Revolución de la IA y la red Bittensor: remodelando la inteligencia colectiva
Contexto de la revolución de la IA
El floreciente desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial nos está llevando a una nueva era impulsada por datos. Los avances revolucionarios en campos como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural han hecho que las aplicaciones de IA estén en todas partes. El lanzamiento de ChatGPT en 2022 desató la industria de la IA, seguido por la aparición de una serie de herramientas de IA como la generación de videos y la automatización de oficinas. El valor de mercado de la industria de la IA también ha aumentado rápidamente, y se espera que alcance los 185 mil millones de dólares para 2030.
Sin embargo, la industria de la IA actualmente está dominada principalmente por unos pocos gigantes tecnológicos, lo que no solo ha traído desafíos como la concentración de datos y la desigualdad en la distribución de recursos de cálculo, sino que también limita el potencial innovador de toda la industria. Al mismo tiempo, la filosofía de descentralización de Web3 ofrece nuevas posibilidades para abordar estos problemas. En la red distribuida de Web3, se espera reconfigurar el actual panorama de desarrollo de la IA.
En este contexto, ha surgido un grupo de proyectos de calidad en Web3+AI. Entre ellos, el proyecto Bittensor se destaca, al construir una plataforma de algoritmos de IA con mecanismos de auto-selección y competencia a través de la competencia y los incentivos de blockchain, proporcionando nuevas vías para conservar y desarrollar los proyectos de IA de mayor calidad.
Bittensor: un ecosistema de IA descentralizado
Bittensor es una red de aprendizaje automático descentralizada con incentivos y un mercado de bienes digitales. Sus principales ventajas incluyen:
Arquitectura descentralizada: opera en una red de computadoras distribuidas controladas por diferentes entidades, resolviendo eficazmente problemas como la centralización de datos.
Mecanismo de incentivos justos: las recompensas en tokens que la red proporciona a las subredes son proporcionales a sus contribuciones, y la distribución de recompensas dentro de la subred también sigue el mismo principio.
Recursos de aprendizaje automático abiertos: servicios para cada individuo que necesita recursos de computación de aprendizaje automático.
Comercio diversificado de productos digitales: no solo admite transacciones de modelos de aprendizaje automático y datos, sino que también se pueden comerciar otras formas de productos digitales.
El desarrollo de Bittensor refleja las características que debe tener un verdadero proyecto geek:
2021: Creado por un grupo de expertos en tecnología dedicados a promover redes de IA descentralizadas, utilizando el marco Substrate para construir la blockchain.
2022: Lanzamiento de la red de versión Alpha, validando la viabilidad de la IA descentralizada. Introducción del consenso Yuma, enfatizando el principio de la incomprensibilidad de los datos.
2023: Lanzamiento de la versión Beta, introducción del modelo económico de tokens (TAO) para incentivar el mantenimiento de la red.
2024: Aplicar la tecnología DHT para mejorar la eficiencia del almacenamiento y recuperación de datos, centrándose en el desarrollo de subredes y mercados de productos digitales.
Es importante señalar que durante el desarrollo de Bittensor ha habido poca participación de capital de riesgo tradicional, lo que ha reducido el riesgo de control centralizado. El proyecto incentiva a los nodos y mineros a través de tokens, garantizando la vitalidad de la red. Esencialmente, Bittensor es un proyecto de capacidad de cálculo y servicios de IA impulsado por mineros de GPU.
Arquitectura de subred: La innovación central de Bittensor
El núcleo de la red Bittensor radica en su arquitectura única de subredes. Cada subred puede considerarse como un segmento de código que funciona de manera independiente, estableciendo incentivos y funciones específicas para los usuarios, pero mantiene la misma interfaz de consenso que la red principal.
La subred contiene tres tipos principales de roles:
Propietario de la subred: responsable de proporcionar el código de mineros y validadores básicos, puede establecer mecanismos de incentivos adicionales.
Mineros: Ejecutar servidores y código de minería, manteniendo una ventaja competitiva. Los mineros pueden ejecutar nodos en múltiples subredes.
Validadores: evalúan la contribución de la subred y aseguran su corrección, obteniendo recompensas correspondientes. Se pueden apostar tokens TAO para obtener beneficios adicionales.
