est responsable de l'analyse des commentaires espagnols, tandis que le modèle de programmation se concentre sur la génération d'un code Python précis. La combinaison des deux produit une solution bien supérieure à un seul modèle. Ce travail collaboratif exploite pleinement les avantages uniques de chaque modèle, permettant de résoudre efficacement des problèmes complexes et permettant à Bittensor de démontrer des performances exceptionnelles dans le traitement de tâches multi-domaines et de haute difficulté, rendant les prédictions de l'IA plus précises et complètes.

2.2.2 Preuve Intelligente (Preuve D'intelligence)

Proof of Intelligence est une 'règle' innovante du réseau Bittensor visant à encourager les contributions de haute qualité et à garantir la qualité du réseau. Dans le cadre de ce mécanisme, les nœuds ne peuvent pas se fier à la concurrence traditionnelle des réseaux blockchain basée sur la puissance de calcul (par exemple, PoW) ou la détention de jetons (par exemple, PoS) pour recevoir des récompenses. Au lieu de cela, ils doivent se fier à leurs 'véritables capacités' pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique. Les nœuds doivent exécuter des modèles d'apprentissage automatique de haute qualité avec un effort complet, traiter avec précision et efficacité les tâches et produire des résultats précieux. De plus, ces réalisations doivent être soumises à un examen rigoureux de la part de la majorité des validateurs et être reconnues avant d'avoir l'opportunité d'être sélectionnées pour ajouter de nouveaux blocs à la chaîne et gagner des récompenses en jetons TAO. Cela encourage les nœuds à optimiser continuellement les modèles, à améliorer l'intelligence et à injecter continuellement des connaissances et des services de grande valeur dans le réseau, évitant ainsi efficacement les interférences des nœuds de faible qualité ou malveillants et garantissant le développement robuste et de haute qualité de l'ensemble du réseau Bittensor sous l'impulsion de l'intelligence.

Trois, Système Économique de Jeton

3.1 Fonctionnalité du jeton TAO

3.1.1 Mécanisme d'incitation

Le jeton TAO construit un système d'incitation efficace dans le réseau Bittensor, inspirant pleinement l'enthousiasme des participants au réseau. Pour les mineurs, ils investissent une grande quantité de ressources de calcul pour exécuter des modèles d'IA et fournir des services intelligents au réseau. Chaque sortie de modèle précise et chaque résultat d'analyse de données précieuses peuvent être échangés contre des récompenses en jetons TAO correspondantes. Cela encourage les mineurs à optimiser continuellement l'architecture du modèle, à améliorer la puissance de calcul et à explorer de nouvelles frontières de la technologie de l'IA pour obtenir plus de récompenses. Les validateurs ont la responsabilité de revoir la qualité du travail des mineurs. Avec leurs connaissances professionnelles et leur attitude rigoureuse, ils évaluent les résultats soumis par les mineurs. Lorsque les validateurs identifient de manière impartiale et précise des modèles de haute qualité et garantissent la qualité des services réseau, ils reçoivent également des jetons TAO, ce qui les incite à maintenir un jugement de haut niveau. Ce mécanisme d'incitation agit comme un moteur puissant qui favorise l'innovation continue et le fonctionnement efficace de l'ensemble du réseau Bittensor, permettant à l'écosystème d'IA décentralisé de prospérer et de se développer.

3.1.2 Règles de mise en jeu

La mise en gage de tokens TAO est une garantie clé pour maintenir la stabilité et l’intégrité du réseau Bittensor. Les participants qui souhaitent s’intégrer profondément dans le réseau en tant que mineurs ou validateurs et réaliser des bénéfices doivent s’engager à verser un certain montant de TAO. Ce jeton mis en gage est comme un « dépôt d’intégrité » qui limite le comportement des participants. D’une part, pour les mineurs, la mise en gage signifie que s’ils tentent de tricher ou de fournir des modèles de mauvaise qualité pour tromper les récompenses, non seulement ils ne recevront rien, mais ils devront également faire face à la lourde perte de jetons mis en gage, ce qui les obligera à suivre les règles et à se concentrer sur l’amélioration des performances des modèles. D’autre part, les validateurs n’osent pas être superficiels dans leur travail d’audit. Une fois que des jugements injustes se produisent et nuisent à la crédibilité du réseau, les jetons mis en gage seront également menacés. De cette façon, le mécanisme de mise en gage crée un environnement concurrentiel équitable et ordonné pour le réseau, garantissant que chaque participant peut contribuer aux intérêts généraux du réseau au lieu de saper ses fondations.

