I. Tổng quan dự án

1.1 Giới thiệu về Core

Bittensor là một giao thức phi tập trung tập trung vào trí tuệ nhân tạo và học máy, ở phía trước của trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Nó tận dụng công nghệ blockchain để giải quyết các thách thức chính trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo truyền thống, như quyền sở hữu dữ liệu, động lực huấn luyện mô hình, và sự sẵn có của các dịch vụ trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, việc huấn luyện mô hình học máy đòi hỏi một nhu cầu cao về tài nguyên, thường chỉ phù hợp cho các công ty lớn như Google và OpenAI. Xem xét điều này, Bittensor cam kết phân phối truy cập và huấn luyện các mô hình học máy, hoạt động một cách chống kiểm duyệt, ngăn chặn các mô hình tương tự huấn luyện bởi các công ty khác nhau từ tự chiến đấu, và thúc đẩy tính kết hợp và sự mở của các mô hình trí tuệ nhân tạo để tăng tốc quá trình phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo của Bittensor khuyến khích hành vi hợp tác và đảm bảo sự ổn định của hệ sinh thái blockchain thông qua hệ thống thưởng token TAO token. Một trong những tính năng của nó là cấu trúc mạng con dành riêng, đây là nơi quan trọng để tạo ra giá trị thực sự thông qua sự cạnh tranh và hợp tác. Bittensor sử dụng điều này để khuyến khích sự đổi mới, cam kết tính bao hàm và ưu tiên chất lượng. Mô hình kinh tế token của Bittensor nhằm mục tiêu thúc đẩy các thực hành phân phối công bằng và đảm bảo lợi ích nhất quán cho các thành viên mạng. Hiện tại, khoảng 89% tổng số token TAO lưu hành đang ở trạng thái staking, điều này phản ánh mức độ cao của sự tham gia trong mạng.

Nguồn ảnh: trang web chính thức của TAO

1.2 Lịch sử phát triển

• Năm 2019, Bittensor được thành lập bởi Jacob Robert Steeves và Ala Shaabana, và dự án được ra mắt, cam kết khám phá những con đường sáng tạo cho sự kết hợp giữa blockchain và trí tuệ nhân tạo.

• Vào tháng 1 năm 2021, mạng chính ban đầu (Kusangi) đã được triển khai, nhưng sau đó đã bị tạm dừng và di chuyển.

• Vào tháng 11 năm 2021, mainnet Nakamoto hiện tại đã được ra mắt để cung cấp một cơ sở hạ tầng ổn định hơn cho phát triển dự án.

• Vào năm 2023, Bittensor đã trải qua một loạt các nâng cấp và mở rộng, chẳng hạn như nâng cấp cách mạng vào tháng 10 đã giới thiệu các mạng con, cho phép bất kỳ ai tạo mạng con riêng của mình với các động cơ khuyến khích và các trường hợp sử dụng khác nhau, làm phong phú thêm hệ sinh thái.

• Vào năm 2024, dự án tiếp tục tiến triển, và Mạng lưới phụ Bittensor của Masa số 42 đã đi vào hoạt động trên mainnet vào ngày 28 tháng 8, cung cấp dữ liệu tổng hợp thời gian thực không cần phép cho các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo. Nhiều tổ chức và dự án khác đã tham gia, không ngừng mở rộng hệ sinh thái của nó.

2. Phân Tích Kỹ Thuật

2.1 Kiến trúc độc đáo

2.1.1 Cấu trúc Mạng con

Cấu trúc mạng con của Bittensor rất độc đáo, nó giống như một 'căn phòng' chuyên dụng được chế tạo cẩn thận cho các ứng dụng AI khác nhau. Mỗi mạng con có thể tùy chỉnh cơ chế phần thưởng theo nhu cầu cụ thể của ứng dụng AI. Điều này có nghĩa là các dự án AI tập trung vào nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc dự đoán thông minh có thể tìm thấy không gian phù hợp nhất cho sự phát triển của chính chúng trong hệ thống mạng con của Bittensor. Lấy Subnet 6 làm ví dụ, nhóm nghiên cứu Nous nổi tiếng vận hành mạng con này và sử dụng dữ liệu tổng hợp Corcel trong Subnet 18 để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Mỗi thợ mỏ trong mạng con nhận được cùng một dữ liệu tổng hợp hàng ngày và sử dụng các chiến lược và kỹ thuật riêng của họ để tinh chỉnh LLM. Thông qua cơ chế khuyến khích phần thưởng TAO, 'tổn thất tích cực' của mô hình được giảm, sai lầm được giảm và họ cố gắng đứng đầu bảng xếp hạng mạng con tinh chỉnh. Mô hình này phá vỡ trạng thái cô lập của dữ liệu và mô hình trong phát triển AI truyền thống, cho phép các mô hình từ các nhóm khác nhau học hỏi và phát triển cùng nhau trong mạng con, kích thích rất nhiều sự đổi mới và cung cấp mảnh đất màu mỡ cho sự phát triển đa dạng của công nghệ AI.

