I. Обзор проекта

1.1 Введение в ядро

Bittensor - это децентрализованный протокол, ориентированный на искусственный интеллект и машинное обучение, находящийся во внешней границе децентрализованного искусственного интеллекта. Он использует технологию блокчейна для решения ключевых проблем в традиционном процессе разработки ИИ, таких как владение данными, стимулы для обучения модели и доступность ИИ-сервисов. В настоящее время обучение моделей машинного обучения требует большого количества ресурсов, что обычно доступно только крупным компаниям, таким как Google и OpenAI. В связи с этим Bittensor стремится децентрализовать доступ и обучение моделей машинного обучения, работая в антицензурном режиме, предотвращая независимую борьбу подобных моделей, обучаемых разными компаниями, и способствуя композируемости и открытости ИИ-моделей для ускоренного развития в области ИИ.

Экосистема искусственного интеллекта Bittensor поощряет кооперативное поведение и обеспечивает стабильность экосистемы блокчейна через систему вознаграждения нативных токенов TAO. Одной из его особенностей является выделенная структура подсетей, которая является ключевым местом, где реальная ценность создается за счет конкуренции и сотрудничества. Bittensor использует это для поощрения инноваций, приверженности инклюзивности и приоритета качества. Экономическая модель токенов Bittensor направлена на продвижение справедливой практики распределения и обеспечение последовательных стимулов для участников сети. В настоящее время примерно 89% обращающихся токенов TAO находятся в состоянии стейкинга, что отражает высокий уровень участия в сети.

Источник изображения: официальный сайт TAO

1.2 История развития

• В 2019 году компанию Bittensor основали Джейкоб Роберт Стивс и Ала Шаабана, и был запущен проект, посвященный исследованию инновационных путей сочетания блокчейна и искусственного интеллекта.

• В январе 2021 года запустили первую сеть (Kusangi), но она была остановлена и перенесена.

• В ноябре 2021 года была запущена текущая основная сеть Nakamoto, предоставляющая более стабильную инфраструктуру для развития проекта.

• В 2023 году Bittensor претерпел ряд обновлений и расширений, таких как революционное обновление в октябре, которое ввело подсети, позволяющие любому создавать свою собственную подсеть с индивидуальными стимулами и различными применениями, дополнительно обогащая экосистему.

• В 2024 году проект продолжил развитие, и Subnet 42 Bittensor от Маса запустился на главной сети 28 августа, предоставляя реальные, бесразрешительные агрегированные данные для разработчиков искусственного интеллекта. К нему присоединяются новые институты и проекты, продолжая расширять его экосистему.

2. Технический анализ

2.1 Уникальная архитектура

2.1.1 Структура подсети

Структура подсети Bittensor уникальна, она похожа на выделенную «комнату», тщательно продуманную для различных приложений ИИ. Каждая подсеть может настроить механизм вознаграждения в соответствии с конкретными потребностями приложения ИИ. Это означает, что AI-проекты, ориентированные на распознавание изображений, обработку естественного языка или интеллектуальное прогнозирование, могут найти наиболее подходящее пространство для собственной разработки в системе подсети Bittensor. Возьмем в качестве примера подсеть 6, известная команда Nous Research управляет этой подсетью и использует синтетические данные Корсель в подсети 18 для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM). Каждый майнер в подсети ежедневно получает одни и те же синтетические данные и использует свои собственные стратегии и методы для уточнения LLM. Благодаря механизму поощрения вознаграждений TAO уменьшается «положительная потеря» модели, уменьшается количество ошибок, и они стремятся быть на вершине таблицы лидеров подсети тонкой настройки. Эта модель разрушает изолированное состояние данных и моделей в традиционной разработке ИИ, позволяя моделям из разных команд учиться и развиваться вместе в подсети, что в значительной степени стимулирует инновации и обеспечивает плодородную почву для диверсифицированного развития технологии ИИ.