3.1.3 Pouvoir de gouvernance

Le jeton TAO donne aux détenteurs un véritable pouvoir de gouvernance du réseau, démontrant pleinement le concept de décentralisation de Bittensor. Aux nœuds de prise de décision critiques qui affectent le développement du réseau, tels que les mises à niveau du protocole, les ajustements des paramètres et le lancement de nouvelles fonctionnalités, les détenteurs de jetons peuvent voter en fonction du poids de leurs avoirs. Ce mécanisme de prise de décision démocratique brise les limites de la gestion centralisée traditionnelle, permettant à chaque partie prenante de faire entendre sa voix sur l'avenir du réseau. Lorsque les membres de la communauté s'attendent généralement à optimiser l'algorithme de preuve d'intelligence pour améliorer l'efficacité ou à ajuster les règles de distribution des récompenses du sous-réseau pour promouvoir une concurrence équitable, ils peuvent initier des propositions et voter pour entraîner des changements. Cela garantit que le développement du réseau suit de près les besoins de la communauté, continue d'évoluer et devient vraiment une plateforme d'innovation en IA dirigée par tous les participants, travaillant pour le bien du public.

3.1.4 Frais de transaction et paiements de service

Dans le fonctionnement quotidien du réseau Bittensor, le jeton TAO joue un rôle clé en tant que lubrifiant de transaction et un moyen d'échange de services. Diverses transactions dans le réseau, qu'il s'agisse de règlements de revenus entre mineurs et validateurs, de transferts de jetons ou d'achats de services d'IA par les utilisateurs et d'invocation de modèles intelligents, nécessitent tous la consommation de jetons TAO pour payer les frais correspondants. D'un point de vue technique, ces frais de transaction compensent la consommation de puissance de calcul et les coûts de temps des mineurs et des validateurs dans le traitement et la vérification des transactions, garantissant leur motivation continue à servir le réseau. D'un point de vue écologique, les utilisateurs utilisant le TAO pour acheter des services d'IA injectent de la vitalité dans le réseau, permettant aux mineurs, aux développeurs et à d'autres groupes d'investir davantage de ressources dans la recherche et le développement techniques, formant un cercle vertueux. Le jeton TAO construit un écosystème économique autonome, en circulation interne et fluide, jetant des bases solides pour la prospérité durable du réseau Bittensor.

3.2 Distribution des jetons et circulation

Le montant total des tokens TAO est fixé à 21 millions, et son modèle de distribution est soigneusement conçu pour équilibrer les intérêts de toutes les parties et assurer le développement durable du réseau. Au cours de la phase initiale de distribution, aucune action spéciale n’a été réservée pour éviter une pré-exploitation déloyale, et elle s’est entièrement appuyée sur la participation active et la production de contribution des participants. À l’heure actuelle, environ 6,5 millions de jetons TAO sont en circulation, ce qui représente 31,18 % de l’offre totale, ce qui reflète le fait qu’il existe une certaine quantité de jetons utilisés pour l’échange de valeur et la distribution incitative sur le marché, ce qui maintient l’activité économique du réseau. Il convient de noter que pas moins de 89 % des tokens TAO en circulation sont stakés, ce qui démontre pleinement la forte confiance des participants au réseau dans le projet Bittensor. Ils sont prêts à verrouiller les jetons, à lier profondément leurs propres intérêts à l’avenir du réseau et à travailler ensemble pour promouvoir le développement prospère de l’IA décentralisée. Dans le même temps, le taux de jalonnement élevé fournit également un soutien solide pour la sécurité du réseau et un fonctionnement stable, garantissant que les attaques malveillantes, la spéculation à court terme et d’autres comportements négatifs sont difficiles à ébranler les fondations écologiques.

Informations de base sur le jeton 3.3

• Capitalisation boursière : $4,384,744,371
• Capitalisation boursière entièrement diluée : $11,339,614,537
• Circulation: 8,120,173
• Offre totale : 21,000,000
• Offre maximale : 21 000 000

Informations de base sur le jeton TAO mises à jour le 7 janvier 2025 à 17h22. La cryptomonnaie fluctue fortement, les informations ci-dessus sont fournies à titre indicatif seulement.

