Revolusi AI dan Jaringan Bittensor: Membentuk Kecerdasan Kolektif
Latar Belakang Zaman Revolusi AI
Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan sedang membawa kita ke era baru yang didorong oleh data. Kemajuan terobosan di bidang pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami telah membuat aplikasi AI ada di mana-mana. Peluncuran ChatGPT pada tahun 2022 telah mengguncang industri AI, diikuti dengan munculnya berbagai alat AI seperti video yang dihasilkan dari teks dan otomatisasi kantor. Nilai pasar industri AI juga melonjak, diperkirakan akan mencapai 185 miliar dolar AS pada tahun 2030.
Namun, industri AI saat ini sebagian besar didominasi oleh beberapa raksasa teknologi, yang tidak hanya membawa tantangan seperti konsentrasi data dan ketidakmerataan distribusi sumber daya komputasi, tetapi juga membatasi potensi inovasi seluruh industri. Sementara itu, filosofi desentralisasi Web3 menawarkan kemungkinan baru untuk menyelesaikan masalah ini. Dalam jaringan terdistribusi Web3, diharapkan dapat membentuk kembali pola perkembangan AI saat ini.
Dalam konteks ini, muncul sekelompok proyek Web3+AI berkualitas tinggi. Di antaranya, proyek Bittensor menonjol, yang membangun platform algoritma AI dengan mekanisme penyaringan dan kompetisi sendiri melalui mekanisme kompetisi dan insentif blockchain, memberikan cara baru untuk mempertahankan dan mengembangkan proyek AI terbaik.
Bittensor: Ekosistem AI Terdesentralisasi
Bittensor adalah jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi yang terincentivasi dan pasar barang digital. Keunggulan inti termasuk:
Arsitektur terdesentralisasi: Beroperasi di jaringan komputer terdistribusi yang dikendalikan oleh berbagai lembaga, secara efektif menyelesaikan masalah seperti sentralisasi data.
Mekanisme insentif yang adil: Hadiah token yang diberikan jaringan kepada subnet sebanding dengan kontribusinya, dan distribusi hadiah di dalam subnet mengikuti prinsip yang sama.
Sumber daya pembelajaran mesin terbuka: memberikan layanan kepada setiap individu yang membutuhkan sumber daya komputasi pembelajaran mesin.
Diversifikasi perdagangan barang digital: tidak hanya mendukung perdagangan model pembelajaran mesin dan data, tetapi juga dapat memperdagangkan bentuk barang digital lainnya.
Perkembangan Bittensor mencerminkan sifat yang seharusnya dimiliki oleh sebuah proyek geek sejati:
2021: Dibentuk oleh sekelompok ahli teknologi yang berkomitmen untuk mendorong jaringan AI terdesentralisasi, menggunakan kerangka Substrate untuk membangun blockchain.
2022: Meluncurkan jaringan versi Alpha, memvalidasi kelayakan AI terdesentralisasi. Memperkenalkan konsensus Yuma, menekankan prinsip data yang tidak dapat diketahui.
2023: Merilis versi Beta, memperkenalkan model ekonomi token (TAO) untuk mendorong pemeliharaan jaringan.
2024: Menerapkan teknologi DHT untuk meningkatkan efisiensi penyimpanan dan pengambilan data, dengan fokus pada pengembangan subnet dan pasar barang digital.
Perlu dicatat bahwa selama perkembangan Bittensor, partisipasi modal ventura tradisional relatif rendah, yang mengurangi risiko kontrol terpusat. Proyek ini mendorong node dan penambang melalui insentif token, untuk memastikan vitalitas jaringan. Secara esensial, Bittensor adalah proyek layanan dan daya komputasi AI yang didorong oleh penambang GPU.
Arsitektur Subnet: Inovasi Inti Bittensor
Inti dari jaringan Bittensor terletak pada arsitektur subnet uniknya. Setiap subnet dapat dipandang sebagai sepotong kode yang berjalan secara independen, menetapkan insentif dan fungsi pengguna tertentu, tetapi tetap mempertahankan antarmuka konsensus yang sama dengan jaringan utama.
Subnet terdiri dari tiga jenis peran utama:
Pemilik sub-jaringan: bertanggung jawab untuk menyediakan kode penambang dasar dan validator, dapat mengatur mekanisme insentif tambahan.
Penambang: Menjalankan server dan kode penambangan, menjaga keunggulan melalui persaingan. Penambang dapat menjalankan node di beberapa subnet.
Validator: Menilai kontribusi subnet dan memastikan keakuratannya, mendapatkan imbalan yang sesuai. Dapat mempertaruhkan token TAO untuk mendapatkan keuntungan tambahan.
