Kunstmatige intelligentie ( AI ) is nu alomtegenwoordig in de technologische sectoren. Bedrijven zoals Google, Amazon en Openai domineren dit veld, maar de centralisatie van deze systemen roept belangrijke vragen op met betrekking tot billijke toegang tot AI -technologieën. Openai is bijvoorbeeld van een niet -profitorganisatie naar een commerciële entiteit gegaan, ter illustratie van spanningen rond de controle van AI en haar winst. Het is in deze context dat Bittensor naar voren komt als een alternatief om de toegang tot AI te democratiseren door een gedecentraliseerd platform aan te bieden waar iedereen kan bijdragen en hun AI -modellen kan verdienen zonder een centrale autoriteit te doorlopen.
Inhoudsopgave
Begrijp Bittensor
Hoe werkt Bittensor ?
Bittensor is een platform dat blockchain en kunstmatige intelligentie combineert om een open ecosysteem te creëren, waarbij iedereen kan deelnemen aan de ontwikkeling van machine learning (AI) -modellen. In tegenstelling tot gecentraliseerde bedrijven, Bittensor elke ontwikkelaar, minor of validator, in staat bij te dragen aan het verbeteren van AI door specifieke taken uit te voeren via subnetten, ook wel subnetten .
De rol van blockchain bij Bittensor
De blockchain van Bittensor , Subtensor , speelt een fundamentele rol. Het registreert alle transacties en activiteiten, zoals de validaties van taken die worden uitgevoerd door minderjarigen en validators, waardoor de totale transparantie wordt gegarandeerd. Een minderjarige kan bijvoorbeeld de resultaten van een geautomatiseerde tekstverwerkingstaak indienen en deze actie wordt vermeld op de blockchain, zichtbaar door iedereen.
De subnetten (subnetten): hoe werken ze?
De subnetten in Bittensor zijn ruimtes gewijd aan de uitvoering van specifieke taken. Ze werken als wedstrijdmarkten waar minderjarigen en validators samenwerken om de kwaliteit van AI -resultaten te verbeteren. Elk subnet wordt beheerd door een eigenaar die de regels definieert en de taken toeschrijft die moeten worden uitgevoerd. Een subnet kan bijvoorbeeld gericht zijn op spraakherkenning of automatische vertaling.
Het economische model van Bittensor
Wat is Tao?
De TAO is de native cryptocurrency van Bittensor , gebruikt om de deelnemers van het netwerk te belonen. Elke 12 seconden wordt een blok toegevoegd aan de blockchain en worden nieuwe Taos uitgegeven. Deze TAO's worden vervolgens verdeeld onder minderjarigen, validators en eigenaren van subnetten, afhankelijk van de kwaliteit en kwantiteit van hun bijdrage.
Minor vs validator: welk verschil?
Een minor in Bittensor is verantwoordelijk voor het uitvoeren van specifieke taken, zoals de training van machine learning -modellen op een subnet. Een minderjarige kan bijvoorbeeld leiden tot een model om antwoorden op natuurlijke taalverzoeken te genereren. Een validator daarentegen is verantwoordelijk voor het verifiëren van de kwaliteit van de resultaten die door minderjarigen zijn ingediend. Als een minderjarige een slecht opgeleid model indient, zal hij minder goed worden betaald.
Decentralisatie en AI
De risico's van centralisatie van AI -systemen
Tegenwoordig wordt AI voornamelijk gecontroleerd door bedrijven zoals Google en Microsoft. Deze bedrijven centraliseren de toegang tot AI -bronnen en modellen, waardoor kansen voor onafhankelijke ontwikkelaars worden beperkt. Centralisatie verhoogt ook de risico's van bias in algoritmen, omdat beslissingen worden genomen door een kleine groep acteurs. Bittensor wil dit probleem oplossen door een gedecentraliseerd netwerk te maken waar AI -bronnen voor iedereen toegankelijk zijn.
Voorbeeld: openai en zijn interne spanningen
Een opvallend voorbeeld van het centralisatieprobleem is OpenAI. is oorspronkelijk gemaakt als een niet -profitorganisatie en is verhuisd naar een voor -profit structuur om investeringen aan te trekken. Deze verandering heeft vragen gesteld over het beheersen van AI -technologie en hoe de winst wordt verdeeld. Bittensor daarentegen wil de totale decentralisatie handhaven om deze spanningen te voorkomen.
Meer informatie hier
Yuma Consensus: Bittensor 's Motor
Hoe werkt Yuma -consensus?