2.1.2 Layered Design

Многоуровневый дизайн Bittensor создает эффективную и совместную экосистему искусственного интеллекта. Уровень майнеров, как основная движущая сила инноваций в области ИИ, размещает и запускает различные модели ИИ, выступая в качестве «творческой мастерской» всей экосистемы, непрерывно производя разнообразные интеллектуальные модели. Уровень валидаторов несет ответственность за защиту целостности и консенсуса блокчейна, выступая в качестве строгих «инспекторов качества» для строгой оценки качества и эффективности моделей, предоставляемых майнерами, и точного ранжирования моделей на основе конкретных задач, гарантируя, что только высококачественные модели могут перейти на следующий этап. Корпоративный уровень действует как «интеллектуальный преобразователь», умело используя возможности искусственного интеллекта сети для разработки передовых приложений и решения сложных реальных проблем. Потребительский уровень открывает удобный шлюз для конечных пользователей и различных организаций, позволяя им легко получать доступ к сетевым решениям и услугам, позволяя реализовать ценность ИИ на местах. Каждый уровень выполняет свои обязанности и тесно сотрудничает, обеспечивая бесперебойный поток информации и ценности между уровнями, обеспечивая бесшовную и эффективную интеграцию операций блокчейна и сервисов ИИ, закладывая прочную основу для широкомасштабного применения и непрерывных инноваций технологии ИИ.

2.2 Алгоритм ядра

2.2.1 Децентрализованная модель смешанного эксперта (MoE)

Принятая Bittensor децентрализованная модель смешанного эксперта (MoE) - это ключевое "оружие" для повышения точности и эффективности прогнозирования ИИ. В традиционной модели ИИ одиночная модель часто ограничена своей структурой и тренировочными данными и ограничена при работе с сложными и разнообразными задачами. Модель MoE идет другим путем, интегрируя несколько профессиональных моделей ИИ, каждая из которых выступает в роли "эксперта" со своими сильными сторонами. При фактической работе сеть управления интеллектуально назначает задачи наиболее подходящей модели-эксперту на основе характеристик входных данных. Например, в задаче генерации кода Python с испанскими комментариями модель обработки языка отвечает за разбор испанских комментариев, в то время как модель программирования сосредоточена на генерации точного кода Python. Комбинация двух моделей дает решение, значительно превосходящее одиночную модель. Эта совместная работа полностью использует уникальные преимущества каждой модели, эффективно решая сложные проблемы и позволяя Bittensor продемонстрировать выдающиеся результаты при работе с многодоменными и высокосложными задачами, обеспечивая более точные и всесторонние прогнозы ИИ.

2.2.2 Intelligent Proof (Proof Of intelligence)

Proof of Intelligence — это инновационное «правило» сети Bittensor, направленное на стимулирование высококачественных вкладов и обеспечение качества сети. В соответствии с этим механизмом, узлы не могут полагаться на традиционную конкуренцию сети блокчейна, основанную на вычислительной мощности (например, PoW) или владении стейком (например, PoS) для получения вознаграждений. Вместо этого они должны полагаться на свои «реальные способности» для выполнения задач машинного обучения. Узлы должны запускать высококачественные модели машинного обучения с полной отдачей, точно и эффективно обрабатывать задачи и получать ценные результаты. Более того, эти достижения должны пройти строгую проверку со стороны большинства валидаторов и быть признанными, прежде чем они получат возможность быть выбранными для добавления новых блоков в цепочку и получения вознаграждения в токенах TAO. Это побуждает узлы постоянно оптимизировать модели, улучшать интеллект и постоянно внедрять ценные знания и услуги в сеть, эффективно избегая помех со стороны низкокачественных или вредоносных узлов и обеспечивая надежное и качественное развитие всей сети Bittensor в условиях интеллектуального вождения.

Три, Токен Экономическая Система

3.1 Функциональность токена TAO

3.1.1 Механизм стимулирования

Токен TAO создает эффективную систему стимулирования в сети Bittensor, полностью вдохновляя энтузиазм участников сети. Для майнеров они инвестируют большое количество вычислительных ресурсов для запуска моделей искусственного интеллекта и предоставления интеллектуальных услуг сети. Каждая точная модель и ценный результат анализа данных могут быть обменены на соответствующую награду в виде токенов TAO. Это побуждает майнеров непрерывно оптимизировать архитектуру моделей, улучшать вычислительную мощность и исследовать новые границы технологии искусственного интеллекта, чтобы получить больше вознаграждений. Валидаторы несут ответственность за проверку качества работы майнеров. С помощью своих профессиональных знаний и строгого подхода они оценивают результаты, представленные майнерами. Когда валидаторы беспристрастно и точно определяют высококачественные модели и обеспечивают качество сетевых услуг, они также получают токены TAO, стимулируя их поддерживать высокий уровень судейства. Этот механизм стимулирования служит мощным двигателем для непрерывного инновационного развития и эффективной работы всей сети Bittensor, позволяя децентрализованной экосистеме искусственного интеллекта процветать и развиваться.

