TAO Bittensor флагман среди AI проектов на крипте

Bittensor производит революцию в разработке платформ машинного обучения, децентрализуя процесс и создавая одноранговый рынок для машинного интеллекта. Он позволяет коллективному интеллекту моделей ИИ объединиться, образуя цифровой коллективный разум. Этот децентрализованный подход позволяет быстро расширять и делиться знаниями, подобно неудержимой библиотеке знаний, которая растет экспоненциально. Используя мощь распределенных сетей и стимулируя сотрудничество, Bittensor стимулирует инновации и раздвигает границы машинного обучения.
Протокол Bittensor создает рынок, который превращает машинный интеллект в товар, пригодный для торговли. Создавая открытую и доступную сеть, он способствует инновациям со стороны разнообразного мирового сообщества разработчиков.
Как работает протокол Bittensor?
Протокол Bittensor — это децентрализованный протокол машинного обучения, который позволяет обмениваться возможностями машинного обучения и прогнозами между участниками сети. Он облегчает совместное использование и совместную работу моделей и служб машинного обучения в одноранговой манере.
Майнеры в сети Bittensor предоставляют услуги машинного обучения, размещая и обслуживая свои локально размещенные модели машинного обучения. Когда клиентское приложение требует прогноз, оно отправляет запрос в сеть Bittensor, которая направляет запрос майнеру, зарегистрировавшемуся в качестве поставщика требуемой услуги. Майнер обрабатывает запрос, используя свою локально размещенную модель машинного обучения, и возвращает прогноз обратно клиенту через сеть Bittensor.
Proof of Intelligence — это консенсусный механизм, используемый в сети Bittensor для вознаграждения узлов, которые вносят ценные модели машинного обучения и результаты в сеть. Это разновидность механизмов Proof of Work (PoW) и Proof of Stake (PoS), используемых в сетях блокчейнов, но вместо решения сложных математических задач узлы должны выполнять задачи машинного обучения, чтобы продемонстрировать свой интеллект. Чем точнее и ценнее выходные данные модели машинного обучения узла, тем выше шанс быть выбранным для добавления нового блока в цепочку и получения вознаграждений в виде токенов TAO.
Обучение моделей ИИ требует огромных объемов данных и вычислительной мощности, что в основном доступно крупным корпорациям и исследовательским институтам из-за его высокой стоимости. Такая концентрация привела к появлению разрешенных и изолированных моделей ИИ, что ограничивает сотрудничество и препятствует эффектам компаундирования в разработке ИИ. Изолированные модели не могут учиться друг у друга, а сторонние интеграции требуют разрешения, что приводит к ограниченной функциональности и ценности в экосистеме ИИ.