Yuma -consensus Bittensor gebruikt om de bijdragen van minderjarigen en validators te beoordelen. Het is een consensussysteem op basis van de kwaliteit van het werk dat door de deelnemers wordt uitgevoerd. De minderjarigen dienen hun resultaten in, de validators evalueren ze en de Yuma -consensus verdeelt de prijzen volgens de prestaties. Hoe hoger de kwaliteit van het werk, hoe belangrijker de beloningen in Tao.
Hoe evalueert Yuma -consensus de kwaliteit?
Het algoritme houdt rekening met verschillende factoren, zoals de nauwkeurigheid van de door minderjarigen gegenereerde machine learning. Als een minderjarige bijvoorbeeld een beeldherkenningsmodel met een hoge precisiepercentage onderwerpt, ontvangt hij een groter deel van de prijzen. Validators spelen een sleutelrol bij het evalueren van deze resultaten en ervoor zorgen dat de beste minderjarigen nauwkeurig worden beloond.
Word een Bittensor -acteur
Hoe deel je deel te nemen aan Bittensor als minderjarige?
Elke gebruiker kan een minderjarige worden door lid te worden van een subnet en taken uit te voeren die door deze laatste zijn gedefinieerd. In tegenstelling tot andere blockchains die krachtige machines vereisen, is Bittensor zelfs met een klassieke computer toegankelijk, op voorwaarde dat je vaardigheden hebt om AI -modellen te trainen. Om uit te blinken, kan echter efficiëntere apparatuur nodig zijn om complexe machine learning -taken te behandelen.
De rol van validators in Bittensor
Validators spelen een essentiële rol bij het handhaven van de kwaliteit van het netwerk. Ze beoordelen de biedingen van minderjarigen en bepalen hun verdienste volgens de verkregen resultaten. Als een minderjarige bijvoorbeeld een natuurlijke taalbehandelingsmodel onderwerpt, zal de validator de kwaliteit van de gegenereerde antwoorden testen voordat hij een beloning toekent.
Wie zijn minderjarigen, validators en eigenaren van subnetten?
- Minderjarigen : ontwikkelaars of IA -enthousiastelingen die willen bijdragen aan het verbeteren van AI door specifieke taken uit te voeren.
- Validators : technische experts die verantwoordelijk zijn voor het verifiëren van de kwaliteit van de door minderjarigen gegenereerde resultaten.
- Eigenaren van subnetten : individuen of groepen die subnetten maken en beheren. Ze definiëren de te uitvoeren taken en ontvangen een deel van de prijzen die door hun subnet worden gegenereerd.
Bittensor use cases
IA Model Voorbeeld: automatische vertaling
Een subnet van Bittensor kan zich concentreren op automatische vertaling. Minderjarigen dienen modellen in die in staat zijn om zinnen van de ene taal naar de andere te vertalen. De validators beoordelen vervolgens de nauwkeurigheid van vertalingen. Dit type model kan vervolgens worden gebruikt of verkocht aan bedrijven die vertaaldiensten nodig hebben.
Een ander voorbeeld: spraakherkenning
In een ander subnet kunnen minderjarigen modellen veroorzaken voor spraakherkenning. Deze modellen kunnen worden gebruikt in toepassingen zoals virtuele assistenten. De minderjarigen dienen hun modellen in en de validators evalueren ze op basis van de precisie waarmee ze spraak herkennen.
Veiligheid en schaalbaarheid
Beveiligingsuitdagingen in een gedecentraliseerd systeem
In een gedecentraliseerd netwerk is beveiliging een groot probleem. Bittensor gebruikt geavanceerde consensusmechanismen om de veiligheid van transacties te garanderen en kwaadaardige aanvallen te voorkomen. Yuma -consensus is bijvoorbeeld ontworpen om minderjarigen te detecteren en te verwijderen die modellen met lage kwaliteit of frauduleuze resultaten indienen.
Hoe Bittensor schaalbaarheid beheert?
Bittensor is ontworpen om schaalbaar te zijn dankzij de architectuur op basis van subnetten. Elk subnet werkt onafhankelijk van anderen, waardoor het netwerk kan groeien zonder dat de prestaties worden beïnvloed. Nieuwe subnetten kunnen op elk gewenst moment worden toegevoegd, waardoor de continue uitbreiding van het netwerk wordt gewaarborgd.
Bittensor 's toekomst
Toekomstige projecten voor Bittensor
De toekomst van Bittensor is veelbelovend . Het team werkt aan nieuwe functies om de interactie tussen minderjarigen, validators en subneteigenaren verder te verbeteren. Projecten om meer soorten AI -modellen te integreren, zoals voorspellende analyse of versterkt leren, zijn ook in ontwikkeling.