3.1.2 Правила стейкинга

Залог токенов TAO является ключевой гарантией поддержания стабильности и целостности сети Bittensor. Участники, которые хотят глубоко интегрироваться в сеть в качестве майнеров или валидаторов и зарабатывать прибыль, должны заложить определенное количество TAO. Этот заложенный токен похож на 'депозит честности', который ограничивает поведение участников. С одной стороны, для майнеров залог означает, что если они попытаются обмануть или предоставить низкокачественные модели для обмана вознаграждений, они не только ничего не получат, но и столкнутся с тяжелыми потерями заложенных токенов, заставляя их следовать правилам и сосредотачиваться на повышении производительности модели. С другой стороны, валидаторы не посмеют быть формальными в своей аудиторской работе. Как только произойдут нечестные суждения и повредят доверие сети, их заложенные токены также будут под угрозой. Таким образом, механизм залога создает справедливую и упорядоченную конкурентную среду для сети, обеспечивая, что каждый участник может внести свой вклад в общие интересы сети, а не подрывать ее основу.

3.1.3 Власть управления

Токен TAO дает держателям реальную силу управления сетью, полностью демонстрируя концепцию децентрализации Bittensor. На критических узлах принятия решений, которые влияют на развитие сети, таких как обновления протокола, настройки параметров и запуск новых функций, держатели токенов могут голосовать на основе веса своих долей. Этот демократический механизм принятия решений ломает ограничения традиционного централизованного управления, позволяя каждому заинтересованному лицу иметь голос в будущем сети. Когда участники сообщества обычно ожидают оптимизации алгоритма доказательства интеллекта для повышения эффективности или настройки правил распределения вознаграждений в подсети для стимулирования честной конкуренции, они могут инициировать предложения и голосовать за изменения. Это гарантирует, что развитие сети тесно соответствует потребностям сообщества, продолжает развиваться и действительно становится платформой для инноваций в области ИИ, возглавляемой всеми участниками и работающей на благо общества.

3.1.4 Оплата транзакций и сервисных платежей

В повседневной работе сети Bittensor токен TAO играет ключевую роль в качестве смазки для транзакций и средства для обмена услугами. Различные транзакции в сети, будь то расчет дохода между майнерами и валидаторами, перевод токенов или покупка пользователем AI-услуг и вызов интеллектуальных моделей, требуют расходования токенов TAO для оплаты соответствующих комиссий. С технической точки зрения, эти комиссии компенсируют затраты на вычислительную мощность и временные затраты майнеров и валидаторов на обработку и проверку транзакций, обеспечивая их постоянную мотивацию для обслуживания сети. С экологической точки зрения пользователи, использующие TAO для покупки AI-услуг, подобны вливанию жизненной силы в сеть, позволяя майнерам, разработчикам и другим группам инвестировать больше ресурсов в технические исследования и разработку, формируя благоприятный цикл. Токен TAO создает самодостаточную, внутренне циркулирующую и плавную экономическую экосистему, положив твердое основание для длительного процветания сети Bittensor.

3.2 Распределение токенов и обращение

Общее количество токенов TAO установлено на уровне 21 миллиона, и его модель распределения тщательно разработана для балансировки интересов всех сторон и обеспечения устойчивого развития сети. Во время начальной фазы распределения не было зарезервировано никаких особых долей, чтобы предотвратить несправедливое предварительное майнинг, и полностью полагалось на активное участие и вклад участников. На данный момент в обращении находится около 6,5 миллиона токенов TAO, что составляет 31,18% от общего предложения, что отражает, что на рынке есть определенное количество токенов, используемых для обмена ценностями и распределения поощрений, что поддерживает экономическую активность сети. Следует отметить, что до 89% обращающихся токенов TAO залочены, что полностью демонстрирует сильное доверие участников сети к проекту Bittensor. Они готовы замокать токены, глубоко связывая свои интересы с будущим сети и совместно содействуя процветанию децентрализованного искусственного интеллекта. В то же время, высокий уровень залоченных токенов также обеспечивает надежную поддержку безопасности и стабильной работы сети, обеспечивая трудности для злонамеренных атак, краткосрочной спекуляции и других негативных поведений встряхнуть экологическую основу.