Pelepasan subnet adalah mekanisme inti dalam distribusi hadiah di jaringan Bittensor. Secara umum, 18% dialokasikan untuk pemilik subnet, 41% untuk validator, dan 41% untuk penambang. Di dalam subnet, mekanisme seleksi alam diterapkan, validator dan penambang yang berkinerja buruk akan digantikan oleh pendatang baru.
Setelah pendaftaran subnet, ada periode kekebalan selama 7 hari. Ketika semua lokasi subnet terisi, pendaftaran subnet baru akan menghapus subnet dengan emisi terendah yang tidak berada dalam periode kekebalan. Mekanisme ini mendorong subnet untuk terus meningkatkan jumlah staking dan efisiensi penambang agar dapat bertahan.
Inovasi Mekanisme Konsensus dan Mekanisme Pembuktian
Jaringan Bittensor menggunakan berbagai mekanisme konsensus dan bukti inovatif:
Bukti kecerdasan ( PoI ) mekanisme: Membuktikan kontribusi peserta dengan menyelesaikan tugas komputasi cerdas, memastikan keamanan jaringan, kualitas data, dan pemanfaatan sumber daya yang efisien.
Konsensus Yuma: Validator memberikan penilaian berdasarkan penyelesaian tugas, memasukkan algoritma Yuma. Validator dengan jumlah staking yang tinggi memiliki bobot penilaian yang lebih besar, sambil mengeluarkan hasil yang menyimpang dari mayoritas, dan akhirnya hadiah dialokasikan berdasarkan penilaian komprehensif.
Mekanisme MOE: Mengintegrasikan beberapa sub-model ahli dalam suatu arsitektur model, bekerja sama untuk mencapai hasil yang lebih baik. Validator dapat memberi skor dan peringkat pada model ahli, memotivasi optimasi model.
Mekanisme ini bersama-sama memastikan operasi yang efisien dan inovasi berkelanjutan dari jaringan Bittensor.
Status dan Prospek Proyek Subnet
Hingga saat ini, Bittensor telah memiliki 45 subnet terdaftar, 40 di antaranya sudah dinamai. Tiga subnet teratas adalah:
Subjaringan 19 Visi: Fokus pada generasi dan inferensi gambar terdesentralisasi, menyediakan akses model berkualitas tinggi.
Subjaringan ke-18 Cortex.t: berkomitmen untuk membangun platform AI terdepan, menyediakan respons teks dan gambar yang dapat diandalkan.
Subnet 1: Subnet pertama Bittensor, fokus pada generasi teks.
Subnet ini menunjukkan berbagai arah aplikasi AI, mulai dari pemrosesan gambar hingga generasi teks, hingga analisis sentimen pasar, dan sebagainya. Meskipun imbalannya menjanjikan, pendatang baru menghadapi persaingan yang ketat dan memerlukan perangkat berkinerja tinggi serta algoritma yang dioptimalkan untuk dapat bertahan di jaringan.
Prospek Masa Depan
Bittensor sebagai proyek inovatif di bidang Web3+AI, memiliki prospek perkembangan yang luas:
Suhu pasar: Kombinasi AI dan Web3 akan terus menarik perhatian pasar dalam jangka panjang.
Dasar Proyek: Bittensor memiliki inovasi teknologi dan pengakuan pasar, yang menjadi dasar untuk pengembangan jangka panjang.
Ekspansi ekosistem: Arsitektur subnet menurunkan hambatan bagi tim AI untuk memasuki jaringan terdesentralisasi, yang menguntungkan ekspansi ekosistem yang cepat.
Optimisasi berkelanjutan: Mekanisme eliminasi kompetisi mendorong subnet untuk terus memperbaiki model dan meningkatkan jumlah staking.
Namun, juga perlu waspada terhadap tantangan yang mungkin timbul seiring bertambahnya jumlah subnet, seperti meningkatnya jumlah proyek berkualitas rendah dan penurunan pendapatan dari subnet tunggal. Bittensor perlu mencari keseimbangan antara ekspansi dan pengendalian kualitas untuk mencapai perkembangan yang berkelanjutan dalam jangka panjang.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
7
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ChainSpy
· 7menit yang lalu
Investor Luas anjing lagi mau bikin masalah
Lihat AsliBalas0
MEVHunterX
· 6jam yang lalu
Apa yang dilakukan modal lagi?
Lihat AsliBalas0
ForkMaster
· 6jam yang lalu
Sudah datang lagi janji palsu digital. Biaya membesarkan anak besar, tidak bisa tahan jebakan ini.
Lihat AsliBalas0
ChainSherlockGirl
· 6jam yang lalu
Semua orang berteriak tentang AI terdesentralisasi, tetapi tidak banyak yang berani menyerahkan kekuasaan; data semua dipegang di tangan mereka sendiri.
