Autor original: @dvzhangtz
Fuente original: X
Hoy hay un nuevo @TheBittensorHub (TAO) en Binance. ¿Qué ha hecho este proyecto que le permitió clasificarse entre los 30 primeros de todas las monedas antes de llegar al gran escenario?
En una palabra, este proyecto no aporta directamente datos ni potencia informática. En cambio, se programan y seleccionan diferentes algoritmos a través de la red blockchain y el mecanismo de incentivos, lo que permite que el campo de la IA forme un mercado de algoritmos (modelo) para la libre competencia y el intercambio de conocimientos.
Resumen
Los tres elementos de la era de la IA son los algoritmos (es decir, los modelos), la potencia informática y los datos. Tenemos soluciones relativamente claras sobre cómo combinar la potencia informática y los datos con blockchain para la distribución distribuida, pero siempre ha sido una duda cómo descentralizar el algoritmo y cómo aunar los esfuerzos de todos para co-construir algoritmos y modelos.
Bittensor resuelve este problema.
Bittensor divide la IA en diferentes tareas y cada tarea inicia una subred. Cada minero proporciona su propio modelo para las tareas en las que es bueno y la red recompensa a los mineros que hacen lo mejor en cada tarea. Y a través de su exclusivo algoritmo de consenso de Yuma, garantiza que todos los participantes no hagan el mal.
En términos de economía de tokens, su token TAO es una moneda puramente minera. No hay rondas de VC, rondas de capital privado, ICO/IEO/IDO o reservas de fundaciones. Las únicas formas de obtener tokens son minando y comprando en el mercado. Como moneda minera, los mineros tendrán una fuerte motivación para atraer el mercado en la etapa inicial. Actualmente, el 89% de los tokens apostados en toda la red están bloqueados.
Bittensor proporciona productos ToC directos, chatbots y API para desarrolladores, con una buena experiencia de usuario.
Antecedentes parte 1
Problemas con el mercado de la IA
Asuntos actuales:
Los modelos de IA actuales dependen demasiado de puntos de referencia y carecen de métodos de evaluación diversificados, lo que da lugar a situaciones en las que el ganador se lo lleva todo.
Actualmente el modelo de cada empresa es relativamente independiente
Bittensor cree que esto va en detrimento del progreso de toda la IA y de la eficiencia de la innovación de algoritmos. Los modelos aislados y los servicios de IA que solo seleccionan a los ganadores significan que una vez que alguien quiere desarrollar un nuevo modelo, puede que tenga que empezar desde cero; suponiendo que el modelo A domina el español y el modelo B domina la escritura de código, cuando un usuario necesita pídale a la IA que explique el Al comentar el código en español, es obvio que los dos algoritmos trabajan juntos para producir el mejor resultado, pero esto no es posible en el entorno actual; además, debido a la integración de aplicaciones de terceros Requiere el permiso del propietario del modelo de IA, las funciones limitadas también significan un valor limitado. En realidad, el poder combinado de todo el campo de IA no se ha desatado. Por lo tanto, el gran objetivo del proyecto Bittensor es permitir que diferentes algoritmos y modelos de IA colaboren, aprendan y se combinen entre sí para formar modelos más potentes y servir mejor a los desarrolladores y usuarios.
Esto tiene varias ventajas:
Cree una red de colaboración de diferentes modelos, utilice esta red para juzgar la calidad de los modelos proporcionados por diferentes personas y permítales colaborar.
Para los usuarios que utilizan IA, no hay intermediarios que se beneficien de la diferencia de precio y pueden obtener servicios de IA a un precio más bajo.
Muchos modelos son desarrollados por equipos pequeños, lo que permite a las pequeñas empresas que no son gigantes disfrutar de esos beneficios y ser propietarias de la IA.
Antecedentes parte 2
Pensamientos de BTC
BTC proporciona un conjunto de servicios de contabilidad. El sistema en sí no proporciona potencia informática, solo define la forma en que se verifica la potencia informática, que es su mecanismo POW.
Inspirados por el mecanismo POW, los mineros de todo el mundo están tratando de optimizar sus máquinas mineras, buscando facturas de electricidad más bajas y una mejor minería (proporcionando servicios de contabilidad BTC).
Sin embargo, sabemos que este conjunto de prisioneros de guerra está realizando una operación sin sentido, pero si los mineros de todo el mundo pueden continuar buscando activamente formas de reducir el costo de minar TAO en este mercado, optimizar el algoritmo, mejorar la precisión y reducir los costos de electricidad, Para brindar mejores servicios modelo, es bueno pensar en ello.
tecnología
Parte1 Roles y funciones en la red
Mineros: pueden entenderse como proveedores de varios algoritmos y modelos de IA en todo el mundo. Alojan modelos de IA y los proporcionan a la red Bittensor; diferentes tipos de modelos forman diferentes subredes, como modelos especializados en imágenes o sonidos.
