Tiefer Einblick in TAO (Bittensor): Der Aufstieg der dezentralisierten KI

I. Projektübersicht

1.1 Kern Einführung

Bittensor ist ein dezentralisiertes Protokoll, das sich auf KI und maschinelles Lernen konzentriert und an vorderster Front der dezentralen künstlichen Intelligenz steht. Es nutzt die Blockchain-Technologie, um Schlüsselherausforderungen im herkömmlichen KI-Entwicklungsprozess anzugehen, wie z.B. Datenbesitz, Anreize für das Modelltraining und die Verfügbarkeit von KI-Diensten. Derzeit erfordert das Training von maschinellen Lernmodellen einen hohen Ressourcenbedarf, der normalerweise nur für große Unternehmen wie Google und OpenAI erschwinglich ist. Vor diesem Hintergrund hat sich Bittensor dazu verpflichtet, den Zugang zu dezentralisieren und das Training von maschinellen Lernmodellen zu ermöglichen und dabei auf eine anti-Zensur-Art und Weise zu arbeiten, um zu verhindern, dass ähnliche Modelle, die von verschiedenen Unternehmen trainiert wurden, unabhängig voneinander kämpfen, und die Komponierbarkeit und Offenheit von KI-Modellen zur beschleunigten Entwicklung im KI-Bereich zu fördern.

Bittensors KI-Ökosystem fördert kooperatives Verhalten und gewährleistet die Stabilität des Blockchain-Ökosystems durch sein natives TAO-Token-Belohnungssystem. Eine seiner Funktionen ist die dedizierte Subnetzstruktur, die ein zentraler Ort ist, an dem durch Wettbewerb und Zusammenarbeit echter Wert geschaffen wird. Bittensor nutzt dies, um Innovationen zu fördern, sich zur Inklusivität zu verpflichten und Qualität priorisieren. Das Token-Ökonomiemodell von Bittensor zielt darauf ab, faire Verteidigungspraktiken zu fördern und für eine konsistente Anreize für Netzwerkteilnehmer zu sorgen. Derzeit befinden sich etwa 89% der im Umlauf befindlichen TAO-Token in einem Einsatzzustand, was das hohe Maß an Beteiligung am Netzwerk widerspiegelt.

Bildquelle: TAO offizielle Website

1.2 Entwicklungsgeschichte

• Im Jahr 2019 wurde Bittensor von Jacob Robert Steeves und Ala Shaabana gegründet und das Projekt wurde gestartet, das sich der Erforschung innovativer Wege für die Kombination von Blockchain und KI widmet.

• Im Januar 2021 wurde das erste Hauptnetz (Kusangi) gestartet, aber später gestoppt und migriert.

• Im November 2021 wurde das aktuelle Hauptnetz Nakamoto gestartet, um eine stabilere Infrastruktur für die Projektentwicklung bereitzustellen.

• Im Jahr 2023 hat Bittensor eine Reihe von Upgrades und Erweiterungen durchlaufen, wie beispielsweise das revolutionäre Upgrade im Oktober, das Subnetze eingeführt hat. Dadurch kann jeder sein eigenes Subnetz mit individuellen Anreizen und unterschiedlichen Anwendungsfällen erstellen und so das Ökosystem weiter bereichern.

• Im Jahr 2024 setzte das Projekt seine Fortschritte fort, und Masa's Bittensor-Subnetz 42 ging am 28. August live auf dem Mainnet und bietet Echtzeit-, berechtigungslose aggregierte Daten für KI-Entwickler. Mehr Institutionen und Projekte schlossen sich an und erweiterten kontinuierlich ihr Ökosystem.

2. Technische Analyse

2.1 Einzigartige Architektur

2.1.1 Subnet Struktur

Die Subnetzstruktur von Bittensor ist einzigartig. Sie ist wie ein speziell gestalteter 'Raum' für verschiedene KI-Anwendungen. Jedes Subnetz kann den Belohnungsmechanismus entsprechend den spezifischen Bedürfnissen der KI-Anwendung anpassen. Dies bedeutet, dass KI-Projekte, die sich auf Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung oder intelligente Vorhersagen konzentrieren, im Subnetzsystem von Bittensor den geeignetsten Raum für ihre eigene Entwicklung finden können. Nehmen wir Subnetz 6 als Beispiel: Das renommierte Nous Research Team betreibt dieses Subnetz und verwendet die Corcel-Synthetikdaten im Subnetz 18, um große Sprachmodelle (LLM) zu feinabstimmen. Jeder Miner im Subnetz erhält täglich die gleichen synthetischen Daten und verwendet seine eigenen Strategien und Techniken, um das LLM zu verfeinern. Durch den TAO-Belohnungsanreizmechanismus wird der 'positive Verlust' des Modells reduziert, Fehler werden reduziert und es wird angestrebt, an der Spitze der Feinabstimmung-Subnetz-Rangliste zu stehen. Dieses Modell bricht den isolierten Zustand von Daten und Modellen in der traditionellen KI-Entwicklung und ermöglicht es Modellen aus verschiedenen Teams, innerhalb des Subnetzes gemeinsam zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Dies stimuliert die Innovation erheblich und bietet einen fruchtbaren Boden für die vielfältige Entwicklung der KI-Technologie.