La performance du marché de 3,4 TAO

La performance du marché de TAO est présentée dans le graphique suivant:

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En tant que jeton natif de Bittensor, la performance du marché de TAO a attiré beaucoup d'attention. Au cours de l'année écoulée, le prix de TAO a fluctué de manière spectaculaire, démontrant un potentiel de croissance élevé et une coexistence de risques élevés. Au début de l'année, le prix de TAO était relativement bas, aux alentours de 200 $. À cette époque, le marché était encore dans la phase de connaissance et d'exploration du projet Bittensor, et l'incertitude dans la phase initiale du développement écologique a maintenu le prix en sommeil. Avec l'itération de la technologie du projet, telle que l'optimisation de l'architecture des sous-réseaux, l'amélioration des algorithmes de preuve intelligents et l'expansion des scénarios d'application, en particulier les performances exceptionnelles dans le domaine du traitement du langage naturel, cela a attiré un grand nombre d'investisseurs et le prix a grimpé tout au long de l'année, atteignant un sommet de 800 $ au milieu de l'année.

Du point de vue de la valeur marchande, avec la hausse des prix et la prospérité de l'écosystème, la valeur marchande du TAO a explosé, dépassant 4 milliards de dollars à son apogée et se classant parmi les principales cryptomonnaies, reflétant la reconnaissance profonde de sa valeur par le marché. Le volume des échanges est également actif, avec un volume quotidien de centaines de millions de dollars durant les périodes de prix élevés, reflétant l'enthousiasme des investisseurs et une liquidité abondante sur le marché. Cependant, la volatilité globale du marché des cryptomonnaies, comme les fluctuations importantes des principales pièces comme le Bitcoin et les ajustements des politiques macroéconomiques, peut également entraîner une forte baisse du prix du TAO, comme le récent repli à environ 500 dollars, entraînant un rétrécissement correspondant de la valeur marchande. Cependant, la tendance à la hausse à long terme reste inchangée, attirant toujours de nombreux investisseurs à se positionner et espérer des rendements substantiels de la croissance continue de l'écosystème Bittensor.

3.5 Analyse comparative de la concurrence

Dans le domaine de l'IA, les séries GPT d'OpenAI et Midjourney sont des leaders de l'industrie. Comparés à Bittensor, ils présentent des différenciations significatives et des avantages concurrentiels. OpenAI a développé de puissants modèles polyvalents tels que GPT-4, avec des données massives et des équipes de recherche de premier plan, ce qui le rend unique dans la compréhension du langage naturel et la génération de texte. Il est largement utilisé dans la création de contenu, le service client intelligent et d'autres scénarios. Cependant, son modèle de développement et d'exploitation hautement centralisé, sa confidentialité des données centralisée et son contrôle du modèle manquent de transparence dans l'utilisation des données pour les utilisateurs. Bittensor, en revanche, s'appuie sur une architecture décentralisée, avec des données fournies par de nombreux nœuds, offrant une meilleure protection de la vie privée. Les utilisateurs peuvent participer à la gouvernance et avoir leur mot à dire dans la direction du modèle. Des mécanismes d'incitation encouragent les développeurs du monde entier à optimiser les modèles, en évitant les limitations de la pensée d'une seule équipe et en générant continuellement des applications innovantes, telles qu'une plus grande précision dans la traduction des langues de niche pour répondre aux besoins diversifiés.

Midjourney se concentre sur la génération d'images, connue pour ses effets visuels époustouflants, fournissant ainsi une source d'inspiration pour les designers et les artistes. Il peut générer rapidement des œuvres d'art exquises à partir d'un simple texte. Cependant, son modèle de tarification de service est relativement simple et il est soumis à de nombreuses règles de plateforme. L'application de génération d'images de Bittensor est répartie parmi divers sous-réseaux, et différents sous-réseaux personnalisent les règles d'incitation en fonction de leurs propres besoins communautaires pour inciter les créateurs à optimiser les modèles et à générer des images plus diverses et détaillées. Les utilisateurs peuvent acheter des services d'images de haute qualité avec des jetons TAO et recevoir également des récompenses en participant à la construction du réseau, ce qui réduit les coûts d'utilisation et élargit les canaux de revenus, construisant ainsi un écosystème plus juste et plus actif pour les créateurs et les utilisateurs, et ouvrant un vaste nouveau monde dans l'industrie créative de l'IA.