Hoe Bittensor het AI -ecosysteem zou kunnen hervormen
Door de AI toegankelijker en transparanter te maken, heeft Bittensor het potentieel om het ecosysteem van de AI overstuur te maken. Bedrijven zullen niet langer de enigen zijn die AI -modellen kunnen ontwikkelen en geld verdienen, en onafhankelijke ontwikkelaars kunnen actief deelnemen aan waardecreatie.
Deelname van individuen en toegankelijkheid
Een minderjarige worden met een personal computer: is het mogelijk?
Ja, Bittensor is ontworpen om iedereen in staat te stellen een minderjarige te worden, zelfs met een conventionele computer. Het is echter belangrijk op te merken dat de aard van de taken die minderjarigen uitvoeren, met name de training van modellen voor machine learning, soms een hogere berekeningskracht kan vereisen. Het hangt af van het subnet dat u deelneemt en de AI -modellen die u wilt trainen.
Als u bijvoorbeeld deelneemt aan een subnet dat lichtere taken vereist, zoals tekstanalyse of taken op basis van eenvoudigere modellen, kan een standaardcomputer voldoende zijn. Maar als u begint aan subnetten die gespecialiseerd zijn in complexere modellen, zoals computer vision of spraakherkenning, zullen efficiëntere apparatuur, met krachtige GPU's, waarschijnlijk nodig zijn om uw kansen op succes en uw TAO -prijzen te maximaliseren.
De diversiteit van profielen op Bittensor
Het Bittensor -netwerk trekt een breed scala aan deelnemers aan:
- Mijnwerkers : Vaak ontwikkelaars of IA -enthousiastelingen met technische vaardigheden in de machine learning, maar ook amateurs die aan deze veelbelovende technologie willen beginnen.
- Validators : meer technische profielen, in het algemeen ervaren in de evaluatie van AI -modellen en het fijne begrip van de onderliggende mechanismen. Ze spelen een cruciale rol in de kwaliteit van het netwerk door ervoor te zorgen dat de modellen van AI die door minderjarigen worden ingediend, op elkaar zijn.
- Eigenaren van Subseaux : vaak experts of bedrijven die hun eigen AI -ecosysteem willen ontwikkelen. Ze maken en houden toezicht op subnetten, repareren de regels van het spel en zorgen voor de voortdurende verbetering van de kwaliteit van de bijdragen.
Bittensor 's Advanced Consensus
Consensusmechanismen om het netwerk te beveiligen
De Yuma -consensus , die centraal staat in Bittensor , is ontworpen om de integriteit van het netwerk te garanderen door misbruik te voorkomen en optimale kwaliteit te behouden. In tegenstelling tot andere blockchains die zich richten op de eenvoudige validatie van transacties, beoordeelt de Yuma -consensus de kwaliteit van de bijdragen van minderjarigen. Dit systeem zorgt ervoor dat alleen de beste bijdragen worden beloond en dat geen kwaadaardige activiteit of bijdrage van lage kwaliteit de integriteit van het netwerk in gevaar brengt.
Bittensor neemt ook geavanceerde technieken aan om netwerkbeveiliging te garanderen, met name door validatietaken te delen tussen verschillende validators en door de uitvoering van SLASSing om degenen die frauduleuze of slechte kwaliteitsbijdragen indienen te bestraffen.
Hoe werkt het schuine mechanisme?
Het schuine mechanisme van Bittensor is ontworpen om het risico op kwaadaardig gedrag te verminderen. Als een minderjarige of een validator probeert het systeem te misleiden of de resultaten van de resultaten van slechte kwaliteit herhaaldelijk te misleiden, kan een deel van zijn prijzen of zijn participatierechten worden verwijderd. Dit zorgt ervoor dat deelnemers worden aangemoedigd om eerlijk te handelen en de kwaliteit van het netwerk te behouden.
Een veelbelovende toekomst voor Bittensor
De evolutie van AI via Bittensor
De toekomst van Bittensor is veelbelovend, met een aanzienlijk groeipotentieel op het gebied van gedecentraliseerde AI. Het netwerk is van plan nieuwe subnetten te ontwikkelen die gespecialiseerd zijn in verschillende gebieden van kunstmatige intelligentie, zoals het versterken van leren, voorspellende analyse en zelfs automatisering van industriële processen. Door een ontwikkelaar toe te staan om deel te nemen en te verdienen zijn modellen, kan Bittensor een essentiële referentie worden voor gedecentraliseerde AI -systemen.
