FLock と io.net は協力して、分散型コンピューティング ネットワーク内で機能するノードの整合性を検証する世界初の Proof of AI (PoAI) コンセンサス メカニズムを開発しました。

計算集約型の AI トレーニング タスクの完了を通じて、分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク (DePIN) は PoAI を使用して DePIN ノードの整合性を検証できます。PoAI は、検証リソースを意味のある AI タスクに集中させる AI 固有の作業証明です。これにより、ノードは DePIN に加えて、AI トレーニング ネットワーク (この場合は IO.net と FLock.io の両方) からブロック報酬を取得できます。

このメカニズムは、分散型の AI ネイティブ メソッドを使用して、DePIN ノードの整合性を検証します。これは、継続的にチャレンジを発行し、応答を収集し、io.net ノードが判断をまとめるために必要な重要なメトリック (レイテンシ、スコア偏差、データ精度など) を提供するエンジンで構成されています。

FLockの創設者兼CEOであるJiahao Sun氏は次のように述べています。

「AI エンジニアもエンドユーザーも、提供されるコンピューティング リソースの品質を信頼する必要があります。Proof of AI は、それを実現するための鍵です。コンピューティングは AI 開発プロセス全体の基盤となるため、私たちはそこから始めています。この分野の真のリーダーである io.net と協力できることを嬉しく思います。」

分散型 AI エコシステムのプロバイダーは、PoAI を使用してネットワーク参加者の整合性を検証し、正確で優れた計算 AI トレーニング入力を保証できます。FLock は、TFLOPS や VRAM などの変数に基づいて GPU デバイスから予想される動作を概説する課題を一貫して提供することを担当しています。これらの課題は、LLM での推論によって生成された合成データです。

PoAIサービスは、フライホイールを確立することで、分散型AI DePINプラットフォームとFLockの主力分散型トレーニングプラットフォームをリンクします。将来的には、FLockはPoAIの検証機能をコンピューティングを超えて、フェデレーテッドラーニングやAIトレーニングにまで拡張する予定です。専用のAIチェーンの開発も検討されています。

io.net の CEO 兼共同創設者 Tory Green 氏は次のように予測しています。

「Proof of AI の登場により、分散コンピューティング ネットワーク上での AI モデルのトレーニングと推論が確実に大幅に改善されます。GPU ノード オペレーターだけでなく、より広範な AI/ML 開発者コミュニティも Proof of AI を歓迎すると確信しています。私たちは確かにそうしています。」

15 兆個のトークン (LLama3 トレーニングで使用される量) を合成してクリーンアップするのは大変な作業ですが、合成データはモデルのトレーニングに非常に役立つことがわかっています。その結果、FLock Task Creator と Training Node はバッチ推論のために LLM を要求し、FLock Data Generation はこの目的でアイドル状態の GPU リソースを使用します。

分散型 AI の長期的な実行可能性は分散型 AI GPU ネットワークに依存していますが、多くの悪意のあるプレーヤーがシステムを操作しようとし続けています。悪意を持ってネットワークをだまし、実際よりも多くの計算能力を持っていると思わせることは、これを行うための一般的な方法です。

強力な抑止策が実装されていない場合、最小限の貢献であっても、ノードオペレーターは不正行為を行い、ネットワークから報酬を受け取る可能性があります。悪意のある行為者が労力をかけずに報酬を得るためにリソース表現を偽造する可能性があるため、ノード整合性検証の問題を解決するのは困難です。

FLock と io.net は、Proof of AI によって大きな進歩を遂げ、分散型 AI の分野でのさらなる発展の基礎を築いたと考えています。