4. Expansion du scénario d'application

4.1 Traitement du langage naturel

Bittensor démontre de puissantes applications potentielles dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), fournissant des solutions innovantes à de nombreux défis traditionnels. Dans des scénarios de questions-réponses quotidiennes, lorsqu'il est confronté à des questions complexes et diverses telles que 'Quel temps fera-t-il à Beijing demain?' et 'Décrivez les causes de la Révolution américaine', le modèle intelligent de Bittensor, en s'appuyant sur son architecture distribuée, peut rapidement accéder aux connaissances de l'ensemble du réseau et fournir des réponses précises en temps réel. Par rapport aux moteurs de recherche traditionnels qui reposent sur la correspondance des mots clés et ont des modèles de tri des réponses confus, les réponses de Bittensor sont plus ciblées et précises. Par rapport aux assistants intelligents basés sur un seul grand modèle, Bittensor intègre les avantages de plusieurs modèles, ce qui permet d'obtenir des dimensions de réponses plus riches.

En termes de génération de texte, Bittensor excelle dans la création de tout, des rapports d'actualité aux histoires de roman. Sur le thème de la 'Révolution future des transports urbains', il peut générer des articles logiquement cohérents et divers couvrant divers aspects tels que les percées technologiques, les orientations politiques et les expériences publiques, dépassant largement les méthodes traditionnelles de génération basées sur des modèles fixes et un contenu rigide. Il surmonte également certains des problèmes de détachement contextuel couramment observés dans les modèles.

Dans le domaine de la traduction linguistique, Bittensor surmonte les barrières linguistiques. Il peut traduire avec précision les termes professionnels des contrats commerciaux ainsi que les expressions familières de la communication quotidienne. Par exemple, en traduisant une copie publicitaire de commerce électronique chinois en anglais, il présente non seulement une grammaire correcte, mais il s'adapte également au style marketing dans le contexte anglais. Il est plus flexible et intelligent que les logiciels de traduction automatique traditionnels, aidant ainsi efficacement à la communication et à la coopération internationales.

4.2 Traitement d'images et de sons

Dans le domaine de la reconnaissance d'image, les applications de Bittensor sont vastes et profondes. Dans le scénario de surveillance de la sécurité, face à des scènes complexes de piétons et de véhicules, il peut identifier rapidement et précisément des individus spécifiques, des caractéristiques de véhicules, telles que les numéros de plaque d'immatriculation, les contours du visage et autres informations clés, garantissant la sécurité publique. Comparé aux systèmes de reconnaissance traditionnels à modèle unique, sa précision et son adaptabilité sont grandement améliorées, réduisant efficacement les faux positifs et les erreurs de jugement.

En termes de génération d'images, de la conception créative à la création artistique, Bittensor inspire des possibilités illimitées. Les concepteurs n'ont qu'à saisir des descriptions abstraites telles que 'des villes du futur sous un ciel étoilé rêveur', et il peut utiliser des modèles distribués pour générer des œuvres d'images détaillées et uniques, satisfaisant des besoins esthétiques divers, que les logiciels graphiques traditionnels ne peuvent pas atteindre en raison de leur dépendance à des matériaux prédéfinis et à une créativité limitée.

Dans le domaine du traitement audio, Bittensor se comporte également exceptionnellement bien. Pour la composition musicale, lorsque le créateur fournit l'instruction de "mélodies de musique électronique exaltante fusionnées avec des éléments de cordes classiques," il peut rapidement générer un segment musical rythmique et harmonieux, apportant une nouvelle inspiration à la composition ; dans le domaine de la reconnaissance vocale, qu'il s'agisse d'une conversation à plusieurs dans un environnement bruyant ou d'une communication dialectale avec des accents, il peut transcrire avec précision en texte, aidant à enregistrer et diffuser efficacement des informations, et résolvant le problème de la forte baisse de précision des logiciels traditionnels de reconnaissance vocale dans des scénarios complexes.

4.3 Soutien intelligent à la prise de décision

Dans le domaine des opérations commerciales, Bittensor permet aux entreprises de prendre des décisions précises. En prenant l'exemple de l'industrie de la vente au détail, grâce à l'apprentissage approfondi des énormes données de ventes, des tendances du marché, des préférences des consommateurs et d'autres informations, il peut fournir aux entreprises des recommandations clés en matière de prise de décision, telles que le moment des lancements de nouveaux produits, les stratégies d'optimisation des stocks et les plans marketing précis. Comparé au modèle traditionnel de prise de décision reposant sur l'expérience manuelle et une simple analyse des données, les perspectives de Bittensor sont plus prospectives et précises, aidant les entreprises à saisir les opportunités dans une concurrence féroce.