Основная информация о токене 3.3

• Капитализация рынка: $4,384,744,371
• Полная рыночная капитализация: $11,339,614,537
• Оборот: 8,120,173
• Общее количество: 21,000,000
• Максимальное предложение: 21 000 000

Базовая информация о токене TAO обновлена 2025-1-7 17:22. Криптовалюта сильно колеблется, вышеуказанная информация предоставлена только для ознакомления.

Рыночная динамика 3.4 TAO

Рыночная динамика TAO показана на следующем графике:

TAO открыл торговлю наличными и контрактами на платформе Gate.io.Нажмите, чтобы начать торговлю!

Будучи нативным токеном Bittensor, рыночные показатели TAO привлекли большое внимание. За последний год цена TAO резко колебалась, демонстрируя высокий потенциал роста и сосуществование высокого риска. В начале года цена TAO была относительно низкой, около 200 долларов. В то время рынок все еще находился в стадии познания и изучения проекта Bittensor, и неопределенность на ранней стадии экологического развития привела к тому, что цена оставалась в спящем состоянии. С итерацией технологий проекта, таких как оптимизация архитектуры подсети, улучшение интеллектуальных алгоритмов доказательства и расширение сценариев применения, особенно выдающаяся производительность в области обработки естественного языка, он привлек большое количество инвесторов для входа, и цена взлетела до небес, достигнув максимума в 800 долларов в середине года.

С точки зрения рыночной стоимости, с ростом цены и процветанием экосистемы, рыночная стоимость TAO стремительно возросла, превысив 4 миллиарда долларов в пике и вошла в число ведущих криптовалют, что отражает глубокое признание ее ценности рынком. Торговый объем также активен, с ежедневным торговым объемом сотен миллионов долларов в периоды пиковых цен, что отражает энтузиазм инвесторов и изобилие ликвидности рынка. Однако общая волатильность криптовалютного рынка, такая как значительные колебания цен на основные монеты, такие как Биткоин, и макроэкономические регулирования, также могут вызвать резкое снижение цены TAO, например, недавний откат до уровня около 500 долларов, что приводит к соответствующему сокращению рыночной стоимости. Однако долгосрочная восходящая тенденция остается неизменной и продолжает привлекать множество инвесторов, рассчитывающих на значительную прибыль от дальнейшего роста экосистемы Bittensor.

3.5 Анализ конкурентов на основе показателей

В области искусственного интеллекта компании OpenAI и Midjourney являются лидерами отрасли. По сравнению с Bittensor, у них есть значительные отличия и конкурентные преимущества. OpenAI создал мощные универсальные модели, такие как GPT-4, с огромными объемами данных и лучшими исследовательскими командами, что делает его уникальным в понимании естественного языка и генерации текста. Он широко используется в создании контента, интеллектуальном обслуживании клиентов и других сценариях. Однако его высокоцентрализованная модель развития и эксплуатации, централизованный конфиденциальность данных и управление моделью лишены прозрачности в использовании данных для пользователей. Bittensor, с другой стороны, полагается на децентрализованную архитектуру с данными, предоставляемыми многочисленными узлами, предлагая лучшую защиту конфиденциальности. Пользователи могут участвовать в управлении и иметь влияние на направление модели. Системы стимулирования поощряют глобальных разработчиков оптимизировать модели, избегая ограничений мышления единой команды и непрерывно создавая инновационные приложения, такие как повышение точности при переводе узкоспециализированных языков для удовлетворения разнообразных потребностей.

Midjourney сосредотачивается на генерации изображений, известных своими потрясающими визуальными эффектами, что дает вдохновение дизайнерам и художникам. Он может быстро создавать изысканные произведения искусства на основе простого текста. Однако его модель оплаты услуг относительно проста, и она подчиняется многим правилам платформы. Приложение по генерации изображений Bittensor распределено среди различных подсетей, и различные подсети настраивают правила стимулирования на основе потребностей собственного сообщества, чтобы поощрить создателей оптимизировать модели и создавать более разнообразные и детальные изображения. Пользователи могут приобретать услуги высококачественных изображений с помощью токенов TAO и также получать вознаграждение за участие в создании сети, уменьшая затраты на использование и расширяя доходные каналы, создавая более справедливую и активную экосистему для создателей и пользователей, открывая широкий новый мир в индустрии искусственного интеллекта.