Verificador: El evaluador dentro de la red Bittensor. Evalúe la calidad y efectividad de los modelos de IA, clasifique los modelos de IA según el desempeño en tareas específicas y ayude a los consumidores a encontrar las mejores soluciones.
Nominador: delega tokens a un validador específico para mostrar apoyo, o puedes delegar tokens a diferentes validadores. Es un poco como DeFi, donde apuestas tus tokens en Lido para obtener ingresos. Usuario: el usuario final del modelo de IA proporcionado por Bittensor. Puede ser un individuo o pueden ser desarrolladores que busquen utilizar modelos de IA para aplicaciones. (6/19)
Tecnología parte 2
conexiones entre personajes
Los usuarios necesitan mejores modelos de IA;
Los mineros proporcionan sus propios modelos de IA;
Los verificadores son responsables de seleccionar mejores modelos de IA según los diferentes usos;
Los nominadores eligen apoyar a diferentes validadores.
Para decirlo sin rodeos, es una cadena abierta de oferta y demanda de IA: algunas personas proporcionan diferentes modelos, otras evalúan diferentes modelos y otras utilizan los resultados proporcionados por el mejor modelo.
Tecnología Parte 3
Cómo garantizar que los mineros y validadores no hagan el mal: Consenso de Yuma
En una red abierta, no existe una supervisión de agencia centralizada y los proveedores de servicios están naturalmente dispuestos a hacer el mal para "reducir costos y aumentar la eficiencia". Las posibles malas acciones incluyen:
El minero no ejecuta el servicio modelo correctamente y el resultado son números aleatorios.
Los mineros sólo se conectan con validadores que conspiran consigo mismos, y son a la vez atletas y árbitros.
Es posible que los nodos honestos no estén completamente conectados debido a razones de red, y una gran cantidad de nodos deshonestos se comunican entre sí para lograr la colusión.
Bittensor proporciona una solución a este problema, que creo que es la mayor innovación del proyecto. El siguiente párrafo es el enfoque y la dificultad de este artículo.
Tecnología Parte 4
Para comprender la solución de Bittensor, primero debemos hablar sobre algunos conocimientos básicos del aprendizaje automático: entrenamiento, función de pérdida, descenso de gradiente.
Si quieres enseñarle a tu cachorro a orinar en la alfombra (caso clásico, sin malas indicaciones) - (si quieres enseñarle a la máquina algunos conocimientos)
Método 1: Si el perro orina en la colchoneta, premia con un trozo de carne, si no, dale una palmada en el trasero.
Método 2: Si el perro orina en la colchoneta premiar con un trozo de carne, y si no, azotar; y cuanto más lejos de la colchoneta, más fuerte será el azote (calcular la función de pérdida)
Método 3: Cada vez que el perro da un paso, se emite un juicio:
Si caminas hacia la colchoneta, serás recompensado con un trozo de carne. Si no caminas hacia la colchoneta, te azotarán.
(Cada vez que se realiza el entrenamiento, se calcula la función de pérdida)
Método 4: Cada vez que el perro da un paso, se emite un juicio:
Si caminas hacia la estera, recompensa con un trozo de carne; si no caminas hacia la estera, te azotarán;
Y coloque un trozo de carne para el perro en la dirección de la alfombra para atraer al perro a ir a la alfombra.
(Se realiza cada entrenamiento, se calcula la función de pérdida y luego se realiza la dirección que mejor reduce la función de pérdida y se realiza el descenso de gradiente)
Tecnología parte 5
Bien, después de tener una comprensión general de estos conceptos, regresemos a Bittensor.
Bittensor divide la IA en diferentes tareas y cada tarea inicia una subred. Cuando se crea una subred, el fundador definirá qué tareas debe completar la subred (traducción, preguntas y respuestas, generación de imágenes, etc.) y definirá un indicador de medición (función de pérdida, BLEU, etc., a continuación, la función de pérdida es usado como ejemplo)
Tenemos algunos mineros y algunos validadores que participan en una subred de Bittensor para brindar algún tipo de servicio de IA.
Cómo medir los resultados generados por un minero
Puntuación de credibilidad: determine si cada minero es digno de confianza
Es posible que algunos mineros no estén conectados a algunos validadores debido a malas condiciones de la red (la relación de conexión entre validadores y mineros se representa como una matriz C en el documento técnico).
Este valor se pondera por el monto de compromiso de cada validador (S en el documento técnico) para obtener un puntaje de credibilidad (cuanto más está conectado un minero a validadores con montos de compromiso altos, mayor es este valor. Este valor es Es T en el papel blanco)
Puntuación del efecto: juzgue la producción de cada minero.
Realice los siguientes pasos para los resultados de cada minero:
Cada validador conectado al minero genera resultados para este minero y usa su propio modelo para calcular la función de pérdida y obtener una puntuación (W en el documento técnico).
