I. Огляд проєкту

1.1 Основне введення

Bittensor - це децентралізований протокол, спрямований на штучний інтелект та машинне навчання, на передньому краї децентралізованого штучного інтелекту. Він використовує технологію блокчейну для вирішення ключових проблем у традиційному процесі розробки ШІ, таких як власність даних, стимули для навчання моделей та доступність послуг ШІ. На сьогодні навчання моделей машинного навчання потребує великого попиту на ресурси, які зазвичай можуть собі дозволити лише великі компанії, такі як Google та OpenAI. У зв'язку з цим Bittensor прагне децентралізувати доступ та навчання моделей машинного навчання, працювати у режимі протидії цензурі, запобігати незалежному боротьбі подібних моделей, навчених різними компаніями, та сприяти композиції та відкритості моделей ШІ для прискореного розвитку у галузі ШІ.

Екосистема штучного інтелекту Bittensor сприяє співробітництву та забезпечує стабільність блокчейн-екосистеми за допомогою системи винагород у власних токенах TAO. Однією з його особливостей є спеціалізована підмережна структура, яка є ключовим місцем, де через конкуренцію та співробітництво створюється реальна вартість. Bittensor використовує це для стимулювання інновацій, зобов'язаності до включеності та пріоритету якості. Токеномічна модель Bittensor спрямована на просування справедливих практик розподілу та забезпечення постійних стимулів для учасників мережі. В даний час приблизно 89% обігових токенів TAO перебувають у статусі стекінгу, що відображає високий рівень участі в мережі.

Джерело зображення: офіційний веб-сайт TAO

1.2 Історія розвитку

• У 2019 році було засновано Bittensor Джейкобом Робертом Стивсом і Алою Шабаною, і проект був запущений, присвячений дослідженню інноваційних шляхів поєднання блокчейну та штучного інтелекту.

• У січні 2021 року був запущений початковий головний мережевий блокчейн (Kusangi), але він був зупинений та мігрував.

• У листопаді 2021 року було запущено поточну основну мережу Накамото, щоб забезпечити більш стабільну інфраструктуру для розвитку проекту.

• У 2023 році Bittensor пройшов серію оновлень і розширень, таких як революційне оновлення у жовтні, яке ввело підмережі, дозволяючи кожному створювати свою власну підмережу зі спеціальними стимулами та різними використаннями, додатково збагачуючи екосистему.

• У 2024 році проект продовжував розвиватися, і Біттензор Субнет 42 від Маса вийшов на головну мережу 28 серпня, надаючи реальні дані, зібрані без дозволу, для розробників штучного інтелекту. До проекту приєдналися ще більше установ та проектів, неперервно розширюючи його екосистему.

2. Технічний аналіз

2.1 Унікальна Архітектура

2.1.1 Структура підмережі

Структура підмережі Bittensor унікальна, вона схожа на спеціальну «кімнату», ретельно розроблену для різних додатків штучного інтелекту. Кожна підмережа може налаштувати механізм винагороди відповідно до конкретних потреб програми штучного інтелекту. Це означає, що проєкти штучного інтелекту, орієнтовані на розпізнавання зображень, обробку природної мови або інтелектуальне прогнозування, можуть знайти найбільш підходящий простір для власної розробки в системі підмереж Bittensor. На прикладі Subnet 6 відома команда Nous Research керує цією підмережею та використовує синтетичні дані Corcel у підмережі 18 для точного налаштування великих мовних моделей (LLM). Кожен майнер у підмережі щодня отримує одні й ті самі синтетичні дані та використовує власні стратегії та методи для вдосконалення LLM. Завдяки механізму заохочення винагороди TAO «позитивні втрати» моделі зменшуються, кількість помилок зменшується, і вони прагнуть бути на вершині таблиці лідерів підмережі, що точно налаштовується. Ця модель руйнує ізольований стан даних і моделей у традиційній розробці штучного інтелекту, дозволяючи моделям різних команд навчатися та розвиватися разом у підмережі, значно стимулюючи інновації та забезпечуючи родючий ґрунт для диверсифікованого розвитку технології штучного інтелекту.