Lihat AsliBalas0
MissedAirdropAgain
· 7jam yang lalu
dunia kripto老suckers了 天天喂ai学费
Lihat AsliBalas0
SchrodingersPaper
· 7jam yang lalu
Satu gelombang turun ke nol akan segera datang. Lebih baik kita buy the dip data on-chain dulu.
Lihat AsliBalas0
DegenGambler
· 7jam yang lalu
gm Monopoli selama ini akhirnya ada yang membicarakan hal ini
Bittensor: Desentralisasi jaringan AI yang merombak praktik inovatif kecerdasan kolektif
Revolusi AI dan Jaringan Bittensor: Membentuk Kecerdasan Kolektif
Latar Belakang Zaman Revolusi AI
Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan sedang membawa kita ke era baru yang didorong oleh data. Kemajuan terobosan di bidang pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami telah membuat aplikasi AI ada di mana-mana. Peluncuran ChatGPT pada tahun 2022 telah mengguncang industri AI, diikuti dengan munculnya berbagai alat AI seperti video yang dihasilkan dari teks dan otomatisasi kantor. Nilai pasar industri AI juga melonjak, diperkirakan akan mencapai 185 miliar dolar AS pada tahun 2030.
Namun, industri AI saat ini sebagian besar didominasi oleh beberapa raksasa teknologi, yang tidak hanya membawa tantangan seperti konsentrasi data dan ketidakmerataan distribusi sumber daya komputasi, tetapi juga membatasi potensi inovasi seluruh industri. Sementara itu, filosofi desentralisasi Web3 menawarkan kemungkinan baru untuk menyelesaikan masalah ini. Dalam jaringan terdistribusi Web3, diharapkan dapat membentuk kembali pola perkembangan AI saat ini.
Dalam konteks ini, muncul sekelompok proyek Web3+AI berkualitas tinggi. Di antaranya, proyek Bittensor menonjol, yang membangun platform algoritma AI dengan mekanisme penyaringan dan kompetisi sendiri melalui mekanisme kompetisi dan insentif blockchain, memberikan cara baru untuk mempertahankan dan mengembangkan proyek AI terbaik.
Bittensor: Ekosistem AI Terdesentralisasi
Bittensor adalah jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi yang terincentivasi dan pasar barang digital. Keunggulan inti termasuk:
Arsitektur terdesentralisasi: Beroperasi di jaringan komputer terdistribusi yang dikendalikan oleh berbagai lembaga, secara efektif menyelesaikan masalah seperti sentralisasi data.
Mekanisme insentif yang adil: Hadiah token yang diberikan jaringan kepada subnet sebanding dengan kontribusinya, dan distribusi hadiah di dalam subnet mengikuti prinsip yang sama.
Sumber daya pembelajaran mesin terbuka: memberikan layanan kepada setiap individu yang membutuhkan sumber daya komputasi pembelajaran mesin.
Diversifikasi perdagangan barang digital: tidak hanya mendukung perdagangan model pembelajaran mesin dan data, tetapi juga dapat memperdagangkan bentuk barang digital lainnya.
Perkembangan Bittensor mencerminkan sifat yang seharusnya dimiliki oleh sebuah proyek geek sejati:
2021: Dibentuk oleh sekelompok ahli teknologi yang berkomitmen untuk mendorong jaringan AI terdesentralisasi, menggunakan kerangka Substrate untuk membangun blockchain.
2022: Meluncurkan jaringan versi Alpha, memvalidasi kelayakan AI terdesentralisasi. Memperkenalkan konsensus Yuma, menekankan prinsip data yang tidak dapat diketahui.
2023: Merilis versi Beta, memperkenalkan model ekonomi token (TAO) untuk mendorong pemeliharaan jaringan.
2024: Menerapkan teknologi DHT untuk meningkatkan efisiensi penyimpanan dan pengambilan data, dengan fokus pada pengembangan subnet dan pasar barang digital.
Perlu dicatat bahwa selama perkembangan Bittensor, partisipasi modal ventura tradisional relatif rendah, yang mengurangi risiko kontrol terpusat. Proyek ini mendorong node dan penambang melalui insentif token, untuk memastikan vitalitas jaringan. Secara esensial, Bittensor adalah proyek layanan dan daya komputasi AI yang didorong oleh penambang GPU.
Arsitektur Subnet: Inovasi Inti Bittensor
Inti dari jaringan Bittensor terletak pada arsitektur subnet uniknya. Setiap subnet dapat dipandang sebagai sepotong kode yang berjalan secara independen, menetapkan insentif dan fungsi pengguna tertentu, tetapi tetap mempertahankan antarmuka konsensus yang sama dengan jaringan utama.