2.1.2 Schichtdesign

Bittensors geschichteter Aufbau schafft ein effizientes und kollaboratives KI-Ökosystem. Die Miner-Schicht, als Kernkraft, die die KI-Innovation antreibt, hostet und führt verschiedene KI-Modelle aus und dient als 'Kreativwerkstatt' des gesamten Ökosystems, um kontinuierlich diverse intelligente Modelle zu produzieren. Die Validator-Schicht trägt die Verantwortung für die Integrität und den Konsens der Blockchain und fungiert als strenge 'Qualitätsprüfer', um die Qualität und Effektivität der von den Minern bereitgestellten Modelle rigoros zu bewerten und die Modelle basierend auf spezifischen Aufgaben genau zu bewerten und zu rangieren, um sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige Modelle in die nächste Phase gelangen. Die Enterprise-Schicht fungiert als 'intelligenter Konverter', der die KI-Fähigkeiten des Netzwerks geschickt nutzt, um innovative Anwendungen zu entwickeln und komplexe reale Probleme zu lösen. Die Consumer-Schicht öffnet einen bequemen Zugang für Endbenutzer und verschiedene Organisationen und ermöglicht es ihnen, leicht auf die vom Netzwerk generierten Lösungen und Dienste zuzugreifen, wodurch der Wert der KI vor Ort realisiert werden kann. Jede Schicht erfüllt ihre Aufgaben und arbeitet eng zusammen, um einen reibungslosen Informations- und Wertfluss zwischen den Schichten zu ermöglichen, eine nahtlose und effiziente Integration von Blockchain-Betrieb und KI-Services zu erreichen und eine solide Grundlage für die groß angelegte Anwendung und kontinuierliche Innovation der KI-Technologie zu schaffen.

2.2 Kernalgorithmus

2.2.1 Dezentrales Experten-Mix-Modell (MoE)

Das dezentrale Expertenmischmodell (MoE), das von Bittensor übernommen wird, ist eine entscheidende "Waffe", um die Genauigkeit und Effizienz der KI-Vorhersage zu verbessern. Bei der traditionellen Konstruktion von KI-Modellen ist ein einzelnes Modell oft durch seine eigene Struktur und Trainingsdaten begrenzt und steht vor Herausforderungen bei komplexen und vielfältigen Aufgaben. Das MoE-Modell verfolgt einen anderen Ansatz, indem es mehrere professionelle KI-Modelle integriert, wobei jedes Modell als "Experte" mit eigenen Stärken fungiert. Bei der tatsächlichen Durchführung weist das Gate-Netzwerk intelligent Aufgaben dem am besten geeigneten Expertenmodell basierend auf den Merkmalen der Eingabedaten zu. Zum Beispiel ist bei einer Aufgabe zur Generierung von Python-Code mit spanischen Kommentaren das Sprachverarbeitungsmodell für das Analysieren der spanischen Kommentare zuständig, während das Programmiermodell auf die Generierung von präzisem Python-Code fokussiert ist. Die Kombination der beiden führt zu einer Lösung, die weit überlegen ist im Vergleich zu einem einzelnen Modell. Diese Zusammenarbeit nutzt vollständig die einzigartigen Vorteile jedes Modells und bewältigt effektiv komplexe Probleme. Dadurch erreicht Bittensor herausragende Leistung bei der Bewältigung von Multi-Domain- und hochschwierigen Aufgaben, was zu genaueren und umfassenderen KI-Vorhersagen führt.