2.1.2 Прошарований дизайн

Багаторівневий дизайн Bittensor створює ефективну та спільну екосистему штучного інтелекту. Майнерський рівень, як основна сила, що стимулює інновації в галузі штучного інтелекту, розміщує та запускає різні моделі штучного інтелекту, служачи «творчою майстернею» всієї екосистеми, безперервно створюючи різноманітні інтелектуальні моделі. Рівень валідаторів несе відповідальність за збереження цілісності та консенсусу блокчейну, діючи як суворі «інспектори якості», щоб суворо оцінювати якість та ефективність моделей, наданих майнерами, і точно ранжувати моделі на основі конкретних завдань, гарантуючи, що лише високоякісні моделі можуть перейти на наступний етап. Корпоративний рівень діє як «інтелектуальний перетворювач», вміло використовуючи можливості штучного інтелекту мережі для розробки передових додатків і вирішення складних реальних проблем. Споживчий рівень відкриває зручний шлюз для кінцевих користувачів і різних організацій, дозволяючи їм легко отримувати доступ до мережевих рішень і послуг, дозволяючи реалізувати цінність штучного інтелекту на місцях. Кожен рівень виконує свої обов'язки та тісно співпрацює, забезпечуючи безперебійний потік інформації та цінності між рівнями, досягаючи безперебійної та ефективної інтеграції роботи блокчейну та послуг штучного інтелекту, закладаючи міцну основу для широкомасштабного застосування та постійних інновацій технології штучного інтелекту.

2.2 Основний алгоритм

2.2.1 Децентралізована модель змішання експертів (MoE)

Децентралізована модель експертної суміші (MoE), прийнята Bittensor, є ключовою «зброєю» для підвищення точності та ефективності прогнозування ШІ. У традиційній побудові моделей штучного інтелекту одна модель часто обмежена власною структурою та навчальними даними та обмежена, коли стикається зі складними та різноманітними завданнями. Модель МОН використовує інший підхід, інтегруючи кілька професійних моделей штучного інтелекту, кожна з яких виступає в ролі «експерта» зі своїми сильними сторонами. У реальній роботі літальна мережа інтелектуально призначає завдання найбільш підходящої експертної моделі на основі особливостей вхідних даних. Наприклад, у завданні генерації коду Python з іспанськими коментарями модель обробки мови відповідає за аналіз іспанських коментарів, тоді як модель програмування фокусується на генерації точного коду Python. Поєднання цих двох факторів дає рішення, яке набагато перевершує одну модель. Ця спільна робота повною мірою використовує унікальні переваги кожної моделі, ефективно вирішуючи складні проблеми та дозволяючи Bittensor продемонструвати видатну продуктивність у вирішенні завдань з кількома доменами та високою складністю, роблячи прогнози ШІ більш точними та всеосяжними.

2.2.2 Розумний доказ (Доказ інтелекту)

Proof of Intelligence - це інноваційне "правило" мережі Bittensor для стимулювання високоякісних внесків і забезпечення якості мережі. Відповідно до цього механізму, вузли не можуть покладатися на традиційну конкуренцію в мережі блокчейн, засновану на обчислювальній потужності (наприклад, PoW) або стейкхолдінні (наприклад, PoS) для отримання винагороди. Замість цього вони повинні покладатися на свої «реальні здібності» для виконання завдань машинного навчання. Вузли повинні запускати високоякісні моделі машинного навчання з повними зусиллями, точно та ефективно обробляти завдання та давати цінні результати. Крім того, ці досягнення повинні пройти сувору перевірку з боку більшості валідаторів і бути визнаними, перш ніж у них з'явиться можливість бути обраними для додавання нових блоків у ланцюжок і отримання винагороди в токенах TAO. Це заохочує вузли постійно оптимізувати моделі, покращувати інтелект і постійно впроваджувати високоцінні знання та послуги в мережу, ефективно уникаючи перешкод з боку низькоякісних або шкідливих вузлів і забезпечуючи надійний і якісний розвиток всієї мережі Bittensor в умовах інтелектуального водіння.