2.1.2 Thiết kế theo tầng

Thiết kế phân lớp của Bittensor xây dựng một hệ sinh thái AI hiệu quả và hợp tác. Lớp thợ mỏ, với tư cách là lực lượng cốt lõi thúc đẩy đổi mới AI, lưu trữ và chạy các mô hình AI khác nhau, đóng vai trò là 'xưởng sáng tạo' của toàn bộ hệ sinh thái, liên tục tạo ra các mô hình thông minh đa dạng. Lớp trình xác thực gánh vác trách nhiệm bảo vệ tính toàn vẹn và đồng thuận của blockchain, đóng vai trò là 'thanh tra chất lượng' nghiêm ngặt để đánh giá nghiêm ngặt chất lượng và hiệu quả của các mô hình do các thợ mỏ cung cấp và xếp hạng các mô hình chính xác dựa trên các nhiệm vụ cụ thể, đảm bảo rằng chỉ các mô hình chất lượng cao mới có thể bước vào giai đoạn tiếp theo. Lớp doanh nghiệp hoạt động như một 'bộ chuyển đổi thông minh', khéo léo sử dụng các khả năng AI của mạng để phát triển các ứng dụng tiên tiến và giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực. Lớp người tiêu dùng mở ra một cổng thuận tiện cho người dùng cuối và các tổ chức khác nhau, cho phép họ dễ dàng truy cập các giải pháp và dịch vụ do mạng tạo ra, cho phép giá trị của AI được nhận ra trên mặt đất. Mỗi lớp thực hiện nhiệm vụ của mình và hợp tác chặt chẽ, cho phép luồng thông tin và giá trị trôi chảy giữa các lớp, đạt được sự tích hợp liền mạch và hiệu quả của hoạt động blockchain và các dịch vụ AI, đặt nền tảng vững chắc cho ứng dụng quy mô lớn và đổi mới liên tục công nghệ AI.

2.2 Thuật toán cốt lõi

2.2.1 Mô hình pha trộn chuyên gia phi tập trung (MoE)

Mô hình hỗn hợp chuyên gia phi tập trung (MoE) được Bittensor áp dụng là "vũ khí" quan trọng để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của dự đoán AI. Trong xây dựng mô hình AI truyền thống, một mô hình duy nhất thường bị giới hạn bởi cấu trúc và dữ liệu đào tạo riêng của nó và bị hạn chế khi phải đối mặt với các nhiệm vụ phức tạp và đa dạng. Mô hình Bộ GD&ĐT có cách tiếp cận khác bằng cách tích hợp nhiều mô hình AI chuyên nghiệp, mỗi mô hình đóng vai trò là một "chuyên gia" với thế mạnh riêng. Trong hoạt động thực tế, mạng gating phân công nhiệm vụ một cách thông minh cho mô hình chuyên gia phù hợp nhất dựa trên các tính năng dữ liệu đầu vào. Ví dụ: trong tác vụ tạo mã Python với các nhận xét tiếng Tây Ban Nha, mô hình xử lý ngôn ngữ chịu trách nhiệm phân tích cú pháp các nhận xét tiếng Tây Ban Nha, trong khi mô hình lập trình tập trung vào việc tạo mã Python chính xác. Sự kết hợp của cả hai tạo ra một giải pháp vượt trội hơn nhiều so với một mô hình duy nhất. Công việc hợp tác này tận dụng đầy đủ các lợi thế độc đáo của từng mô hình, giải quyết hiệu quả các vấn đề phức tạp và cho phép Bittensor thể hiện hiệu suất vượt trội trong việc xử lý các tác vụ đa miền và độ khó cao, giúp dự đoán AI chính xác và toàn diện hơn.

2.2.2 Intelligent Proof (Chứng minh thông minh)

Bằng chứng về trí thông minh là một 'quy tắc' sáng tạo của mạng Bittensor để khuyến khích đóng góp chất lượng cao và đảm bảo chất lượng của mạng. Theo cơ chế này, các nút không thể dựa vào cạnh tranh mạng blockchain truyền thống dựa trên sức mạnh tính toán (ví dụ: PoW) hoặc cổ phần (ví dụ: PoS) để nhận phần thưởng. Thay vào đó, họ phải dựa vào 'khả năng thực sự' của mình để thực hiện các nhiệm vụ học máy. Các nút cần chạy các mô hình học máy chất lượng cao với toàn bộ nỗ lực, xử lý chính xác và hiệu quả các tác vụ và tạo ra kết quả có giá trị. Hơn nữa, những thành tựu này cần phải trải qua sự giám sát chặt chẽ từ phần lớn các trình xác thực và được công nhận trước khi họ có cơ hội được chọn để thêm các khối mới vào chuỗi và kiếm phần thưởng mã thông báo TAO. Điều này khuyến khích các nút liên tục tối ưu hóa các mô hình, cải thiện trí thông minh và liên tục đưa kiến thức và dịch vụ có giá trị cao vào mạng, tránh nhiễu hiệu quả từ các nút chất lượng thấp hoặc độc hại và đảm bảo sự phát triển mạnh mẽ và chất lượng cao của toàn bộ mạng Bittensor dưới sự lái xe thông minh.