2.2.2 Intelligent Proof (Beweis der Intelligenz)

Proof of Intelligence ist eine innovative 'Regel' des Bittensor-Netzwerks, um hochwertige Beiträge zu belohnen und die Qualität des Netzwerks zu gewährleisten. Unter diesem Mechanismus können Knoten nicht auf traditionellen Wettbewerb in Blockchain-Netzwerken basierend auf Rechenleistung (z.B. PoW) oder Stakeholding (z.B. PoS) verlassen, um Belohnungen zu erhalten. Stattdessen müssen sie sich auf ihre 'echten Fähigkeiten' verlassen, um maschinelles Lernen durchzuführen. Knoten müssen hochwertige maschinelle Lernmodelle mit vollem Einsatz ausführen, Aufgaben präzise und effizient bearbeiten und wertvolle Ergebnisse erzielen. Diese Leistungen müssen zudem von der Mehrheit der Validatoren streng überprüft und anerkannt werden, bevor sie die Möglichkeit haben, neue Blöcke zur Kette hinzuzufügen und TAO-Token-Belohnungen zu verdienen. Dadurch werden Knoten dazu ermutigt, Modelle kontinuierlich zu optimieren, die Intelligenz zu verbessern und kontinuierlich hochwertiges Wissen und Dienstleistungen in das Netzwerk einzubringen. Dadurch wird effektiv eine Störung durch minderwertige oder bösartige Knoten vermieden und eine robuste und hochwertige Entwicklung des gesamten Bittensor-Netzwerks unter intelligentem Antrieb sichergestellt.

Drei, Token-Wirtschaftssystem

3.1 TAO Token Funktionalität

3.1.1 Anreizmechanismus

Der TAO-Token schafft ein effektives Anreizsystem im Bittensor-Netzwerk und inspiriert die Teilnehmer des Netzwerks vollständig. Für Miner investieren sie eine große Menge an Rechenressourcen, um KI-Modelle auszuführen und intelligente Dienste für das Netzwerk bereitzustellen. Jedes genaue Modellergebnis und wertvolle Datenanalyseergebnis kann gegen entsprechende TAO-Token-Belohnungen eingetauscht werden. Dies ermutigt die Miner, die Modellarchitektur kontinuierlich zu optimieren, die Rechenleistung zu verbessern und neue Grenzen der KI-Technologie zu erforschen, um mehr Belohnungen zu erhalten. Validatoren sind für die Überprüfung der Qualität der Arbeit der Miner verantwortlich. Mit ihrem Fachwissen und ihrer strengen Haltung bewerten sie die von den Minern eingereichten Ergebnisse. Wenn Validatoren unparteiisch und genau hochwertige Modelle identifizieren und die Qualität der Netzwerkdienste sicherstellen, erhalten sie ebenfalls TAO-Token als Anreiz, ein hohes Urteilsvermögen aufrechtzuerhalten. Dieser Anreizmechanismus fungiert als leistungsstarker Motor für kontinuierliche Innovation und effizienten Betrieb des gesamten Bittensor-Netzwerks und ermöglicht es dem dezentralisierten KI-Ökosystem, zu gedeihen und sich zu entwickeln.

3.1.2 Staking-Regeln

Das Verpfänden von TAO-Token ist eine wichtige Garantie für die Aufrechterhaltung der Stabilität und Integrität des Bittensor-Netzwerks. Teilnehmer, die sich als Miner oder Validatoren tief in das Netzwerk integrieren und Gewinne erzielen möchten, müssen eine bestimmte Menge an TAO-Token verpfänden. Dieses verpfändete Token ist wie eine 'Integritätseinlage', die das Verhalten der Teilnehmer einschränkt. Einerseits bedeutet das Verpfänden für Miner, dass sie, wenn sie versuchen zu betrügen oder minderwertige Modelle zur Täuschung von Belohnungen bereitzustellen, nicht nur nichts erhalten, sondern auch mit dem schweren Verlust von verpfändeten Token konfrontiert werden, was sie dazu zwingt, den Regeln zu folgen und sich auf die Verbesserung der Modellleistung zu konzentrieren. Andererseits dürfen Validatoren ihre Prüfarbeit nicht fahrlässig durchführen. Wenn unfairer Urteile auftreten und das Vertrauen in das Netzwerk beeinträchtigen, sind auch ihre verpfändeten Token gefährdet. Auf diese Weise schafft der Verpfändungsmechanismus eine faire und geordnete Wettbewerbsumgebung für das Netzwerk und gewährleistet, dass jeder Teilnehmer zum Gesamtinteresse des Netzwerks beitragen kann, anstatt seine Grundlage zu untergraben.