Три, Система Токеноміки

3.1 Функціональність токена TAO

3.1.1 Механізм стимулювання

Токен TAO вибудовує ефективну систему заохочення в мережі Bittensor, повністю надихаючи ентузіазм учасників мережі. Майнери інвестують велику кількість обчислювальних ресурсів для запуску моделей штучного інтелекту та надання інтелектуальних послуг мережі. Кожен точний результат моделі та цінний результат аналізу даних можна обміняти на відповідні винагороди в токенах TAO. Це спонукає майнерів постійно оптимізувати архітектуру моделі, покращувати обчислювальну потужність і досліджувати нові рубежі технології штучного інтелекту, щоб отримувати більше винагород. Валідатори несуть відповідальність за перевірку якості роботи майнерів. Завдяки своїм професійним знанням і суворому ставленню вони оцінюють результати, представлені майнерами. Коли валідатори неупереджено і точно визначають високоякісні моделі і забезпечують якість мережевих послуг, вони також отримують токени TAO, стимулюючи їх підтримувати судження високого рівня. Цей механізм стимулювання діє як потужний двигун, що стимулює безперервні інновації та ефективну роботу всієї мережі Bittensor, дозволяючи децентралізованій екосистемі штучного інтелекту процвітати та розвиватися.

3.1.2 Правила стейкінгу

Застава токенів TAO є ключовою гарантією для підтримки стабільності та цілісності мережі Bittensor. Учасники, які хочуть глибоко інтегруватися в мережу в якості майнерів або валідаторів і отримувати прибуток, повинні внести певну суму TAO. Цей заставлений токен схожий на «депозит цілісності», який обмежує поведінку учасників. З одного боку, для майнерів застава означає, що якщо вони спробують обдурити або надати неякісні моделі для обману винагороди, вони не тільки нічого не отримають, але й зіткнуться з великою втратою закладених токенів, змушуючи їх дотримуватися правил і зосередитися на покращенні продуктивності моделі. З іншого боку, валідатори не наважуються бути поверхневими у своїй аудиторській роботі. Як тільки виникнуть несправедливі судові рішення, які підірвуть довіру до мережі, їхні заставлені токени також опиняться під загрозою. Таким чином, механізм застави створює справедливе та впорядковане конкурентне середовище для мережі, гарантуючи, що кожен учасник може зробити свій внесок у загальні інтереси мережі, а не підривати її основу.

3.1.3 Право управління

Токен TAO надає власникам реальні повноваження в управлінні мережею, повністю демонструючи концепцію децентралізації Bittensor. На критично важливих вузлах прийняття рішень, які впливають на розвиток мережі, таких як оновлення протоколу, коригування параметрів і запуск нових функцій, власники токенів можуть голосувати на основі ваги своїх активів. Цей демократичний механізм прийняття рішень руйнує обмеження традиційного централізованого управління, дозволяючи кожній зацікавленій стороні мати право голосу в майбутньому мережі. Коли члени спільноти зазвичай очікують оптимізувати алгоритм підтвердження інтелекту для підвищення ефективності або скоригувати правила розподілу винагород у підмережі для сприяння чесній конкуренції, вони можуть ініціювати пропозиції та голосувати за впровадження змін. Це гарантує, що розвиток мережі точно відповідає потребам спільноти, продовжує розвиватися та справді стає інноваційною платформою штучного інтелекту на чолі з усіма учасниками, які працюють на благо громадськості.