Ba, Hệ thống kinh tế Token

3.1 Chức năng của Token TAO

3.1.1 Cơ chế khuyến nghị

Mã thông báo TAO xây dựng một hệ thống khuyến khích hiệu quả trong mạng Bittensor, truyền cảm hứng đầy đủ cho sự nhiệt tình của những người tham gia mạng. Đối với các thợ mỏ, họ đầu tư một lượng lớn tài nguyên tính toán để chạy các mô hình AI và cung cấp các dịch vụ thông minh cho mạng. Mỗi đầu ra mô hình chính xác và kết quả phân tích dữ liệu có giá trị có thể được trao đổi thành phần thưởng mã thông báo TAO tương ứng. Điều này khuyến khích các thợ mỏ liên tục tối ưu hóa kiến trúc mô hình, cải thiện sức mạnh tính toán và khám phá các biên giới mới của công nghệ AI để nhận được nhiều phần thưởng hơn. Người xác thực có trách nhiệm xem xét chất lượng công việc của thợ đào. Với kiến thức chuyên môn và thái độ nghiêm túc, họ đánh giá kết quả do các thợ mỏ gửi. Khi người xác thực xác định một cách vô tư và chính xác các mô hình chất lượng cao và đảm bảo chất lượng dịch vụ mạng, họ cũng nhận được mã thông báo TAO, khuyến khích họ duy trì phán đoán cấp cao. Cơ chế khuyến khích này hoạt động như một động cơ mạnh mẽ thúc đẩy sự đổi mới liên tục và hoạt động hiệu quả của toàn bộ mạng Bittensor, cho phép hệ sinh thái AI phi tập trung phát triển mạnh và phát triển.

3.1.2 Quy tắc đặt cọc

Cam kết mã thông báo TAO là một đảm bảo quan trọng để duy trì sự ổn định và tính toàn vẹn của mạng Bittensor. Những người tham gia muốn tích hợp sâu vào mạng với tư cách là thợ đào hoặc trình xác thực và kiếm được lợi nhuận phải cam kết một lượng TAO nhất định. Mã thông báo cam kết này giống như một 'khoản tiền gửi toàn vẹn' hạn chế hành vi của người tham gia. Một mặt, đối với các thợ mỏ, cam kết có nghĩa là nếu họ cố gắng gian lận hoặc cung cấp các mô hình chất lượng thấp để đánh lừa phần thưởng, họ sẽ không chỉ không nhận được gì mà còn phải đối mặt với việc mất nhiều mã thông báo đã cam kết, buộc họ phải tuân theo các quy tắc và tập trung vào việc cải thiện hiệu suất mô hình. Mặt khác, người xác nhận không dám chiếu lệ trong công việc kiểm toán của họ. Một khi các phán quyết không công bằng xảy ra và làm tổn hại đến uy tín của mạng, các mã thông báo được cam kết của họ cũng sẽ gặp rủi ro. Bằng cách này, cơ chế cam kết tạo ra một môi trường cạnh tranh công bằng và có trật tự cho mạng, đảm bảo rằng mỗi bên tham gia có thể đóng góp vào lợi ích chung của mạng thay vì làm suy yếu nền tảng của nó.

3.1.3 Quyền Quản trị

Token TAO trao quyền lực quản trị mạng thật sự cho người giữ, thể hiện đầy đủ khái niệm phi tập trung của Bittensor. Tại các nút quyết định quan trọng ảnh hưởng đến sự phát triển của mạng, như nâng cấp giao thức, điều chỉnh tham số và ra mắt tính năng mới, người giữ token có thể bỏ phiếu dựa trên trọng số của tài sản mình nắm giữ. Cơ chế ra quyết định dân chủ này phá vỡ các hạn chế của quản lý trung ương truyền thống, cho phép mỗi bên liên quan có tiếng nói trong tương lai của mạng. Khi các thành viên cộng đồng nhìn nhận một cách chung chung rằng nên tối ưu hóa thuật toán chứng minh trí tuệ để cải thiện hiệu suất hoặc điều chỉnh quy tắc phân phối phần thưởng mạng lưới con để thúc đẩy cạnh tranh công bằng, họ có thể đưa ra đề xuất và bỏ phiếu để thúc đẩy sự thay đổi. Điều này đảm bảo rằng sự phát triển mạng lưới chặt chẽ theo dõi nhu cầu cộng đồng, tiếp tục tiến hóa và thực sự trở thành một nền tảng đổi mới trí tuệ nhân tạo do tất cả người tham gia dẫn dắt, làm việc vì lợi ích của công chúng.