3.1.3 Governance Power

Der TAO-Token gibt den Inhabern echte Netzwerk-Governance-Power und demonstriert vollständig das Dezentralisierungskonzept von Bittensor. An kritischen Entscheidungsknoten, die die Entwicklung des Netzwerks beeinflussen, wie z.B. Protokoll-Upgrades, Parameteranpassungen und der Einführung neuer Funktionen, können Token-Inhaber aufgrund des Gewichts ihrer Holdings abstimmen. Dieser demokratische Entscheidungsmechanismus bricht die Beschränkungen traditioneller zentralisierter Verwaltung und ermöglicht es jedem Stakeholder, eine Stimme in der Zukunft des Netzwerks zu haben. Wenn die Mitglieder der Community im Allgemeinen erwarten, dass der Proof-of-Intelligence-Algorithmus optimiert wird, um die Effizienz zu verbessern oder die Regeln zur Verteilung von Subnetzbelohnungen angepasst werden, um einen fairen Wettbewerb zu fördern, können sie Vorschläge initiieren und abstimmen, um Veränderungen voranzutreiben. Dies stellt sicher, dass die Netzwerkentwicklung eng den Bedürfnissen der Community folgt, sich weiterentwickelt und wirklich zu einer von allen Teilnehmern geleiteten AI-Innovationsplattform wird, die zum Wohle der Öffentlichkeit arbeitet.

3.1.4 Transaktionsgebühren und Servicezahlungen

Bei der täglichen Betriebsführung des Bittensor-Netzwerks spielt der TAO-Token eine wichtige Rolle als Transaktionsschmiermittel und Medium für den Austausch von Dienstleistungen. Verschiedene Transaktionen im Netzwerk, ob es sich um die Einkommensabrechnung zwischen Minern und Validatoren, Tokenüberweisungen oder den Kauf von KI-Dienstleistungen und die Aufrufung intelligenter Modelle durch Benutzer handelt, erfordern alle den Verbrauch von TAO-Token, um die entsprechenden Gebühren zu bezahlen. Aus technischer Sicht kompensieren diese Transaktionsgebühren den Rechenleistungsverbrauch und die Zeitkosten von Minern und Validatoren bei der Verarbeitung und Überprüfung von Transaktionen und gewährleisten ihre kontinuierliche Motivation, dem Netzwerk zu dienen. Aus ökologischer Sicht sind Benutzer, die TAO verwenden, um KI-Dienste zu kaufen, wie das Einspritzen von Vitalität in das Netzwerk, was es Minern, Entwicklern und anderen Gruppen ermöglicht, mehr Ressourcen in technische Forschung und Entwicklung zu investieren und einen Teufelskreis zu bilden. Der TAO-Token baut ein selbsttragendes, intern zirkulierendes und reibungsloses wirtschaftliches Ökosystem auf und legt so eine solide Grundlage für den dauerhaften Wohlstand des Bittensor-Netzwerks.

3.2 Tokenverteilung und Umlauf

Die Gesamtmenge an TAO-Token ist auf 21 Millionen festgelegt, und das Verteilungsmodell ist sorgfältig konzipiert, um die Interessen aller Parteien auszugleichen und die nachhaltige Entwicklung des Netzwerks zu gewährleisten. Während der anfänglichen Verteilungsphase wurden keine speziellen Anteile reserviert, um unfaireres Pre-Mining zu verhindern, sondern es wurde ausschließlich auf die aktive Beteiligung und Beitrag der Teilnehmer gesetzt. Derzeit sind etwa 6,5 Millionen TAO-Token im Umlauf, was 31,18% des Gesamtangebots entspricht. Dies spiegelt wider, dass eine bestimmte Menge an Token für den Werteaustausch und die Anreizverteilung auf dem Markt verwendet wird und die wirtschaftliche Aktivität des Netzwerks aufrechterhält. Es ist erwähnenswert, dass bis zu 89% der im Umlauf befindlichen TAO-Token gestakt sind, was das starke Vertrauen der Netzwerkteilnehmer in das Bittensor-Projekt vollständig zeigt. Sie sind bereit, die Tokens zu sperren, ihre eigenen Interessen eng mit der Zukunft des Netzwerks zu verbinden und gemeinsam die blühende Entwicklung der dezentralisierten KI voranzutreiben. Gleichzeitig bietet das hohe Staking-Verhältnis auch eine solide Unterstützung für die Netzwerksicherheit und den stabilen Betrieb und gewährleistet, dass böswillige Angriffe, kurzfristige Spekulationen und andere negative Verhaltensweisen die ökologische Grundlage nur schwer erschüttern können.