3.1.4 Витрати на транзакції та платежі за послуги

У повсякденній роботі мережі Bittensor токен TAO відіграє ключову роль як мастило для транзакцій і засіб для обміну послугами. Різні транзакції в мережі, будь то розрахунок доходу між майнерами та валідаторами, перекази токенів або купівля користувачами послуг штучного інтелекту та виклик інтелектуальних моделей, вимагають споживання токенів TAO для сплати відповідних комісій. З технічної точки зору, ці комісії за транзакції компенсують споживання обчислювальної потужності та тимчасові витрати майнерів і валідаторів на обробку та перевірку транзакцій, забезпечуючи їхню постійну мотивацію обслуговувати мережу. З екологічної точки зору, користувачі, які використовують TAO для придбання послуг штучного інтелекту, схожі на те, щоб влити життєву силу в мережу, дозволяючи майнерам, розробникам та іншим групам інвестувати більше ресурсів у технічні дослідження та розробки, формуючи доброчесний цикл. Токен TAO створює самодостатню, внутрішньо циркулюючу та безперебійну економічну екосистему, закладаючи міцну основу для тривалого процвітання мережі Bittensor.

3.2 Розподіл токенів та обіг

Загальна кількість токенів TAO встановлена на рівні 21 мільйона, а модель його розподілу ретельно розроблена, щоб збалансувати інтереси всіх сторін і забезпечити сталий розвиток мережі. На початковому етапі розподілу не було зарезервовано жодних спеціальних акцій для запобігання недобросовісному попередньому майнінгу, і він повністю залежав від активної участі та внеску учасників. На даний момент в обігу перебуває близько 6,5 мільйона токенів TAO, що становить 31,18% від загальної пропозиції, що відображає певну кількість токенів, які використовуються для обміну вартістю та стимулюючого розподілу на ринку, підтримуючи економічну активність мережі. Варто відзначити, що цілих 89% циркулюючих токенов TAO знаходяться в стейкінгу, що в повній мірі демонструє стійку довіру учасників мережі до проекту Bittensor. Вони готові заблокувати токени, глибоко пов'язати власні інтереси з майбутнім мережі та працювати разом, щоб сприяти процвітаючому розвитку децентралізованого штучного інтелекту. У той же час високий коефіцієнт стейкінгу також забезпечує надійну підтримку мережевої безпеки та стабільної роботи, гарантуючи, що зловмисні атаки, короткострокові спекуляції та інша негативна поведінка важко похитнути екологічну основу.

Основна інформація про токен 3.3

• Ринкова капіталізація: $4,384,744,371
• Повної розведеної ринкової капіталізації: $11,339,614,537
• Обіг: 8,120,173
• Загальний обсяг: 21,000,000
• Максимальний обсяг: 21 000 000

Оновлена основна інформація про токен TAO на 2025-1-7 17:22. Криптовалюта значно коливається, вищезазначена інформація надається лише для ознайомлення.

Ринкова динаміка 3.4 TAO

Ринкова продуктивність TAO показана на наступному графіку:

ТАО відкриває торгівлю на платформі Gate.io.Клікніть, щоб почати торгівлю!

Як внутрішній токен Bittensor, ринкова продуктивність TAO викликала багато уваги. Протягом останнього року ціна TAO драматично коливалася, демонструючи високий потенціал зростання та співіснування високого ризику. На початку року ціна TAO була відносно низькою, близько $200. У той час ринок все ще перебував на стадії усвідомлення та дослідження проекту Bittensor, і невизначеність на початковій стадії екологічного розвитку призвела до залишання ціни в сплячому стані. З ітерацією технології проекту, такої як оптимізація архітектури підмереж, удосконалення алгоритмів інтелектуального доведення та розширення сценаріїв застосування, особливо висока продуктивність у сфері обробки природної мови, залучила велику кількість інвесторів, і ціна стрімко зросла, досягнувши позначки в $800 в середині року.