Dans l'industrie médicale et de la santé, Bittensor a également une grande valeur. Dans le processus de diagnostic des maladies, il peut intégrer et analyser plusieurs sources d'informations telles que les dossiers médicaux des patients, les données d'imagerie et les informations génétiques pour fournir aux médecins des opinions diagnostiques auxiliaires et réduire le risque de diagnostic erroné. Dans le processus de développement de médicaments, en exploitant une grande quantité de données d'essais cliniques et d'informations sur la structure moléculaire, il peut accélérer le criblage des composants de médicaments potentiellement efficaces et raccourcir considérablement le cycle de développement, ce qui constitue une percée que les processus de recherche et développement traditionnels trouvent difficiles à réaliser en raison des silos de données et de l'efficacité d'analyse faible.

Dans le domaine de l'investissement financier, Bittensor est devenu un assistant efficace pour les investisseurs. Face aux marchés boursiers et de change en constante évolution, il analyse en temps réel des données macroéconomiques, les tendances sectorielles, les rapports financiers des entreprises et d'autres informations massives pour prédire les tendances du marché et aider les investisseurs à formuler des stratégies rationnelles de portefeuille d'investissement. Par rapport aux méthodes d'investissement traditionnelles qui reposent sur des données historiques et des modèles simples ou des jugements subjectifs, Bittensor fournit aux investisseurs une base de décision plus scientifique et opportune, gérant efficacement les risques et améliorant les rendements potentiels.

Cinq, Construction de l'écosystème

5.1 Écologie des Participants

5.1.1 Communauté minière

Les mineurs sont la pierre angulaire de l'écosystème de Bittensor, injectant un flux continu de puissance intelligente dans l'ensemble du réseau en hébergeant des modèles d'IA et en fournissant de la puissance de calcul. Ils viennent d'horizons différents, certains sont des équipes professionnelles axées sur la recherche et le développement de l'IA, tandis que d'autres sont des développeurs individuels passionnés par les technologies de pointe. Prenons l'exemple du sous-réseau 6, de nombreux mineurs reçoivent des données synthétiques du Corcel du sous-réseau 18 sur une base quotidienne, et avec leurs algorithmes et stratégies uniques, ils ajustent finement le modèle de langue Large (LLM). Comme des artisans qualifiés, ils expérimentent en permanence pour optimiser l'architecture et ajuster les paramètres dans le processus de 'sculpture' du modèle, dans le but de réduire les 'pertes positives' et de minimiser la probabilité d'erreur du modèle, se démarquant ainsi dans la compétition féroce pour les récompenses TAO. Ce mécanisme compétitif pousse les mineurs à explorer continuellement l'innovation, à améliorer les performances du modèle et à propulser la technologie de l'IA de l'ensemble du réseau Bittensor vers de nouveaux sommets.

5.1.2 Équipe de validation

Les validateurs dans l'écosystème Bittensor ont la responsabilité de garantir l'équité et la qualité du réseau. Ils sont généralement composés d'experts en IA expérimentés et de praticiens de la blockchain, possédant une connaissance professionnelle approfondie et une attitude de jugement rigoureuse. Pendant le fonctionnement du réseau, les validateurs agissent en tant que 'arbitres' stricts pour évaluer de manière globale les sorties de modèle soumises par les mineurs. De l'exactitude de la gestion du modèle dans des tâches complexes à son efficacité opérationnelle et sa stabilité, tous les aspects relèvent de leur domaine d'examen. Prenons l'exemple de la tâche de réponse à une question en langage naturel dans un sous-réseau donné, les validateurs noteront les réponses fournies par les mineurs selon plusieurs dimensions telles que l'exactitude de la compréhension sémantique, la cohérence logique et la couverture des connaissances globales, et classeront l'exactitude du modèle en fonction des performances spécifiques de la tâche. Seules les sorties de modèle de haute qualité qui ont passé la sélection rigoureuse des validateurs ont l'opportunité d'être proposées aux utilisateurs, garantissant ainsi aux utilisateurs d'obtenir des services d'IA les plus fiables et précieux, et maintenant le fonctionnement ordonné et efficace de l'ensemble de l'écosystème.