3.1.4 Phí giao dịch và thanh toán dịch vụ

Trong hoạt động hàng ngày của mạng Bittensor, mã thông báo TAO đóng vai trò chính như một chất bôi trơn giao dịch và phương tiện trao đổi dịch vụ. Các giao dịch khác nhau trong mạng, cho dù đó là giải quyết thu nhập giữa thợ đào và người xác nhận, chuyển mã thông báo hoặc mua dịch vụ AI của người dùng và gọi các mô hình thông minh, tất cả đều yêu cầu tiêu thụ mã thông báo TAO để trả các khoản phí tương ứng. Từ góc độ kỹ thuật, các khoản phí giao dịch này bù đắp cho mức tiêu thụ điện năng tính toán và chi phí thời gian của các thợ đào và người xác thực trong việc xử lý và xác minh các giao dịch, đảm bảo động lực liên tục của họ để phục vụ mạng. Từ góc độ sinh thái, người dùng sử dụng TAO để mua dịch vụ AI giống như tiêm sức sống vào mạng, cho phép các thợ mỏ, nhà phát triển và các nhóm khác đầu tư nhiều nguồn lực hơn vào nghiên cứu và phát triển kỹ thuật, tạo thành một chu kỳ đạo đức. Mã thông báo TAO xây dựng một hệ sinh thái kinh tế tự cung tự cấp, lưu thông nội bộ và trơn tru, đặt nền tảng vững chắc cho sự thịnh vượng lâu dài của mạng Bittensor.

3.2 Phân phối và lưu thông Token

Tổng số lượng token TAO được đặt là 21 triệu, và mô hình phân phối của nó được thiết kế cẩn thận để cân bằng lợi ích của tất cả các bên và đảm bảo sự phát triển bền vững của mạng lưới. Trong giai đoạn phân phối ban đầu, không có cổ phần đặc biệt nào được dành để ngăn chặn việc đào tiền không công bằng, và nó hoàn toàn phụ thuộc vào sự tham gia tích cực và đóng góp của các thành viên. Hiện tại, khoảng 6,5 triệu token TAO đang lưu thông, chiếm 31,18% tổng cung, phản ánh rằng có một số lượng token nhất định được sử dụng để trao đổi giá trị và phân phối thưởng trong thị trường, duy trì hoạt động kinh tế của mạng lưới. Đáng chú ý rằng đến 89% số lượng token TAO đang được giao dịch, điều này hoàn toàn chứng minh lòng tin mạnh mẽ của các thành viên mạng lưới trong dự án Bittensor. Họ sẵn lòng khóa token, một cách sâu sắc liên kết lợi ích của họ với tương lai của mạng lưới, và cùng nhau thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Đồng thời, tỷ lệ giao dịch cao cũng cung cấp hỗ trợ vững chắc cho an ninh mạng lưới và hoạt động ổn định, đảm bảo rằng việc tấn công xấu, đầu cơ ngắn hạn và các hành vi tiêu cực khác khó có thể làm lung lay nền tảng sinh thái.

Thông tin cơ bản về Token 3.3

• Vốn hóa thị trường: $4,384,744,371
• Vốn hóa thị trường pha loãng đầy đủ: $11,339,614,537
• Lưu thông: 8,120,173
• Tổng cung: 21.000.000
• Tối đa cung cấp: 21,000,000

Thông tin cơ bản về token TAO được cập nhật vào ngày 7-1-2025 lúc 17:22. Tiền điện tử dao động mạnh, thông tin trên chỉ mang tính tham khảo.

Hiệu suất thị trường của 3.4 TAO

Hiệu suất thị trường của TAO được hiển thị trong biểu đồ sau:

TAO đã mở giao dịch với hình thức ký quỹ và ký hợp đồng trên nền tảng Gate.io.Nhấp để bắt đầu giao dịch!

Là token bản địa của Bittensor, hiệu suất thị trường của TAO đã thu hút rất nhiều sự chú ý. Trong năm qua, giá của TAO đã dao động mạnh, thể hiện tiềm năng tăng trưởng cao và sự hiện diện của rủi ro cao. Đầu năm, giá của TAO tương đối thấp, khoảng 200 đô la. Lúc đó, thị trường vẫn ở giai đoạn nhận thức và khám phá dự án Bittensor, và sự không chắc chắn ở giai đoạn đầu của phát triển sinh thái đã làm cho giá cả vẫn ngủ quên. Với sự cải tiến của công nghệ dự án, chẳng hạn như tối ưu hóa kiến trúc mạng con, cải thiện thuật toán chứng minh thông minh và mở rộng các kịch bản ứng dụng, đặc biệt là hiệu suất xuất sắc trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đã thu hút một lượng lớn nhà đầu tư tham gia, và giá cổ phiếu đã tăng vọt, đạt mức cao nhất là 800 đô la vào giữa năm.

Từ quan điểm của giá trị thị trường, với sự tăng giá và sự thịnh vượng của hệ sinh thái, giá trị thị trường của TAO đã tăng vọt, vượt qua 4 tỷ đô la vào đỉnh điểm và xếp hạng trong số các loại tiền điện tử hàng đầu, phản ánh sự công nhận sâu sắc về giá trị của nó từ thị trường. Khối lượng giao dịch cũng rất sôi động, với khối lượng giao dịch hàng ngày lên đến hàng trăm triệu đô la trong các giai đoạn giá cao điểm, phản ánh sự nhiệt huyết của nhà đầu tư và tích lượng thị trường dồi dào. Tuy nhiên, sự biến động tổng thể của thị trường tiền điện tử, như những biến động đáng kể trong các đồng tiền chính như Bitcoin và điều chỉnh chính sách kinh tế vĩ mô, cũng có thể gây ra sự sụt giảm mạnh của giá trị TAO, như sự rút lui gần đây xuống mức khoảng 500 đô la, dẫn đến sự co lại tương ứng trong giá trị thị trường. Tuy nhiên, xu hướng tăng dài hạn vẫn không thay đổi, vẫn thu hút nhiều nhà đầu tư để định vị bản thân và hy vọng nhận được lợi nhuận đáng kể từ sự tiếp tục phát triển của hệ sinh thái Bittensor.