З точки зору ринкової вартості, зі зростанням ціни та процвітанням екосистеми, ринкова вартість TAO зросла, перевищивши 4 мільярди доларів на піку та увійшовши до числа найкращих криптовалют, що відображає глибоке визнання його цінності ринком. Обсяг торгів також активний, щоденний обсяг торгів становить сотні мільйонів доларів у пікові цінові періоди, що відображає ентузіазм інвесторів і велику ліквідність ринку. Однак загальна волатильність ринку криптовалют, така як значні коливання основних монет, таких як біткойн, і коригування макроекономічної політики, також можуть спричинити різке зниження ціни TAO, наприклад, нещодавній відкат приблизно до 500 доларів, що призведе до відповідного зниження ринкової вартості. Однак довгострокова тенденція до зростання залишається незмінною, як і раніше, залучаючи багатьох інвесторів до позиціонування себе та сподіваючись на значну віддачу від подальшого зростання екосистеми Bittensor.

3.5 Аналіз конкурентів за критеріями

У галузі штучного інтелекту серія GPT від OpenAI та Midjourney є лідерами галузі. У порівнянні з Bittensor вони мають значну диференціацію та конкурентні переваги. OpenAI створила потужні моделі загального призначення, такі як GPT-4, з величезними даними та найкращими дослідницькими групами, що робить його унікальним у розумінні природної мови та генерації тексту. Він широко використовується у створенні контенту, інтелектуальному обслуговуванні клієнтів та інших сценаріях. Однак його високоцентралізована модель розробки та експлуатації, централізована конфіденційність даних та контроль моделі не забезпечують прозорості використання даних для користувачів. Bittensor, з іншого боку, покладається на децентралізовану архітектуру з даними, що надаються численними вузлами, що забезпечує кращий захист конфіденційності. Користувачі можуть брати участь в управлінні та мати право голосу в напрямку моделі. Механізми стимулювання заохочують глобальних розробників оптимізувати моделі, уникаючи обмежень однокомандного мислення та постійно генеруючи інноваційні програми, такі як вища точність перекладу нішевих мов для задоволення різноманітних потреб.

Midjourney фокусується на створенні зображень, відомий своїми приголомшливими візуальними ефектами, що надихають дизайнерів і художників. Він може швидко створювати вишукані твори мистецтва на основі простого тексту. Однак його модель заряджання послуг відносно проста, і на неї поширюється багато правил платформи. Додаток для генерації зображень Bittensor розподіляється між різними підмережами, і різні підмережі налаштовують правила заохочення на основі потреб власної спільноти, щоб стимулювати творців оптимізувати моделі та генерувати більш різноманітні та деталізовані зображення. Користувачі можуть купувати високоякісні іміджеві послуги за токени TAO, а також отримувати винагороди, беручи участь у будівництві мережі, зменшуючи витрати на використання та розширюючи канали доходу, створюючи більш справедливу та активну екосистему для творців та користувачів, а також відкриваючи широкий новий світ у креативній індустрії штучного інтелекту.

4. Розширення сценарію застосування

4.1 Обробка природної мови

Bittensor демонструє потужні потенційні застосування в галузі обробки природної мови (NLP), надаючи інноваційні рішення для багатьох традиційних проблем. У повсякденних сценаріях запитань і відповідей, коли ви стикаєтеся зі складними та різноманітними питаннями, такими як «Якою буде погода в Пекіні завтра?» та «Опишіть причини американської революції», інтелектуальна модель Bittensor, спираючись на свою розподілену архітектуру, може швидко отримати доступ до знань з усієї мережі та надати точні відповіді в режимі реального часу. У порівнянні з традиційними пошуковими системами, які покладаються на відповідність ключових слів і мають заплутані шаблони сортування відповідей, відповіді Bittensor є більш цілеспрямованими та точними. У порівнянні з інтелектуальними помічниками, заснованими на одній великій моделі, Bittensor об'єднує переваги декількох моделей, що призводить до більш широких розмірів відповідей.

З точки зору генерації тексту, Bittensor чудово створює будь-що, від новинних репортажів до нових історій. З огляду на тему «Майбутня революція міського транспорту», він може генерувати логічно послідовні та різноманітні статті, що охоплюють різні аспекти, такі як технологічні прориви, напрямки політики та громадський досвід, що значно перевершує традиційні методи генерації, засновані на фіксованих шаблонах та жорсткому контенті. Він також долає деякі проблеми відокремлення контексту, які зазвичай зустрічаються в моделях.