Diferentes validadores tienen diferente importancia. El monto prometido de cada validador (S en el documento técnico) se utiliza como un peso multiplicado por el resultado del primer paso para obtener un valor. Esta es la puntuación de todos los validadores en este resultado (R en el libro blanco)
Puntuación final = puntuación de desempeño * puntuación de credibilidad (I en el documento técnico)
Los tokens se distribuyen directamente en función de la puntuación final de cada minero (St+1 en el documento técnico)
Cómo juzgar a un validador
Establezca una función de pérdida para optimizar continuamente la red. El objetivo de optimización de esta función es tener más nodos de puntuación alta conectados entre sí en la red.
Tokenomics Parte 1 https://taostats.io/tokenomics/
¿Qué incentivan los tokens TAO?
Para los validadores: cuanto más precisa y consistente sea la selección y evaluación de los modelos de IA, más recompensas recibirán. Obviamente, para convertirse en validador, es necesario comprometer una cierta cantidad de tokens TAO. Para los mineros: proporcionar sus propios modelos en respuesta a las necesidades del usuario y obtener tokens TAO en función de sus contribuciones. Para los nominadores: confiar su TAO al verificador. similar a la apuesta de liquidez Recompensas para los usuarios: pagar tokens TAO para iniciar tareas es igual al consumo (19/11)
Economía de tokens Parte 2
mecanismo de liberación
TAO tiene un suministro de 21.000.000 (un guiño a BTC) y también tiene un ciclo de reducción a la mitad de 4 años, en el que la recompensa de cada bloque se reduce a la mitad cada 10,5 millones de bloques. Se producirán un total de 64 eventos de reducción a la mitad, y el ciclo de reducción a la mitad más reciente se produjo en agosto de 2025.
Actualmente, se envía un TAO a la red cada 12 segundos. Un cálculo aproximado muestra que se producirán 7.200 TAO en un día, y los mineros y validadores se llevarán la mitad cada uno. No existen rutinas comunes como rondas de capital riesgo, rondas de capital privado, ICO/IEO/IDO, reservas de fundaciones, etc. Puede entenderse como una moneda puramente minera.
Economía de tokens Parte 3
Echemos un vistazo detallado a cómo se asignan las versiones a cada subred:
Este TAO liberado cada 12 segundos se asignará a 32 subredes según un porcentaje determinado (según el rendimiento de cada subred, determinado por la subred raíz, que es la subred número 0). Luego se distribuye a cada minero y verificador en cada subred.
Los validadores de la subred 0 son los 64 validadores con mayor monto de compromiso en toda la red. Si quieres saber cómo asignarán los tokens, puedes ver el código después de ejecutar el tutorial de instalación en la última parte de este documento, metagraph. pesos .forma es una antorcha.Tamaño ([64, 33]), que contiene el peso de la importancia de 64 validadores para cada subred
Método de operación Parte 1
Quiere utilizar sus servicios de IA
Llama directamente a través de su chatbot: https://app.corcel.io/chat
Llame a la API directamente (requiere clave API): https://api.corcel.io/docs
La clave API está aquí: https://app.corcel.io/dashboard/api-key…
El github de esta plataforma de llamadas: https://github.com/corcel-api
Método de operación Parte 2
Ver historial de transacciones
Utilice una URL de formato similar, seguida de la dirección
https://x.taostats.io/account/5HKtJCP7tMwncxNBH4EfjwKnSZmey2G3PdCNKYSMyp6xFY1d…
https://x.taostats.io/account/5F4tQyWrhfGVcNhoqeiNsR6KjD4wMZ2kfhLj4oHYuyHbZAc3… (dirección de la fundación)
Método de operación Parte 3
Como nominador, desea recibir beneficios de apuesta
Monedero - descargar extensión - nuevo monedero - nuevo - confirmar - generar - volver a escribir - contraseña - guardar dirección
Retira monedas a la dirección - haz clic en apostar - necesitarás una dirección de validación
Método de operación Parte 4
Los ingresos por participación actuales son https://taostats.io/smaking/, los ingresos son aproximadamente del 20 % por año, casi el 90 % (5,3 millones/5,9 millones) de los tokens en toda la red se están apostando y se puede retirar la apuesta en en cualquier momento
Método de operación Parte 5: vaya a la página del validador (https://taostats.io/verified-validators/…), copie una dirección, haga clic en apostar en la billetera, ingrese la contraseña, éxito
referencia
Sitio web oficial para propiedades de visualización: https://bittensor.com
Documentación (lógica de introducción): https://docs.bittensor.com
Si desea comprender profundamente su lógica, debe combinarla con dos documentos técnicos.
https://bittensor.com/whitepaper
https://bittensor.com/about
Sitio web oficial de datos (datos en cadena, datos de compromiso, etc.): https://taostats.io
Interfaz de la aplicación (aplicación ToC): https://app.corcel.io/chat
Github (es necesario leer muchos materiales de desarrollo): https://github.com/opentensor
Este artículo también hace referencia a una gran cantidad de informes de investigación, ¡gracias por esto!
Tao a la Luna！