3.5 Phân tích đánh giá đối thủ

Trong lĩnh vực AI, loạt GPT của OpenAI và Midjourney là những công ty hàng đầu trong ngành. So với Bittensor, chúng có sự khác biệt và lợi thế cạnh tranh đáng kể. OpenAI đã xây dựng các mô hình đa năng mạnh mẽ như GPT-4, với dữ liệu khổng lồ và các nhóm nghiên cứu hàng đầu, làm cho nó trở nên độc đáo trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo văn bản. Nó được sử dụng rộng rãi trong việc tạo nội dung, dịch vụ khách hàng thông minh và các tình huống khác. Tuy nhiên, mô hình phát triển và vận hành tập trung cao, quyền riêng tư dữ liệu tập trung và kiểm soát mô hình, thiếu minh bạch trong việc sử dụng dữ liệu cho người dùng. Mặt khác, Bittensor dựa trên kiến trúc phi tập trung, với dữ liệu được cung cấp bởi nhiều nút, cung cấp khả năng bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn. Người dùng có thể tham gia quản trị và có tiếng nói theo hướng của mô hình. Các cơ chế khuyến khích khuyến khích các nhà phát triển toàn cầu tối ưu hóa các mô hình, tránh những hạn chế của tư duy đơn nhóm và liên tục tạo ra các ứng dụng sáng tạo, chẳng hạn như độ chính xác cao hơn trong việc dịch các ngôn ngữ thích hợp để đáp ứng nhu cầu đa dạng.

Midjourney tập trung vào việc tạo ra hình ảnh, nổi tiếng với hiệu ứng hình ảnh tuyệt đẹp, mang đến cảm hứng cho các nhà thiết kế và nghệ sĩ. Nó có thể nhanh chóng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật tinh tế dựa trên văn bản đơn giản. Tuy nhiên, mô hình tính phí dịch vụ của nó khá đơn giản và phải tuân theo nhiều quy tắc của nền tảng. Ứng dụng tạo hình ảnh của Bittensor được phân phối trên các mạng con khác nhau, và các mạng con khác nhau tùy chỉnh các quy tắc khuyến khích dựa trên nhu cầu cộng đồng của họ để khuyến khích các nhà sáng tạo tối ưu hóa mô hình và tạo ra hình ảnh đa dạng và chi tiết hơn. Người dùng có thể mua dịch vụ hình ảnh chất lượng cao bằng token TAO và cũng nhận được phần thưởng thông qua việc tham gia xây dựng mạng lưới, giảm chi phí sử dụng và mở rộng các kênh thu nhập, xây dựng một hệ sinh thái công bằng và tích cực hơn cho người sáng tạo và người dùng, và mở ra một thế giới mới rộng lớn trong ngành công nghiệp sáng tạo trí tuệ nhân tạo.

4. Mở rộng kịch bản ứng dụng

4.1 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Bittensor thể hiện tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cung cấp các giải pháp đổi mới cho nhiều thách thức truyền thống. Trong các tình huống câu hỏi và trả lời hàng ngày, khi đối mặt với các câu hỏi phức tạp và đa dạng như 'Thời tiết tại Bắc Kinh ngày mai sẽ như thế nào?' và 'Mô tả nguyên nhân của Cách mạng Mỹ', mô hình thông minh của Bittensor, dựa trên kiến trúc phân tán của nó, có thể truy cập nhanh chóng vào kiến thức từ toàn bộ mạng và cung cấp các câu trả lời chính xác trong thời gian thực. So với các công cụ tìm kiếm truyền thống dựa trên phù hợp từ khóa và có các mẫu sắp xếp câu trả lời khó hiểu, các phản hồi của Bittensor được định hướng và chính xác hơn. So với các trợ lý thông minh dựa trên một mô hình lớn duy nhất, Bittensor tích hợp những ưu điểm của nhiều mô hình, dẫn đến các chiều sâu câu trả lời phong phú hơn.

Về việc tạo ra văn bản, Bittensor xuất sắc trong việc tạo ra bất cứ thứ gì từ báo cáo tin tức đến truyện tiểu thuyết. Với chủ đề 'Cách mạng Vận tải Đô thị Tương lai,' nó có thể tạo ra các bài viết logic liên quan và đa dạng bao gồm nhiều khía cạnh như những đột phá công nghệ, hướng đi chính sách và trải nghiệm của công chúng, vượt xa các phương pháp tạo ra truyền thống dựa trên các mẫu cố định và nội dung cứng nhắc. Nó cũng khắc phục một số vấn đề tách rời ngữ cảnh thường thấy trong các mô hình.