У сфері перекладу мови Bittensor прориває мовні бар'єри. Він може точно перекладати професійні терміни в бізнес-контрактах, а також розмовні вирази в повсякденному спілкуванні. Наприклад, переклад китайської рекламної копії електронної комерції на англійську мову, вона не тільки має правильну граматику, але й вписується у маркетинговий стиль в англомовному контексті. Він більш гнучкий та розумний, ніж традиційне програмне забезпечення для машинного перекладу, ефективно допомагаючи міжнародному спілкуванню та співробітництву.

4.2 Обробка зображень та аудіо

У сфері розпізнавання зображень застосування Bittensor є широким і глибоким. У сценарії моніторингу безпеки, стикаючись зі складними пішохідними та автомобільними сценами, він може швидко та точно ідентифікувати конкретних осіб, ознаки транспортних засобів, такі як номери номерних знаків, обличчєві контури та іншу ключову інформацію, забезпечуючи громадську безпеку. У порівнянні з традиційними системами розпізнавання з однією моделлю, його точність та адаптивність значно покращені, ефективно зменшуючи помилкові спрацювання та пропущені рішення.

З точки зору генерації іміджу, від креативного дизайну до художньої творчості, Bittensor надихає на необмежені можливості. Дизайнерам потрібно лише вводити абстрактні описи, такі як «майбутні міста під мрійливим зоряним небом», і вони можуть використовувати розподілені моделі для створення детальних та унікальних зображень, задовольняючи різноманітні естетичні потреби, яких традиційне графічне програмне забезпечення не може досягти через залежність від попередньо встановлених матеріалів та обмежену творчість.

У галузі обробки аудіо Bittensor також виконує винятково добре. Для створення музики, коли творець надає інструкцію щодо "розгойдуючих електронних мелодій, злитих з класичними струнними елементами", вона може швидко створити ритмічний і гармонійний музичний сегмент, принесе нову натхнення до композиції; У галузі розпізнавання мовлення, чи то багатоособова розмова в шумному середовищі, чи діалектне спілкування з акцентами, воно може точно транскрибувати в текст, допомагаючи ефективно записувати та поширювати інформацію та вирішує проблему різкого зниження точності традиційного програмного забезпечення розпізнавання мовлення в складних сценаріях.

4.3 Інтелектуальна підтримка прийняття рішень

В галузі бізнес-операцій Bittensor дозволяє підприємствам приймати точні рішення. На прикладі роздрібної торгівлі, шляхом глибокого вивчення масивних даних про продажі, тенденцій ринку, уподобань споживачів та іншої інформації, він може надати підприємствам ключові рекомендації щодо прийняття рішень, такі як час запуску нових товарів, стратегії оптимізації запасів та точні маркетингові плани. У порівнянні з традиційною моделлю прийняття рішень, що ґрунтується на ручному досвіді та простому аналізі даних, інсайти Bittensor є більш прогнозованими та точними, що допомагає підприємствам використовувати можливості в жорсткій конкуренції.

У медичній та охороні здоров'я Bittensor також має велику цінність. У процесі діагностики захворювань він може інтегрувати та аналізувати кілька джерел інформації, таких як медичні записи пацієнтів, зображення та генетична інформація, щоб надавати лікарям додаткові діагностичні висновки та зменшувати ризик помилкової діагностики. У процесі розробки ліків, завдяки аналізу великої кількості даних клінічних випробувань та інформації про молекулярну структуру, він може прискорити відбір потенційно ефективних складових ліків та значно скоротити термін розробки, що є проривом, якого традиційним дослідницьким та розробницьким процесам важко досягти через ізольовані дані та низьку ефективність аналізу.