5.1.3 Développeur et Entreprise

Les développeurs et les entreprises sont des forces clés dans l'expansion de l'écosystème Bittensor. Grâce à leurs connaissances techniques approfondies, les développeurs exploitent les riches capacités d'IA fournies par le réseau Bittensor pour créer différentes applications innovantes. Celles-ci vont des outils d'assistance à l'écriture intelligente, qui aident les créateurs à produire efficacement du contenu de haute qualité, aux logiciels d'analyse financière intelligente, fournissant aux investisseurs des prédictions de marché précises, et bien plus encore. Pendant ce temps, les entreprises agissent comme des 'agrégateurs' dans l'écosystème, intégrant intelligemment les services d'IA de Bittensor dans leurs propres processus commerciaux. Par exemple, les entreprises de santé utilisent la technologie de reconnaissance d'images de Bittensor pour aider au diagnostic des maladies, améliorant ainsi la précision du diagnostic ; les entreprises de commerce électronique optimisent les recommandations de produits grâce à leur algorithme de recommandation intelligent, augmentant ainsi les taux de conversion des achats des utilisateurs. Tout en obtenant une valeur commerciale, elles apportent également une plus large gamme de scénarios d'application et de trafic d'utilisateurs à l'écosystème Bittensor, formant ainsi un modèle de développement mutuellement bénéfique.

5.1.4 Communauté et Utilisateurs

La communauté et les utilisateurs sont la vitalité de l'optimisation continue de l'écosystème de Bittensor. Les membres de la communauté comprennent des mineurs, des validateurs, des développeurs et de nombreux passionnés d'IA, actifs sur des plateformes telles que Discord et GitHub, partageant des idées techniques et échangeant des expériences de projet. Lorsqu'il y a des problèmes techniques ou des goulots d'étranglement dans le réseau, les membres de la communauté travaillent ensemble pour discuter des solutions ; de nouvelles architectures de sous-réseaux et des idées d'amélioration des algorithmes émergent souvent dans les collisions intellectuelles de la communauté. En tant qu'utilisateur final de l'écosystème, les retours des utilisateurs affectent directement la direction du développement de l'écosystème. Si les utilisateurs rencontrent des problèmes tels qu'une traduction inexacte ou peu fluide lors de l'utilisation d'une application de traduction IA, ils devraient donner des retours aux développeurs en temps opportun, les incitant à optimiser le modèle. Cette interaction bienveillante entre la communauté et les utilisateurs permet à l'écosystème de Bittensor de s'adapter étroitement aux besoins réels et de se renouveler et de se mettre à jour constamment.

5.2 Relations avec les partenaires

Bittensor collabore activement avec plusieurs parties, intègre des ressources avantageuses et accélère la mise en œuvre et la promotion de la technologie. Dans le domaine de la recherche scientifique, elle collabore avec les principales institutions de recherche en IA, telles que le partenariat avec Nous Research pour établir un sous-réseau, exploitant ses capacités de recherche professionnelles et ses riches ressources académiques pour injecter des algorithmes d'IA de pointe et une pensée innovante dans le réseau Bittensor. Les deux parties explorent conjointement l'application de nouvelles architectures de modèles dans des scénarios décentralisés, promouvant ainsi la transformation des réalisations académiques en IA en productivité pratique.

En termes de coopération d'entreprise, une coopération stratégique a été conclue avec des entreprises leaders de l'industrie. En prenant une société technologique bien connue comme exemple, elle fournit un puissant support de puissance de calcul pour Bittensor, assurant le fonctionnement efficace et stable du réseau lors du traitement de tâches d'IA massives ; Bittensor habilite la société avec ses services d'IA matures, aidant à mettre à niveau ses produits de manière intelligente, tels que l'optimisation des systèmes de service client intelligents et l'amélioration de la qualité du service client. Cette puissance de calcul et cette technologie complémentaires permettent d'atteindre une situation gagnant-gagnant pour les deux parties dans l'expansion commerciale et l'innovation technologique.

De plus, Bittensor travaille également en étroite collaboration avec la communauté open source, encourageant les développeurs à contribuer du code et à partager des idées pour améliorer ensemble la fonctionnalité du réseau. En organisant des hackathons, des concours open source et d'autres activités, il attire des développeurs du monde entier pour participer, explore des applications innovantes potentielles, enrichit davantage la diversité de l'écosystème et continue d'étendre l'influence de Bittensor dans le domaine de l'IA décentralisée.

VI. Conclusion

Dans l'avenir, on s'attend à ce que Bittensor continue de progresser dans plusieurs dimensions et de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA. Sur le plan technologique, avec la percée du goulot d'étranglement de la puissance de calcul, telle que l'application de technologies émergentes de calcul distribué et les réalisations de phase de l'informatique quantique, son efficacité de formation des modèles sera améliorée de manière exponentielle, permettant une simulation intelligente plus complexe et précise. La sécurité des contrats intelligents sera également continuellement renforcée grâce à la vérification formelle, à l'audit assisté par l'IA et à d'autres moyens, jetant ainsi les bases solides de l'écologie.