Trong lĩnh vực dịch ngôn ngữ, Bittensor vượt qua rào cản ngôn ngữ. Nó có thể dịch chính xác các thuật ngữ chuyên nghiệp trong hợp đồng kinh doanh cũng như các biểu hiện thông tục trong giao tiếp hàng ngày. Ví dụ, dịch quảng cáo thương mại điện tử tiếng Trung sang tiếng Anh, nó không chỉ có ngữ pháp chính xác mà còn phù hợp với phong cách tiếp thị trong ngữ cảnh tiếng Anh. Nó linh hoạt và thông minh hơn so với phần mềm dịch máy truyền thống, hiệu quả hỗ trợ giao tiếp và hợp tác quốc tế.

4.2 Xử lý hình ảnh và âm thanh

Trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, các ứng dụng của Bittensor rất rộng và sâu. Trong kịch bản giám sát an ninh, đối mặt với các tình huống người đi bộ và phương tiện giao thông phức tạp, nó có thể nhanh chóng và chính xác nhận dạng các cá nhân cụ thể, các đặc điểm của phương tiện như biển số xe, đường nét khuôn mặt và thông tin khóa khác, đảm bảo an toàn công cộng. So với các hệ thống nhận dạng mô hình đơn truyền thống, độ chính xác và tính linh hoạt của nó được cải thiện đáng kể, giảm thiểu hiện tượng dương giả và nhận dạng nhầm.

Về việc tạo ra hình ảnh, từ thiết kế sáng tạo đến sáng tạo nghệ thuật, Bittensor truyền cảm hứng cho vô số khả năng. Các nhà thiết kế chỉ cần nhập mô tả trừu tượng như 'thành phố tương lai dưới bầu trời sao mơ mộng', và nó có thể sử dụng mô hình phân phối để tạo ra các tác phẩm hình ảnh chi tiết và độc đáo, đáp ứng nhu cầu thẩm mỹ đa dạng, mà phần mềm đồ họa truyền thống không thể đạt được do sự phụ thuộc vào vật liệu cài đặt trước và sự hạn chế về sáng tạo.

Trong lĩnh vực xử lý âm thanh, Bittensor cũng hoạt động rất tốt. Đối với việc soạn nhạc, khi người tạo cung cấp chỉ thị "những giai điệu điện tử nhấn mạnh kết hợp với yếu tố dây cơ bản", nó có thể nhanh chóng tạo ra một đoạn nhạc sôi động và hài hòa, mang đến cảm hứng mới cho việc soạn nhạc; Trong lĩnh vực nhận dạng giọng nói, cho dù đó là một cuộc trò chuyện đa người trong một môi trường ồn ào hoặc giao tiếp bằng giọng địa phương với giọng địa phương, nó có thể chính xác chuyển đổi thành văn bản, giúp ghi lại và phổ biến thông tin một cách hiệu quả, và giải quyết vấn đề giảm đáng kể độ chính xác của phần mềm nhận dạng giọng nói truyền thống trong các tình huống phức tạp.

4.3 Hỗ trợ quyết định thông minh

Trong lĩnh vực hoạt động kinh doanh, Bittensor giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác. Lấy ngành bán lẻ làm ví dụ, thông qua việc học sâu dữ liệu bán hàng khổng lồ, xu hướng thị trường, sở thích của người tiêu dùng và thông tin khác, nó có thể cung cấp cho doanh nghiệp các gợi ý quyết định quan trọng như thời điểm ra mắt sản phẩm mới, chiến lược tối ưu hóa tồn kho và kế hoạch tiếp thị chính xác. So với mô hình quyết định truyền thống dựa trên kinh nghiệm thủ công và phân tích dữ liệu đơn giản, những ý kiến của Bittensor có tính nhìn vào tương lai và chính xác hơn, giúp các doanh nghiệp nắm bắt cơ hội trong cuộc cạnh tranh khốc liệt.

Trong ngành y tế và sức khỏe, Bittensor cũng có giá trị lớn. Trong quá trình chẩn đoán bệnh, nó có thể tích hợp và phân tích nhiều nguồn thông tin như hồ sơ y tế của bệnh nhân, dữ liệu hình ảnh và thông tin di truyền để cung cấp ý kiến chẩn đoán hỗ trợ cho các bác sĩ và giảm nguy cơ chẩn đoán sai. Trong quá trình phát triển thuốc, bằng cách khai thác một lượng lớn dữ liệu thử nghiệm lâm sàng và thông tin về cấu trúc phân tử, nó có thể tăng tốc quá trình sàng lọc thành phần thuốc có tác dụng tiềm năng và rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển, đó là một bước đột phá mà quy trình nghiên cứu và phát triển truyền thống khó đạt được do các kho dữ liệu và hiệu suất phân tích thấp.