4. Расширение сценария применения

4.1 Обработка естественного языка

Bittensor демонстрирует мощный потенциал в области обработки естественного языка (NLP), предоставляя инновационные решения для многих традиционных задач. В повседневных сценариях вопросов и ответов, когда сталкиваются со сложными и разнообразными вопросами, такими как 'Какая будет погода в Пекине завтра?' и 'Опишите причины Американской революции', интеллектуальная модель Bittensor, полагаясь на свою распределенную архитектуру, может быстро получить доступ к знаниям из всей сети и предоставить точные ответы в режиме реального времени. По сравнению с традиционными поисковыми системами, которые полагаются на сопоставление ключевых слов и имеют запутанные сортировочные шаблоны ответов, ответы Bittensor более целевые и точные. По сравнению с интеллектуальными помощниками, основанными на одной большой модели, Bittensor интегрирует преимущества нескольких моделей, что приводит к более богатым вариантам ответов.

В плане генерации текста Bittensor отличается в создании всего, начиная от новостных репортажей до романтических историй. Учитывая тему 'Будущей революции в городском транспорте', он может генерировать логически согласованные и разнообразные статьи, охватывающие различные аспекты, такие как технологические прорывы, направления политики и общественный опыт, значительно превосходящие традиционные методы генерации на основе фиксированных шаблонов и жесткого содержания. Он также преодолевает некоторые распространенные проблемы отсутствия контекста, часто наблюдаемые в моделях.

В области перевода языка Bittensor преодолевает языковые барьеры. Он может точно переводить профессиональные термины в деловых контрактах, а также разговорные выражения в повседневном общении. Например, при переводе китайской рекламной копии для электронной коммерции на английский язык, он не только имеет правильную грамматику, но и соответствует стилю маркетинга в английском контексте. Он более гибкий и интеллектуальный, чем традиционное программное обеспечение для машинного перевода, эффективно помогает международной коммуникации и сотрудничеству.

4.2 Обработка изображений и аудио

В области распознавания изображений приложения Bittensor обширны и глубоки. В сценарии мониторинга безопасности, сталкиваясь с复杂ными сценами пешеходов и транспортных средств, он может быстро и точно идентифицировать конкретных лиц, особенности транспортных средств, такие как номера автомобильных номеров, контуры лица и другую ключевую информацию, обеспечивая общественную безопасность. По сравнению с традиционными одиночными системами распознавания моделей, его точность и адаптивность значительно улучшены, что эффективно снижает ложные срабатывания и пропущенные судебные решения.

В плане создания изображений, от творческого дизайна до художественного творчества, Bittensor вдохновляет на неограниченные возможности. Дизайнерам нужно только ввести абстрактные описания, такие как 'города будущего под мечтательным звездным небом', и оно может использовать распределенные модели для создания детальных и уникальных произведений изображений, удовлетворяющих разнообразные эстетические потребности, которые традиционное графическое программное обеспечение не может достичь из-за зависимости от предустановленных материалов и ограниченного творчества.

В области обработки звука Bittensor также проявляет себя исключительно хорошо. Для музыкальной композиции, когда создатель предоставляет инструкцию "возбуждающие мелодии электронной музыки, смешанные с классическими струнными элементами," он может быстро создать ритмичный и гармоничный музыкальный сегмент, принося новое вдохновение в композицию; В области распознавания речи, будь то многочеловеческий разговор в шумной среде или диалектное общение с акцентами, он может точно транскрибировать в текст, помогая эффективно записывать и распространять информацию и решая проблему резкого снижения точности традиционного программного обеспечения распознавания речи в сложных сценариях.

4.3 Интеллектуальная поддержка принятия решений

В сфере бизнес-операций Bittensor дает предприятиям возможность принимать точные решения. Возьмем в качестве примера розничную отрасль: благодаря глубокому изучению массовых данных о продажах, тенденциях рынка, предпочтениях потребителей и другой информации, Bittensor может предоставить предприятиям ключевые рекомендации по принятию решений, такие как оптимальный срок запуска нового продукта, стратегии оптимизации запасов и точные маркетинговые планы. По сравнению с традиционной моделью принятия решений, основанной на ручном опыте и простом анализе данных, прогнозы Bittensor более перспективны и точны, помогая предприятиям использовать возможности в ожесточенной конкуренции.