Grundlegende Informationen zum 3.3-Token

• Marktkapitalisierung: $4,384,744,371
• Vollständige verwässerte Marktkapitalisierung: $11,339,614,537
• Umlauf: 8,120,173
• Gesamtangebot: 21,000,000
• Maximalversorgung: 21,000,000

TAO-Token-Grundinformationen aktualisiert am 7. Januar 2025 um 17:22 Uhr. Kryptowährungen schwanken stark, die obigen Informationen dienen nur als Referenz.

Die Marktleistung von 3,4 TAO

Die Marktleistung von TAO wird im folgenden Diagramm dargestellt:

TAO hat Spot- und Kontrakt-Handel auf der Gate.com Plattform eröffnet.Klicken Sie, um mit dem Handel zu beginnen!

Als nativer Token von Bittensor hat die Marktperformance von TAO viel Aufmerksamkeit erregt. Im vergangenen Jahr schwankte der Preis von TAO dramatisch, was ein hohes Wachstumspotenzial und eine risikoreiche Koexistenz zeigt. Zu Beginn des Jahres war der Preis von TAO mit rund 200 US-Dollar relativ niedrig. Zu diesem Zeitpunkt befand sich der Markt noch in der Phase der Erkenntnis und Erkundung des Bittensor-Projekts, und die Unsicherheit in der frühen Phase der ökologischen Entwicklung führte dazu, dass der Preis ruhte. Mit der Iteration der Projekttechnologie, wie z. B. der Optimierung der Subnetzarchitektur, der Verbesserung intelligenter Beweisalgorithmen und der Erweiterung der Anwendungsszenarien, insbesondere der herausragenden Leistung im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache, hat es eine große Anzahl von Investoren angezogen, und der Preis ist bis Mitte des Jahres in die Höhe geschnellt und hat Mitte des Jahres einen Höchststand von 800 US-Dollar erreicht.

Aus der Marktkapitalisierungsperspektive hat TAO mit dem Anstieg des Preises und dem Wohlstand des Ökosystems an Marktanteil gewonnen und erreichte mit über 4 Milliarden US-Dollar seinen Höchststand und rangiert unter den Top-Kryptowährungen. Dies spiegelt die tiefe Anerkennung seines Werts durch den Markt wider. Das Handelsvolumen ist ebenfalls aktiv, mit einem täglichen Handelsvolumen von Hunderten Millionen Dollar während der Spitzenpreiszeiten, was auf die Begeisterung der Investoren und die reichliche Markliquidität hinweist. Die Gesamtvolatilität des Kryptowährungsmarktes, wie signifikante Schwankungen bei Mainstream-Coins wie Bitcoin und makroökonomische Politikanpassungen, kann jedoch auch zu einem scharfen Rückgang des TAO-Preises führen, wie z.B. dem jüngsten Rückgang auf etwa 500 US-Dollar, was zu einer entsprechenden Schrumpfung des Marktwerts führt. Der langfristige Aufwärtstrend bleibt jedoch unverändert und zieht weiterhin viele Investoren an, die sich positionieren und auf beträchtliche Erträge aus dem anhaltenden Wachstum des Bittensor-Ökosystems hoffen.

3.5 Benchmark-Analyse der Wettbewerber

Im Bereich der künstlichen Intelligenz sind OpenAI's GPT-Serie und Midjourney branchenführend. Im Vergleich zu Bittensor haben sie erhebliche Unterschiede und Wettbewerbsvorteile. OpenAI hat leistungsstarke allgemeine Modelle wie GPT-4 entwickelt, mit massiven Daten und erstklassigen Forschungsteams, was es einzigartig in der natürlichen Sprachverarbeitung und Textgenerierung macht. Es wird weit verbreitet in der Inhalts-Erstellung, intelligentem Kundenservice und anderen Szenarien eingesetzt. Allerdings fehlt es aufgrund seines hoch zentralisierten Entwicklungs- und Betriebsmodells, der zentralisierten Datenschutz- und Modelkontrolle an Transparenz in der Datenverwendung für Benutzer. Bittensor hingegen basiert auf einer dezentralen Architektur mit Daten von zahlreichen Knotenpunkten und bietet einen besseren Datenschutz. Benutzer können an der Governance teilnehmen und haben ein Mitspracherecht bei der Ausrichtung des Modells. Anreizmechanismen ermutigen globale Entwickler, Modelle zu optimieren, um die Beschränkungen des Einzelteamdenkens zu vermeiden und kontinuierlich innovative Anwendungen zu generieren, wie z.B. eine höhere Genauigkeit bei der Übersetzung von Nischen-Sprachen, um verschiedenen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Midjourney konzentriert sich auf die Bildgenerierung, bekannt für seine atemberaubenden visuellen Effekte und bietet Designern und Künstlern Inspiration. Es kann schnell exquisite Kunstwerke auf der Grundlage einfacher Texte generieren. Das Gebührenmodell des Dienstes ist jedoch relativ einfach und unterliegt vielen Plattformregeln. Die Bildgenerierungsanwendung von Bittensor ist auf verschiedene Subnetze verteilt, und verschiedene Subnetze passen Anreizregeln an ihre eigenen Gemeinschaftsbedürfnisse an, um Schöpfer zu incentivieren, Modelle zu optimieren und vielfältigere und detailliertere Bilder zu generieren. Benutzer können hochwertige Bildservices mit TAO-Token kaufen und auch Belohnungen erhalten, indem sie am Netzwerkaufbau teilnehmen, um die Nutzungskosten zu senken und die Einnahmequellen zu erweitern. Dadurch wird ein faireres und aktiveres Ökosystem für Schöpfer und Benutzer geschaffen und eine neue Welt in der KI-Kreativbranche eröffnet.