Trong lĩnh vực đầu tư tài chính, Bittensor đã trở thành một trợ lí hiệu quả cho các nhà đầu tư. Đối mặt với các thị trường chứng khoán và ngoại hối thay đổi liên tục, nó phân tích dữ liệu kinh tế tổng thể, xu hướng ngành, báo cáo tài chính của các doanh nghiệp và thông tin lớn khác trong thời gian thực để dự đoán xu hướng thị trường và hỗ trợ nhà đầu tư xây dựng các chiến lược danh mục đầu tư hợp lý. So với các phương pháp đầu tư truyền thống dựa trên dữ liệu lịch sử và các mô hình đơn giản hoặc đánh giá chủ quan, Bittensor cung cấp cho nhà đầu tư một cơ sở khoa học và kịp thời hơn để ra quyết định, hiệu quả quản lý rủi ro và nâng cao khả năng sinh lời.

Năm, Xây dựng Hệ sinh thái

5.1 Sinh thái người tham gia

5.1.1 Cộng đồng Miner

Người đào là nền tảng của hệ sinh thái Bittensor, tiêm vào mạng lưới toàn bộ một luồng năng lượng thông minh liên tục bằng cách lưu trữ mô hình trí tuệ nhân tạo và cung cấp sức mạnh tính toán. Họ đến từ các nền tảng khác nhau, một số là các nhóm chuyên nghiệp tập trung vào nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo, còn một số khác là các nhà phát triển cá nhân đam mê công nghệ tiên tiến. Lấy Mạng lưới con 6 làm ví dụ, rất nhiều người đào nhận dữ liệu tổng hợp từ Corcel của Mạng lưới con 18 hàng ngày, và với thuật toán và chiến lược duy nhất của họ, họ điều chỉnh Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) một cách tinh tế. Như những thợ thủ công tài ba, họ liên tục thử nghiệm để tối ưu hóa kiến trúc và điều chỉnh tham số trong quá trình 'điêu khắc' của mô hình, nhằm mục tiêu giảm thiểu 'sự mất mát tích cực' và giảm thiểu xác suất lỗi của mô hình, từ đó nổi bật trong cuộc cạnh tranh quyết liệt để nhận thưởng TAO. Cơ chế cạnh tranh này thúc đẩy người đào liên tục khám phá sáng tạo, cải thiện hiệu suất mô hình, và thúc đẩy công nghệ trí tuệ nhân tạo của toàn bộ mạng lưới Bittensor lên tầm cao mới.

5.1.2 Đội Validator

Các trình xác thực trong hệ sinh thái Bittensor chịu trách nhiệm bảo vệ sự công bằng và chất lượng mạng. Họ thường bao gồm các chuyên gia AI giàu kinh nghiệm và các học viên blockchain, với kiến thức chuyên môn sâu sắc và thái độ phán đoán nghiêm ngặt. Trong quá trình vận hành mạng, các trình xác thực đóng vai trò là 'trọng tài' nghiêm ngặt để đánh giá toàn diện các đầu ra mô hình do các thợ đào gửi. Từ độ chính xác của việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp của mô hình đến hiệu quả hoạt động và sự ổn định của nó, tất cả các khía cạnh đều nằm trong phạm vi xem xét kỹ lưỡng của chúng. Lấy nhiệm vụ trả lời câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên trong một mạng con nhất định làm ví dụ, trình xác thực sẽ chấm điểm các câu trả lời được cung cấp bởi các thợ đào từ nhiều chiều như độ chính xác hiểu ngữ nghĩa, sự gắn kết logic và phạm vi kiến thức toàn diện và xếp hạng độ chính xác của mô hình dựa trên hiệu suất nhiệm vụ cụ thể. Chỉ những đầu ra mô hình chất lượng cao đã vượt qua quá trình sàng lọc nghiêm ngặt của người xác thực mới có cơ hội được đẩy đến người dùng, đảm bảo rằng người dùng có được các dịch vụ AI đáng tin cậy và có giá trị nhất, đồng thời duy trì hoạt động có trật tự và hiệu quả của toàn bộ hệ sinh thái.

5.1.3 Nhà phát triển và Doanh nghiệp

Những nhà phát triển và doanh nghiệp là những lực lượng chính trong việc mở rộng hệ sinh thái Bittensor. Với những hiểu biết kỹ thuật sâu sắc, những nhà phát triển tận dụng các khả năng trí tuệ nhân tạo phong phú mà mạng lưới Bittensor cung cấp để tạo ra các ứng dụng đổi mới đa dạng. Các ứng dụng này bao gồm các công cụ hỗ trợ viết thông minh, giúp người sáng tạo tạo ra nội dung chất lượng cao một cách hiệu quả, đến phần mềm phân tích tài chính thông minh, cung cấp dự đoán thị trường chính xác cho nhà đầu tư và nhiều hơn nữa. Trong khi đó, các doanh nghiệp đóng vai trò là 'người tổ chức' trong hệ sinh thái, thông minh tích hợp các dịch vụ trí tuệ nhân tạo của Bittensor vào quy trình kinh doanh của riêng họ. Ví dụ, các công ty y tế sử dụng công nghệ nhận diện hình ảnh của Bittensor để hỗ trợ chẩn đoán bệnh, nâng cao độ chính xác chẩn đoán; các công ty thương mại điện tử tối ưu hóa các gợi ý sản phẩm thông qua thuật toán gợi ý thông minh, tăng tỉ lệ chuyển đổi mua hàng của người dùng. Trong khi đạt được giá trị thương mại, họ cũng mang đến một loạt các kịch bản ứng dụng và lưu lượng người dùng rộng hơn cho hệ sinh thái Bittensor, hình thành một mô hình phát triển cùng có lợi.