В медицинской и здравоохранительной отрасли Bittensor также имеет большую ценность. В процессе диагностики заболеваний он может интегрировать и анализировать несколько источников информации, таких как медицинские записи пациентов, данные об изображениях и генетическая информация, чтобы предоставить врачам вспомогательные диагностические мнения и снизить риск неправильной диагностики. В процессе разработки лекарств путем анализа большого количества данных клинических испытаний и информации о молекулярной структуре он может ускорить отбор потенциально эффективных компонентов лекарств и значительно сократить цикл разработки, что является прорывом, сложным для достижения в традиционных исследовательских и разработческих процессах из-за данных, изолированных и низкой эффективности анализа.

В области финансовых инвестиций Bittensor стал эффективным помощником для инвесторов. Стоя перед постоянно меняющимися рынками акций и валют, он анализирует макроэкономические данные, тенденции отрасли, корпоративные финансовые отчеты и другую огромную информацию в режиме реального времени, чтобы предсказать тенденции рынка и помочь инвесторам разработать рациональные стратегии инвестиционного портфеля. По сравнению с традиционными методами инвестирования, основанными на исторических данных, простых моделях или субъективных суждениях, Bittensor предоставляет инвесторам более научную и своевременную основу для принятия решений, эффективно управляет рисками и повышает потенциальную доходность.

Пять, строительство экосистемы

5.1 Экология участника

5.1.1 Сообщество майнеров

Майнеры являются краеугольным камнем экосистемы Bittensor, впрыскивая непрерывный поток интеллектуальной энергии во всю сеть, размещая модели искусственного интеллекта и обеспечивая вычислительную мощность. Они имеют разный опыт, некоторые из них являются профессиональными командами, специализирующимися на исследованиях и разработках в области ИИ, а другие — индивидуальными разработчиками, увлеченными передовыми технологиями. Возьмем в качестве примера Subnet 6, многие майнеры ежедневно получают синтетические данные из Corcel Subnet 18 и с помощью своих уникальных алгоритмов и стратегий они точно настраивают большую языковую модель (LLM). Подобно опытным мастерам, они постоянно экспериментируют с оптимизацией архитектуры и корректировкой параметров в процессе «лепки» модели, стремясь уменьшить «положительные потери» и свести к минимуму вероятность ошибки модели, тем самым выделяясь в жесткой конкуренции за вознаграждение TAO. Этот конкурентный механизм побуждает майнеров постоянно изучать инновации, улучшать производительность моделей и продвигать технологию искусственного интеллекта всей сети Bittensor на новые высоты.

5.1.2 Команда валидаторов

Валидаторы в экосистеме Bittensor несут ответственность за обеспечение справедливости и качества сети. Они обычно состоят из опытных экспертов по искусственному интеллекту и практиков блокчейна, обладающих глубоким профессиональным знанием и строгим отношением к суждениям. Во время работы сети валидаторы действуют как строгие 'судьи', проводя всестороннюю оценку модельных выводов, представленных майнерами. От точности обработки моделью сложных задач до ее операционной эффективности и стабильности, все аспекты подлежат их вниманию. Возьмем задачу отвечания на вопросы на естественном языке в определенной подсети в качестве примера: валидаторы будут оценивать ответы, предоставленные майнерами, с точки зрения точности семантического понимания, логической связности и всестороннего охвата знаний, а также ранжировать точность модели на основе конкретной производительности задачи. Только модельные выводы высокого качества, прошедшие строгий отбор валидаторами, имеют возможность быть представленными пользователям, обеспечивая получение пользователями самых надежных и ценных услуг искусственного интеллекта и поддерживая упорядоченную и эффективную работу всей экосистемы.