Voorbeeld van toekomstig potentieel: AI voor voorspellende analyse
In de nabije toekomst konden we subnetten zien die gespecialiseerd zijn in voorspellende analyse. Deze subnetten kunnen leiden tot modellen die in staat zijn om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen, zoals trends op aandelenmarkt of weersomstandigheden. Deze modellen zouden dan worden beoordeeld door validators en hun precisie zou hun waarde op de Bittensorbepalen.
De komende uitdagingen voor Bittensor
Zoals elke opkomende technologie, staat Bittensor voor uitdagingen, waaronder schaalbaarheidsbeheer en het behoud van netwerkbeveiliging naarmate deze groeit. Desalniettemin geven de geavanceerde consensusmechanismen en de inherente decentralisatie van het netwerk het een solide basis om te evolueren in een expansieomgeving.
Conclusie
Bittensor is gepositioneerd als een uniek platform in het ecosysteem van kunstmatige intelligentie, waardoor iedereen via een gedecentraliseerde infrastructuur . Terwijl grote bedrijven de controle van AI -systemen blijven centraliseren, biedt Bittensor Dankzij de geavanceerde consensusmechanismen, toegankelijkheid voor ontwikkelaars uit alle horizonten en evolutionaire architectuur, Bittensor klaar om een belangrijke rol te spelen in de toekomst van kunstmatige intelligentie.
FAQ
1. Wat is Bittensor en hoe is het andere AI -platforms?
Bittensor is een gedecentraliseerd platform dat blockchain en IA combineert. In tegenstelling tot grote bedrijven die AI -modellen centraliseren, stelt Bittensor iedereen in staat om modellen voor machine learning bij te dragen en geld te verdienen, met behulp van een veilig en transparant netwerk.
2. Wie kan er een minderjarige worden op Bittensor ?
Elk specifiek met IA- en machine learning -vaardigheden kan een minderjarige worden op Bittensor. Hoewel het mogelijk is om te beginnen met een conventionele computer, vereisen complexere taken krachtigere apparatuur om beloningen te maximaliseren.
3. Wat is het verschil tussen een minderjarige en een validator in Bittensor ?
Een minderjarige dient getrainde AI -modellen in, terwijl een validator de kwaliteit van deze modellen beoordeelt. Validators spelen een essentiële rol in de garantie van de kwaliteit van het netwerk door beloningen toe te kennen volgens de prestaties van minderjarigen.
4. Hoe garandeert Bittensor de beveiliging van zijn netwerk?
Bittensor gebruikt Yuma -consensus, een geavanceerd consensussysteem dat de kwaliteit van bijdragen beoordeelt en malware ontmoedigt dankzij strafmechanismen (slashing). Dit zorgt ervoor dat alleen eerlijke en hoogwaardige bijdragen worden beloond.
Investeringen in cryptocurrencies zijn riskant. Crypternon kon niet verantwoordelijk of indirect verantwoordelijk worden gehouden voor schade of verlies die is veroorzaakt na het gebruik van een eigenschap of dienst die in dit artikel is aangevoerd. Investeringen die verband houden met cryptocurrencies zijn van nature riskant, lezers moeten hun eigen onderzoek doen voordat ze enige actie ondernemen en alleen binnen de grenzen van hun financiële capaciteiten investeren. Dit artikel vormt geen beleggingsadvies .
Bepaalde links van dit artikel zijn aangesloten, wat betekent dat als u een product koopt of via deze links registreert, we een commissie van onze partner zullen verzamelen. Deze commissies trainen geen extra kosten voor u als gebruiker en sommige staan zelfs promoties toe.
AMF -aanbevelingen. Er is geen gegarandeerde hoge opbrengst, een product met een hoog prestatiepotentieel impliceert een hoog risico. Dit risico nemen moet in overeenstemming zijn met uw project, uw beleggingshorizon en uw vermogen om een deel van deze besparingen te verliezen. Investeer niet als u niet klaar bent om de hele of een deel van uw kapitaal te verliezen .
de juridische kennisgevingen , het privacybeleid en algemene gebruiksvoorwaarden om verder te gaan .
Yohan Uzzan
Trainingsingenieur, ik raakte al snel geïnteresseerd in het gebied van financiën. Overtuigd dat gedecentraliseerde financiën een mooie toekomst voor zich hebben, ik neem deel aan de democratisering door Crypternonte ontwikkelen.