5.1.4 Cộng đồng và Người dùng

Cộng đồng và người dùng là sức sống của việc Bittensor liên tục tối ưu hóa hệ sinh thái. Các thành viên cộng đồng bao gồm thợ mỏ, người xác thực, nhà phát triển và nhiều người đam mê AI, những người đang hoạt động trên các nền tảng như Discord và GitHub, chia sẻ thông tin chi tiết về kỹ thuật và trao đổi kinh nghiệm dự án. Khi có sự cố kỹ thuật hoặc tắc nghẽn phát triển trong mạng, các thành viên cộng đồng làm việc cùng nhau để thảo luận về các giải pháp; Các kiến trúc mạng con mới và các ý tưởng cải tiến thuật toán thường xuất hiện trong các xung đột trí tuệ của cộng đồng. Là người dùng cuối cùng của hệ sinh thái, phản hồi của người dùng ảnh hưởng trực tiếp đến hướng phát triển hệ sinh thái. Nếu người dùng tìm thấy các vấn đề như dịch thuật không chính xác hoặc không trơn tru khi sử dụng ứng dụng dịch AI, họ nên phản hồi kịp thời cho các nhà phát triển, nhắc nhở họ tối ưu hóa mô hình. Sự tương tác lành tính này giữa cộng đồng và người dùng cho phép hệ sinh thái Bittensor phù hợp chặt chẽ với nhu cầu thực tế và liên tục lặp lại và nâng cấp.

5.2 Mối quan hệ đối tác

Bittensor tích cực hợp tác với nhiều bên, tích hợp nguồn lực thuận lợi và tăng tốc việc triển khai và quảng bá công nghệ. Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, nó hợp tác với các tổ chức nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu, như hợp tác với Nous Research để thiết lập một mạng lưới con, tận dụng khả năng nghiên cứu chuyên nghiệp và nguồn lực học thuật phong phú để tiêm vào mạng lưới Bittensor các thuật toán trí tuệ nhân tạo tiên tiến và tư duy sáng tạo. Hai bên cùng khám phá ứng dụng kiến trúc mô hình mới trong các tình huống phi tập trung, thúc đẩy sự chuyển đổi của các thành tựu học thuật AI thành năng suất thực tế.

Về hợp tác doanh nghiệp, đã đạt được hợp tác chiến lược với các doanh nghiệp hàng đầu trong ngành. Lấy một công ty công nghệ nổi tiếng làm ví dụ, nó cung cấp sức mạnh tính toán mạnh mẽ để hỗ trợ Bittensor, đảm bảo hoạt động hiệu quả và ổn định của mạng khi xử lý nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo khổng lồ; Bittensor trang bị công ty với các dịch vụ trí tuệ nhân tạo chín chắn của mình, giúp nâng cấp sản phẩm một cách thông minh, như tối ưu hóa hệ thống dịch vụ khách hàng thông minh và cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng. Sức mạnh tính toán và công nghệ bổ sung này đạt được tình hình đôi win-win cho cả hai bên trong việc mở rộng kinh doanh và đổi mới công nghệ.

Ngoài ra, Bittensor cũng chặt chẽ hợp tác với cộng đồng mã nguồn mở, khuyến khích các nhà phát triển đóng góp mã nguồn và chia sẻ ý tưởng để cùng nhau cải thiện chức năng mạng. Bằng cách tổ chức cuộc thi hackathons, các cuộc thi mã nguồn mở và các hoạt động khác, nó thu hút các nhà phát triển toàn cầu tham gia, khám phá các ứng dụng sáng tạo tiềm năng, làm phong phú thêm sự đa dạng của hệ sinh thái và tiếp tục mở rộng tầm ảnh hưởng của Bittensor trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo phi tập trung.

VI. Kết luận

Nhìn vào tương lai, Bittensor được dự kiến ​​sẽ tiếp tục đột phá ở nhiều chiều hướng và tái tạo cảnh quan ngành công nghiệp AI. Công nghệ, với sự đột phá của rào cản sức mạnh tính toán, chẳng hạn như ứng dụng của các công nghệ tính toán phân tán mới nổi và những thành tựu giai đoạn của tính toán lượng tử, hiệu suất đào tạo mô hình sẽ được cải thiện theo cấp số nhân, đạt được mô phỏng thông minh phức tạp và chính xác hơn. An ninh của các hợp đồng thông minh cũng sẽ liên tục được củng cố thông qua xác minh hình thức, kiểm toán hỗ trợ AI và các biện pháp khác, tạo nền tảng vững chắc cho hệ sinh thái.