La emisión de subredes es el mecanismo central de distribución de recompensas en la red Bittensor. En general, el 18% se asigna a los propietarios de subredes, el 41% a los validadores y el 41% a los mineros. Dentro de la subred se utiliza un mecanismo de selección natural, donde los validadores y mineros con bajo rendimiento son reemplazados por nuevos entrantes.
Después de registrar una subred, hay un período de inmunidad de 7 días. Cuando todas las ubicaciones de subred están ocupadas, el nuevo registro de subred eliminará la subred con la menor emisión y que no esté en el período de inmunidad. Este mecanismo impulsa a las subredes a aumentar constantemente su cantidad de participación y la eficiencia de los mineros para garantizar su supervivencia.
Innovación en mecanismos de consenso y mecanismos de prueba
La red Bittensor utiliza varios mecanismos de consenso e prueba innovadores:
Prueba de inteligencia ( PoI ) mecanismo: demostrar la contribución de los participantes mediante la realización de tareas de cálculo inteligente, asegurando la seguridad de la red, la calidad de los datos y el uso eficiente de los recursos.
Consenso Yuma: los validadores puntúan según el desempeño en las tareas, ingresando el algoritmo Yuma. Los validadores con un mayor monto de participación tienen un peso de puntuación mayor, y al mismo tiempo se excluyen los resultados que se desvían de la mayoría, distribuyendo las recompensas finalmente según la puntuación compuesta.
Mecanismo MOE: integrar múltiples submodelos de expertos en una arquitectura de modelo, trabajando en conjunto para obtener mejores resultados. Los validadores pueden calificar y clasificar los modelos expertos, incentivando la optimización del modelo.
Estos mecanismos garantizan el funcionamiento eficiente y la innovación continua de la red Bittensor.
Estado y perspectivas de los proyectos de subred
Hasta ahora, Bittensor tiene 45 subredes registradas, de las cuales 40 ya están nombradas. Las tres principales subredes son:
Subred 19 Vision: enfocada en la generación e inferencia de imágenes descentralizadas, proporcionando acceso a modelos de alta calidad.
La subred 18 Cortex.t: se dedica a construir una plataforma de IA de vanguardia, proporcionando respuestas confiables de texto e imagen.
Subred 1: La primera subred de Bittensor, centrada en la generación de texto.
Estas subredes muestran diferentes direcciones de aplicación de la IA, desde el procesamiento de imágenes hasta la generación de texto y el análisis del sentimiento del mercado. Aunque los beneficios son considerables, los nuevos entrantes enfrentan una competencia feroz y necesitan equipos de alto rendimiento y algoritmos optimizados para establecerse en la red.
Perspectivas futuras
Bittensor como un proyecto innovador en el campo de Web3+AI, tiene un amplio horizonte de desarrollo:
Calor del mercado: La combinación de AI y Web3 mantendrá el interés del mercado a largo plazo.
Base del proyecto: Bittensor cuenta con innovación tecnológica y reconocimiento en el mercado, sentando las bases para un desarrollo a largo plazo.
Expansión ecológica: La arquitectura de subredes reduce la barrera de entrada para los equipos de IA en la red descentralizada, lo que favorece la rápida expansión del ecosistema.
Optimización continua: el mecanismo de eliminación por competencia impulsa a las subredes a mejorar constantemente los modelos y aumentar la cantidad de participación.
Sin embargo, también es necesario estar alerta a los desafíos que pueden surgir con el aumento en el número de subredes, como el incremento de proyectos de baja calidad y la disminución de los rendimientos de cada subred. Bittensor necesita buscar un equilibrio entre la expansión y el control de calidad para lograr un desarrollo sostenible a largo plazo.
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ChainSpy
· hace6h
Los grandes inversores de perros van a hacer algo otra vez.
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MEVHunterX
· hace12h
¿Qué tonterías está haciendo el capital?
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ForkMaster
· hace12h
Otra vez vienen con promesas digitales. Criar a los niños es costoso, no se puede soportar esta trampa.
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ChainSherlockGirl
· hace12h
Todos están hablando de AI descentralizada, pero pocos se atreven a ceder el poder; los datos los tienen todos en sus propias manos.
