Обзор Bittensor (TAO): Ваше пошаговое руководство

Bittensor (TAO) предлагает децентрализованную экосистему искусственного интеллекта. Изучите его потенциал, преимущества и недостатки в нашем подробном обзоре.

июнь 8, 2024 - 14:03

июль 18, 2024 - 15:28

Bittensor (TAO)

Наш Вердикт

Bittensor — это децентрализованная платформа искусственного интеллекта, которая использует технологию блокчейна для создания совместной экосистемы для разработки и внедрения ИИ. Bittensor, запущенный в 2019 году, стремится демократизировать доступ к инструментам и ресурсам искусственного интеллекта, одновременно стимулируя вклад разработчиков и специалистов по обработке данных со всего мира.

Плюсы

Родная криптовалюта
Децентрализованная платформа ИИ
Стимулированное сотрудничество
Ассортимент инструментов и услуг

Минусы

Соревнование
Сложность
Нормативная неопределенность

4.6

Начальная цена

$425.93

Децентрал. разработка ИИ

Да

Стимулированное сотрудничество и обмен ресурсами

Bittensor стимулирует сотрудничество

Bittensor (TAO) стремится улучшить системы искусственного интеллекта и машинного обучения посредством децентрализации. Используя запатентованный блокчейн, одноранговую торговую площадку и универсальный служебный токен, он упрощает доступ к передовым ресурсам искусственного интеллекта и их продвижение. Цель состоит в том, чтобы создать совместный «коллективный разум» для этих инструментов, способствуя инновациям и широкому распространению.

Решение проблем: Цели Bittensor

Bittensor решает многочисленные проблемы, с которыми сталкиваются отрасли искусственного интеллекта и машинного обучения, благодаря своей децентрализованной модели блокчейна. Объединяя сообщества искусственного интеллекта и машинного обучения, он способствует сотрудничеству, чему способствует целостная система токенов, предлагающая вознаграждение и доступ к участникам сети.

Ограничения разработчика

Bittensor смягчает ограничения разработчиков, предлагая гибкость в языках программирования. Благодаря поддержке Rust, Python, C++ и ряда других языков сеть облегчает привлечение новых разработчиков. Этот инклюзивный подход позволяет людям, не имеющим предварительного опыта работы с блокчейном, использовать знакомые языки программирования для создания систем и рынков.

Единые инновации

Одной из самых больших проблем, с которыми сталкивается рынок ИИ, является его раздробленность. В настоящее время существует множество фирм, конкурирующих вместе со многими разработчиками за создание и обучение моделей ИИ. Подход Bittensor заключается в продвижении и стимулировании обмена знаниями в этом секторе. Таким образом, пользователи могут создавать новые модели или улучшать текущие модели, предлагаемые Bittensor. И что самое приятное, они получают вознаграждение за свои усилия.

Преимущества Биттензора

Bittensor, протокол с открытым исходным кодом, упрощает интеграцию и развитие систем искусственного интеллекта. Использование технологии блокчейна обеспечивает прозрачность, эффективность и возможность проверки, предлагая повышенную безопасность по сравнению с централизованными альтернативами.

Разнообразные экспертные модели

Привлекательность Bittensor заключается в объединении коллективных рыночных инноваций. Совместное обучение систем искусственного интеллекта и обмен данными дают превосходные результаты благодаря использованию шаблонов обучения систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Интеграция с сетями блокчейнов дополнительно обеспечивает расширенные возможности мониторинга в реальном времени.

Улучшение масштабируемости

Децентрализованная настройка Bittensor, а также уникальный блокчейн и механизм консенсуса обеспечивают вертикальную масштабируемость сети. Это обеспечивает высокую производительность, позволяя беспрепятственно обрабатывать и передавать сложные алгоритмы искусственного интеллекта в режиме реального времени, что делает его пригодным для широкого внедрения и коммерческого применения.

Механизм функционирования Bittensor

Bittensor работает на специальном блокчейне, первоначально запустив в сети Polkadot под названием Polkachain, а затем перейдя на независимую сеть. Эта новая система отделяет процессы проверки от вычислительных действий, повышая производительность по сравнению с одноуровневыми конкурентами.

Шахтеры

Майнеры в экосистеме Bittensor размещают и предоставляют сообществу модели искусственного интеллекта, получая прибыль, используя эти модели для ответа на конкретные запросы в сети. Каждый сетевой запрос подвергается повторной проверке с помощью более крупных моделей искусственного интеллекта, что способствует совершенствованию обширных систем машинного обучения.

Token - TAO

TAO служит основным служебным токеном проекта Bittensor. Имея сходство с биткойном, TAO имеет общий лимит эмиссии в 21 миллион и использует сопоставимую структуру сокращения вдвое вознаграждений за майнинг. Владельцы токенов могут делать ставки на свои токены TAO, чтобы получать пассивную прибыль и участвовать в механизмах управления сообществом.

Торговая площадка Биттенсор

Bittensor Marketplace служит центром, соединяющим авторов с людьми, которым нужен доступ к передовым моделям обучения AI и ML. Разработчики могут делиться своими наборами данных и получать взамен токены TAO, способствуя созданию надежных и продаваемых товаров для машинного интеллекта.

Рост рынка ИИ

Недавняя статистика рынка искусственного интеллекта демонстрирует устойчивую тенденцию к росту, отражающую растущий характер отрасли. За последние два года на мировом рынке искусственного интеллекта произошел значительный рост, чему способствовали инновационные технологии, такие как ChatGPT. Согласно недавнему отчету, в 2022 году рынок ИИ достиг 136 миллиардов долларов. Прогнозы указывают на дальнейшее расширение: ожидается, что к 2029 году рынок превысит 1394 миллиарда долларов.

ИИ против МО

Различие между ИИ и МО часто размыто, что приводит к путанице. ИИ, или искусственный интеллект, включает в себя разработку компьютерных систем, способных имитировать человеческое познание, позволяя им учиться и выполнять сложные задачи. С другой стороны, ML, сокращение от машинного обучения, представляет собой подмножество ИИ. Машинное обучение специально использует обширные наборы данных для повышения адаптивности и точности выполнения задач.