У галузі фінансових інвестицій Bittensor став ефективним помічником для інвесторів. Зіткнувшись з постійно змінюваними ринками акцій та валют, він аналізує макроекономічні дані, тенденції у галузі, фінансові звіти корпорацій та іншу масову інформацію в режимі реального часу, щоб передбачити тенденції на ринку та допомогти інвесторам скласти раціональні стратегії інвестиційного портфеля. Порівняно з традиційними методами інвестування, які ґрунтуються на історичних даних та простих моделях або суб'єктивних судженнях, Bittensor надає інвесторам більш наукову та своєчасну основу для прийняття рішень, ефективно управляючи ризиками та підвищуючи потенційний дохід.

П'ять, будівництво екосистеми

5.1 Екологія учасників

5.1.1 Спільнота майнерів

Майнери є наріжним каменем екосистеми Bittensor, вводячи безперервний потік інтелектуальної енергії у всю мережу, розміщуючи моделі штучного інтелекту та надаючи обчислювальну потужність. Вони мають різний досвід, деякі з них є професійними командами, зосередженими на дослідженнях і розробках штучного інтелекту, а інші є окремими розробниками, захопленими передовими технологіями. Візьмемо для прикладу Subnet 6, численні майнери щодня отримують синтетичні дані з Corcel Subnet 18, і завдяки своїм унікальним алгоритмам і стратегіям вони точно налаштовують велику мовну модель (LLM). Як і кваліфіковані майстри, вони постійно експериментують з оптимізацією архітектури та коригуванням параметрів у процесі «ліплення» моделі, прагнучи зменшити «позитивні втрати» та мінімізувати ймовірність помилок моделі, тим самим виділяючись у жорсткій конкуренції за винагороди TAO. Цей конкурентний механізм змушує майнерів постійно досліджувати інновації, покращувати продуктивність моделей і просувати технологію штучного інтелекту всієї мережі Bittensor на нові висоти.

5.1.2 Команда валідаторів

Валідатори в екосистемі Bittensor несуть відповідальність за захист чесності та якості мережі. Зазвичай вони складаються з досвідчених експертів зі штучного інтелекту та практиків блокчейну, з глибокими професійними знаннями та суворим ставленням до суджень. Під час роботи мережі валідатори виступають в ролі суворих «арбітрів» для всебічної оцінки результатів моделі, представлених майнерами. Від точності виконання складних завдань моделлю до її операційної ефективності та стабільності – всі аспекти знаходяться в межах сфери їх вивчення. Беручи за приклад завдання з відповідями на запитання природною мовою в певній підмережі, валідатори оцінюватимуть відповіді, надані майнерами, з кількох вимірів, таких як точність семантичного розуміння, логічна зв'язність і всебічне охоплення знань, і ранжуватимуть точність моделі на основі конкретного виконання завдання. Тільки високоякісні результати моделі, які пройшли сувору перевірку валідаторів, мають можливість бути донесені до користувачів, гарантуючи, що користувачі отримають найнадійніші та найцінніші послуги штучного інтелекту, а також підтримуючи впорядковану та ефективну роботу всієї екосистеми.

5.1.3 Розробник і Enterprise

Розробники та підприємства є ключовими силами в розширенні екосистеми Bittensor. Завдяки своїм глибоким технічним знанням розробники використовують багаті можливості штучного інтелекту, що надаються мережею Bittensor, для створення різноманітних інноваційних додатків. Вони варіюються від інтелектуальних інструментів для написання текстів, які допомагають творцям ефективно створювати високоякісний контент, до інтелектуального програмного забезпечення для фінансового аналізу, що надає інвесторам точні прогнози ринку тощо. Тим часом підприємства діють як «агрегатори» в екосистемі, вміло інтегруючи послуги штучного інтелекту Bittensor у власні бізнес-процеси. Наприклад, медичні компанії використовують технологію розпізнавання зображень Bittensor для допомоги в діагностиці захворювань, підвищуючи точність діагностики; Компанії електронної комерції оптимізують рекомендації щодо продуктів за допомогою інтелектуального алгоритму рекомендацій, збільшуючи коефіцієнт конверсії покупок користувачів. Набуваючи комерційної цінності, вони також привносять в екосистему Bittensor більш широкий спектр сценаріїв додатків і трафіку користувачів, формуючи взаємовигідну модель розвитку.