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MissedAirdropAgain
· hace13h
mundo Cripto viejo tontos ya Todos los días alimentando la matrícula de ai
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SchrodingersPaper
· hace13h
Otra ola de caida a cero está por llegar, mejor primero comprar la caída datos on-chain.
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DegenGambler
· hace13h
gm Ha estado monopolizando durante tantos años, finalmente alguien ha hablado de esto.
Bittensor: Descentralización AI网络重塑群体智能的创新实践
Revolución de la IA y la red Bittensor: remodelando la inteligencia colectiva
Contexto de la revolución de la IA
El floreciente desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial nos está llevando a una nueva era impulsada por datos. Los avances revolucionarios en campos como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural han hecho que las aplicaciones de IA estén en todas partes. El lanzamiento de ChatGPT en 2022 desató la industria de la IA, seguido por la aparición de una serie de herramientas de IA como la generación de videos y la automatización de oficinas. El valor de mercado de la industria de la IA también ha aumentado rápidamente, y se espera que alcance los 185 mil millones de dólares para 2030.
Sin embargo, la industria de la IA actualmente está dominada principalmente por unos pocos gigantes tecnológicos, lo que no solo ha traído desafíos como la concentración de datos y la desigualdad en la distribución de recursos de cálculo, sino que también limita el potencial innovador de toda la industria. Al mismo tiempo, la filosofía de descentralización de Web3 ofrece nuevas posibilidades para abordar estos problemas. En la red distribuida de Web3, se espera reconfigurar el actual panorama de desarrollo de la IA.
En este contexto, ha surgido un grupo de proyectos de calidad en Web3+AI. Entre ellos, el proyecto Bittensor se destaca, al construir una plataforma de algoritmos de IA con mecanismos de auto-selección y competencia a través de la competencia y los incentivos de blockchain, proporcionando nuevas vías para conservar y desarrollar los proyectos de IA de mayor calidad.
Bittensor: un ecosistema de IA descentralizado
Bittensor es una red de aprendizaje automático descentralizada con incentivos y un mercado de bienes digitales. Sus principales ventajas incluyen:
Arquitectura descentralizada: opera en una red de computadoras distribuidas controladas por diferentes entidades, resolviendo eficazmente problemas como la centralización de datos.
Mecanismo de incentivos justos: las recompensas en tokens que la red proporciona a las subredes son proporcionales a sus contribuciones, y la distribución de recompensas dentro de la subred también sigue el mismo principio.
Recursos de aprendizaje automático abiertos: servicios para cada individuo que necesita recursos de computación de aprendizaje automático.
Comercio diversificado de productos digitales: no solo admite transacciones de modelos de aprendizaje automático y datos, sino que también se pueden comerciar otras formas de productos digitales.
El desarrollo de Bittensor refleja las características que debe tener un verdadero proyecto geek:
2021: Creado por un grupo de expertos en tecnología dedicados a promover redes de IA descentralizadas, utilizando el marco Substrate para construir la blockchain.
2022: Lanzamiento de la red de versión Alpha, validando la viabilidad de la IA descentralizada. Introducción del consenso Yuma, enfatizando el principio de la incomprensibilidad de los datos.
2023: Lanzamiento de la versión Beta, introducción del modelo económico de tokens (TAO) para incentivar el mantenimiento de la red.
2024: Aplicar la tecnología DHT para mejorar la eficiencia del almacenamiento y recuperación de datos, centrándose en el desarrollo de subredes y mercados de productos digitales.
Es importante señalar que durante el desarrollo de Bittensor ha habido poca participación de capital de riesgo tradicional, lo que ha reducido el riesgo de control centralizado. El proyecto incentiva a los nodos y mineros a través de tokens, garantizando la vitalidad de la red. Esencialmente, Bittensor es un proyecto de capacidad de cálculo y servicios de IA impulsado por mineros de GPU.
Arquitectura de subred: La innovación central de Bittensor
El núcleo de la red Bittensor radica en su arquitectura única de subredes. Cada subred puede considerarse como un segmento de código que funciona de manera independiente, estableciendo incentivos y funciones específicas para los usuarios, pero mantiene la misma interfaz de consenso que la red principal.