5.1.3 Разработчик и предприятие

Разработчики и предприятия являются ключевыми силами в расширении экосистемы Bittensor. Обладая глубокими техническими знаниями, разработчики используют богатые возможности искусственного интеллекта, предоставляемые сетью Bittensor, для создания различных инновационных приложений. Они варьируются от интеллектуальных вспомогательных инструментов для письма, которые помогают создателям эффективно создавать высококачественный контент, до интеллектуального программного обеспечения для финансового анализа, предоставляющего инвесторам точные прогнозы рынка, и многого другого. Между тем, предприятия выступают в качестве «агрегаторов» в экосистеме, умело интегрируя AI-сервисы Bittensor в свои бизнес-процессы. Например, медицинские компании используют технологию распознавания изображений Bittensor для помощи в диагностике заболеваний, повышая точность диагностики; Компании, занимающиеся электронной коммерцией, оптимизируют товарные рекомендации с помощью интеллектуального алгоритма рекомендаций, повышая коэффициент конверсии покупок пользователей. Приобретая коммерческую ценность, они также привносят в экосистему Bittensor более широкий спектр сценариев приложений и пользовательского трафика, формируя взаимовыгодную модель разработки.

5.1.4 Сообщество и пользователи

Сообщество и пользователи - это жизненная сила непрерывной оптимизации экосистемы Bittensor. Члены сообщества включают майнеров, валидаторов, разработчиков и многих энтузиастов искусственного интеллекта, активно участвующих на платформах, таких как Discord и GitHub, делящихся техническими идеями и обменивающихся опытом работы над проектами. Когда возникают технические проблемы или узкие места в развитии сети, члены сообщества совместно обсуждают решения; новые архитектуры сетей и идеи по улучшению алгоритмов часто возникают в результате интеллектуальных столкновений в сообществе. Как конечные пользователи экосистемы, обратная связь пользователей напрямую влияет на направление развития экосистемы. Если пользователи обнаружат проблемы, такие как неточный или не плавный перевод при использовании приложения для машинного перевода, они должны своевременно сообщить разработчикам, чтобы они могли оптимизировать модель. Это благоприятное взаимодействие между сообществом и пользователями позволяет экосистеме Bittensor тесно соответствовать реальным потребностям и постоянно совершенствоваться и обновляться.

5.2 Партнерские отношения

Bittensor активно сотрудничает с несколькими сторонами, интегрирует выгодные ресурсы и ускоряет реализацию и продвижение технологий. В области научных исследований оно сотрудничает с ведущими институтами искусственного интеллекта, такими как партнерство с Nous Research для создания подсети, используя его профессиональные исследовательские возможности и богатые академические ресурсы для введения передовых алгоритмов и инновационного мышления в сеть Bittensor. Обе стороны совместно исследуют применение новых модельных архитектур в децентрализованных сценариях, способствуя трансформации научных достижений в области ИИ в практическую продуктивность.

Что касается сотрудничества предприятий, то стратегическое сотрудничество достигнуто с ведущими предприятиями отрасли. Если взять в качестве примера известную технологическую компанию, то она обеспечивает мощную поддержку вычислительных мощностей для Bittensor, обеспечивая эффективную и стабильную работу сети при обработке массивных задач ИИ; Bittensor предоставляет компании зрелые сервисы искусственного интеллекта, помогая интеллектуально модернизировать свои продукты, такие как оптимизация интеллектуальных систем обслуживания клиентов и повышение качества обслуживания клиентов. Эти взаимодополняющие вычислительные мощности и технологии обеспечивают беспроигрышную ситуацию для обеих сторон в расширении бизнеса и технологических инновациях.

Кроме того, Bittensor также тесно сотрудничает с сообществом открытого исходного кода, поощряя разработчиков вносить свой вклад в код и делиться идеями для совместного улучшения функциональности сети. Организуя хакатоны, соревнования по открытому исходному коду и другие мероприятия, оно привлекает глобальных разработчиков для участия, исследует потенциальные инновационные приложения, дополняет разнообразие экосистемы и продолжает расширять влияние Bittensor в области децентрализованного искусственного интеллекта.

VI. Заключение

Впереди Bittensor ожидается продолжить прорыв в нескольких измерениях и переформатировать ландшафт индустрии искусственного интеллекта. Технологически, с преодолением узких мест вычислительной мощности, таких как применение новых технологий распределенных вычислений и фазовых достижений квантовых вычислений, эффективность обучения его модели будет экспоненциально улучшена, достигая более сложной и точной интеллектуальной симуляции. Безопасность смарт-контрактов также будет непрерывно укрепляться через формальную верификацию, аудит с помощью искусственного интеллекта и другие средства, заложив прочный фундамент для экосистемы.