5.1.4 Спільнота та користувачі

Спільнота та користувачі є життєвою силою постійної оптимізації екосистеми Bittensor. Членами спільноти є майнери, валідатори, розробники та багато ентузіастів штучного інтелекту, які активно працюють на таких платформах, як Discord та GitHub, ділячись технічними інсайтами та досвідом проєктів. Коли в мережі виникають технічні проблеми або вузькі місця в розробці, члени спільноти працюють разом, щоб обговорити рішення; Нові архітектури підмереж та ідеї щодо вдосконалення алгоритмів часто з'являються в інтелектуальних зіткненнях спільноти. Як кінцевий користувач екосистеми, зворотний зв'язок користувачів безпосередньо впливає на напрямок розвитку екосистеми. Якщо користувачі знаходять такі проблеми, як неточний або неплавний переклад під час використання програми для перекладу зі штучним інтелектом, вони повинні своєчасно надавати зворотний зв'язок розробникам, спонукаючи їх оптимізувати модель. Ця сприятлива взаємодія між спільнотою та користувачами дозволяє екосистемі Bittensor точно відповідати актуальним потребам і постійно повторюватися та оновлюватися.

5.2 Партнерські відносини

Bittensor активно співпрацює з кількома сторонами, інтегрує переваги ресурсів та прискорює впровадження та просування технологій. У галузі наукових досліджень вона співпрацює з ведучими науковими установами зі штучного інтелекту, такими як партнерство з Nous Research для створення підмережі, використовуючи свої професійні дослідницькі можливості та багаті академічні ресурси для впровадження передових алгоритмів штучного інтелекту та інноваційного мислення в мережу Bittensor. Обидві сторони спільно досліджують застосування нових архітектур моделей у децентралізованих сценаріях, сприяючи перетворенню наукових досягнень зі штучного інтелекту у практичну продуктивність.

У сфері співробітництва підприємств досягнуто стратегічного співробітництва з провідними підприємствами галузі. Взявши за приклад відому технологічну компанію, вона забезпечує потужну підтримку обчислювальної потужності для Bittensor, забезпечуючи ефективну та стабільну роботу мережі при обробці масивних завдань штучного інтелекту; Bittensor розширює можливості компанії своїми зрілими послугами штучного інтелекту, допомагаючи розумно оновлювати її продукти, такі як оптимізація інтелектуальних систем обслуговування клієнтів і підвищення якості обслуговування клієнтів. Ці взаємодоповнюючі обчислювальні потужності та технології створюють безпрограшну ситуацію для обох сторін у розширенні бізнесу та технологічних інноваціях.

Крім того, Bittensor також тісно співпрацює з відкритою спільнотою, спонукаючи розробників вносити свій внесок у код та обмінюватися ідеями для покращення функціональності мережі разом. Організовуючи хакатони, змагання з відкритим кодом та інші заходи, вона привертає увагу глобальних розробників до участі, досліджує потенційні інноваційні застосування, додатково збагачує різноманітність екосистеми та продовжує розширювати вплив Bittensor в галузі децентралізованого штучного інтелекту.

VI. Висновок

В майбутньому очікується, що Bittensor продовжить прориватися в багатьох аспектах і перетворить ландшафт індустрії AI. Технологічно, з проривом бутлега обчислювальної потужності, таких як застосування нових розподілених обчислювальних технологій та досягнення фаз квантових обчислень, ефективність навчання моделей буде експоненційно покращена, досягаючи більш складних і точних інтелектуальних симуляцій. Безпека розумних контрактів також буде постійно зміцнюватися за допомогою формальної верифікації, AI-підтриманої аудиту та інших засобів, закладаючи міцну основу для екології.