La subred contiene tres tipos principales de roles:
Propietario de la subred: responsable de proporcionar el código de mineros y validadores básicos, puede establecer mecanismos de incentivos adicionales.
Mineros: Ejecutar servidores y código de minería, manteniendo una ventaja competitiva. Los mineros pueden ejecutar nodos en múltiples subredes.
Validadores: evalúan la contribución de la subred y aseguran su corrección, obteniendo recompensas correspondientes. Se pueden apostar tokens TAO para obtener beneficios adicionales.
La emisión de subredes es el mecanismo central de distribución de recompensas en la red Bittensor. En general, el 18% se asigna a los propietarios de subredes, el 41% a los validadores y el 41% a los mineros. Dentro de la subred se utiliza un mecanismo de selección natural, donde los validadores y mineros con bajo rendimiento son reemplazados por nuevos entrantes.
Después de registrar una subred, hay un período de inmunidad de 7 días. Cuando todas las ubicaciones de subred están ocupadas, el nuevo registro de subred eliminará la subred con la menor emisión y que no esté en el período de inmunidad. Este mecanismo impulsa a las subredes a aumentar constantemente su cantidad de participación y la eficiencia de los mineros para garantizar su supervivencia.
Innovación en mecanismos de consenso y mecanismos de prueba
La red Bittensor utiliza varios mecanismos de consenso e prueba innovadores:
Prueba de inteligencia ( PoI ) mecanismo: demostrar la contribución de los participantes mediante la realización de tareas de cálculo inteligente, asegurando la seguridad de la red, la calidad de los datos y el uso eficiente de los recursos.
Consenso Yuma: los validadores puntúan según el desempeño en las tareas, ingresando el algoritmo Yuma. Los validadores con un mayor monto de participación tienen un peso de puntuación mayor, y al mismo tiempo se excluyen los resultados que se desvían de la mayoría, distribuyendo las recompensas finalmente según la puntuación compuesta.
Mecanismo MOE: integrar múltiples submodelos de expertos en una arquitectura de modelo, trabajando en conjunto para obtener mejores resultados. Los validadores pueden calificar y clasificar los modelos expertos, incentivando la optimización del modelo.
Estos mecanismos garantizan el funcionamiento eficiente y la innovación continua de la red Bittensor.
Estado y perspectivas de los proyectos de subred
Hasta ahora, Bittensor tiene 45 subredes registradas, de las cuales 40 ya están nombradas. Las tres principales subredes son:
Subred 19 Vision: enfocada en la generación e inferencia de imágenes descentralizadas, proporcionando acceso a modelos de alta calidad.
La subred 18 Cortex.t: se dedica a construir una plataforma de IA de vanguardia, proporcionando respuestas confiables de texto e imagen.
Subred 1: La primera subred de Bittensor, centrada en la generación de texto.
Estas subredes muestran diferentes direcciones de aplicación de la IA, desde el procesamiento de imágenes hasta la generación de texto y el análisis del sentimiento del mercado. Aunque los beneficios son considerables, los nuevos entrantes enfrentan una competencia feroz y necesitan equipos de alto rendimiento y algoritmos optimizados para establecerse en la red.
Perspectivas futuras
Bittensor como un proyecto innovador en el campo de Web3+AI, tiene un amplio horizonte de desarrollo:
Calor del mercado: La combinación de AI y Web3 mantendrá el interés del mercado a largo plazo.
Base del proyecto: Bittensor cuenta con innovación tecnológica y reconocimiento en el mercado, sentando las bases para un desarrollo a largo plazo.
Expansión ecológica: La arquitectura de subredes reduce la barrera de entrada para los equipos de IA en la red descentralizada, lo que favorece la rápida expansión del ecosistema.
Optimización continua: el mecanismo de eliminación por competencia impulsa a las subredes a mejorar constantemente los modelos y aumentar la cantidad de participación.
Sin embargo, también es necesario estar alerta a los desafíos que pueden surgir con el aumento en el número de subredes, como el incremento de proyectos de baja calidad y la disminución de los rendimientos de cada subred. Bittensor necesita buscar un equilibrio entre la expansión y el control de calidad para lograr un desarrollo sostenible a largo plazo.