Subnet terdiri dari tiga jenis peran utama:
Pemilik sub-jaringan: bertanggung jawab untuk menyediakan kode penambang dasar dan validator, dapat mengatur mekanisme insentif tambahan.
Penambang: Menjalankan server dan kode penambangan, menjaga keunggulan melalui persaingan. Penambang dapat menjalankan node di beberapa subnet.
Validator: Menilai kontribusi subnet dan memastikan keakuratannya, mendapatkan imbalan yang sesuai. Dapat mempertaruhkan token TAO untuk mendapatkan keuntungan tambahan.
Pelepasan subnet adalah mekanisme inti dalam distribusi hadiah di jaringan Bittensor. Secara umum, 18% dialokasikan untuk pemilik subnet, 41% untuk validator, dan 41% untuk penambang. Di dalam subnet, mekanisme seleksi alam diterapkan, validator dan penambang yang berkinerja buruk akan digantikan oleh pendatang baru.
Setelah pendaftaran subnet, ada periode kekebalan selama 7 hari. Ketika semua lokasi subnet terisi, pendaftaran subnet baru akan menghapus subnet dengan emisi terendah yang tidak berada dalam periode kekebalan. Mekanisme ini mendorong subnet untuk terus meningkatkan jumlah staking dan efisiensi penambang agar dapat bertahan.
Inovasi Mekanisme Konsensus dan Mekanisme Pembuktian
Jaringan Bittensor menggunakan berbagai mekanisme konsensus dan bukti inovatif:
Bukti kecerdasan ( PoI ) mekanisme: Membuktikan kontribusi peserta dengan menyelesaikan tugas komputasi cerdas, memastikan keamanan jaringan, kualitas data, dan pemanfaatan sumber daya yang efisien.
Konsensus Yuma: Validator memberikan penilaian berdasarkan penyelesaian tugas, memasukkan algoritma Yuma. Validator dengan jumlah staking yang tinggi memiliki bobot penilaian yang lebih besar, sambil mengeluarkan hasil yang menyimpang dari mayoritas, dan akhirnya hadiah dialokasikan berdasarkan penilaian komprehensif.
Mekanisme MOE: Mengintegrasikan beberapa sub-model ahli dalam suatu arsitektur model, bekerja sama untuk mencapai hasil yang lebih baik. Validator dapat memberi skor dan peringkat pada model ahli, memotivasi optimasi model.
Mekanisme ini bersama-sama memastikan operasi yang efisien dan inovasi berkelanjutan dari jaringan Bittensor.
Status dan Prospek Proyek Subnet
Hingga saat ini, Bittensor telah memiliki 45 subnet terdaftar, 40 di antaranya sudah dinamai. Tiga subnet teratas adalah:
Subjaringan 19 Visi: Fokus pada generasi dan inferensi gambar terdesentralisasi, menyediakan akses model berkualitas tinggi.
Subjaringan ke-18 Cortex.t: berkomitmen untuk membangun platform AI terdepan, menyediakan respons teks dan gambar yang dapat diandalkan.
Subnet 1: Subnet pertama Bittensor, fokus pada generasi teks.
Subnet ini menunjukkan berbagai arah aplikasi AI, mulai dari pemrosesan gambar hingga generasi teks, hingga analisis sentimen pasar, dan sebagainya. Meskipun imbalannya menjanjikan, pendatang baru menghadapi persaingan yang ketat dan memerlukan perangkat berkinerja tinggi serta algoritma yang dioptimalkan untuk dapat bertahan di jaringan.
Prospek Masa Depan
Bittensor sebagai proyek inovatif di bidang Web3+AI, memiliki prospek perkembangan yang luas:
Suhu pasar: Kombinasi AI dan Web3 akan terus menarik perhatian pasar dalam jangka panjang.
Dasar Proyek: Bittensor memiliki inovasi teknologi dan pengakuan pasar, yang menjadi dasar untuk pengembangan jangka panjang.
Ekspansi ekosistem: Arsitektur subnet menurunkan hambatan bagi tim AI untuk memasuki jaringan terdesentralisasi, yang menguntungkan ekspansi ekosistem yang cepat.
Optimisasi berkelanjutan: Mekanisme eliminasi kompetisi mendorong subnet untuk terus memperbaiki model dan meningkatkan jumlah staking.
Namun, juga perlu waspada terhadap tantangan yang mungkin timbul seiring bertambahnya jumlah subnet, seperti meningkatnya jumlah proyek berkualitas rendah dan penurunan pendapatan dari subnet tunggal. Bittensor perlu mencari keseimbangan antara ekspansi dan pengendalian kualitas untuk mencapai perkembangan yang berkelanjutan dalam jangka panjang.