4. Anwendungsszenario-Erweiterung

4.1 Natürliche Sprachverarbeitung

Bittensor zeigt ein starkes Potenzial für Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und bietet innovative Lösungen für viele traditionelle Herausforderungen. In alltäglichen Q&A-Szenarien, bei komplexen und vielfältigen Fragen wie 'Wie wird das Wetter in Peking morgen sein?' und 'Beschreiben Sie die Ursachen der amerikanischen Revolution', kann das intelligente Modell von Bittensor, das auf seiner verteilten Architektur basiert, schnell auf Wissen aus dem gesamten Netzwerk zugreifen und in Echtzeit genaue Antworten liefern. Im Vergleich zu traditionellen Suchmaschinen, die auf Schlüsselwortübereinstimmung und verwirrenden Antwortsortierungsmustern beruhen, sind die Antworten von Bittensor zielgerichteter und genauer. Im Vergleich zu intelligenten Assistenten, die auf einem einzigen großen Modell basieren, integriert Bittensor die Vorteile mehrerer Modelle und liefert dadurch reichhaltigere Antwortdimensionen.

In Bezug auf die Textgenerierung zeichnet sich Bittensor darin aus, alles von Nachrichtenberichten bis zu Romanen zu erstellen. Angesichts des Themas 'Revolution der zukünftigen städtischen Verkehrsmittel' kann es logisch kohärente und vielfältige Artikel zu verschiedenen Aspekten wie technologischen Durchbrüchen, politischen Richtungen und öffentlichen Erfahrungen generieren, die weit über die traditionellen Generierungsmethoden auf der Grundlage fester Vorlagen und starrer Inhalte hinausgehen. Es überwindet auch einige der häufig in Modellen gesehenen Kontextablösungsprobleme.

Im Bereich der Sprachübersetzung durchbricht Bittensor Sprachbarrieren. Es kann professionelle Begriffe in Geschäftsverträgen sowie umgangssprachliche Ausdrücke in der täglichen Kommunikation präzise übersetzen. Wenn beispielsweise chinesische E-Commerce-Werbekopien ins Englische übersetzt werden, hat es nicht nur die richtige Grammatik, sondern passt auch zum Marketingstil im englischen Kontext. Es ist flexibler und intelligenter als herkömmliche maschinelle Übersetzungssoftware und unterstützt effektiv die internationale Kommunikation und Zusammenarbeit.

4.2 Bild- und Audiobearbeitung

Im Bereich der Bilderkennung sind die Anwendungen von Bittensor umfangreich und tiefgreifend. In Szenarien zur Sicherheitsüberwachung kann es sich komplexen Fußgänger- und Fahrzeugszenen stellen, um spezifische Personen und Fahrzeugmerkmale wie Nummernschilder, Gesichtskonturen und andere Schlüsselinformationen schnell und präzise zu identifizieren und die öffentliche Sicherheit zu gewährleisten. Im Vergleich zu herkömmlichen Einzelmodell-Erkennungssystemen ist die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit deutlich verbessert, was Fehlalarme und Fehlentscheidungen effektiv reduziert.

In Bezug auf Bildgenerierung inspiriert Bittensor von der kreativen Gestaltung bis zur künstlerischen Schöpfung unbegrenzte Möglichkeiten. Designer müssen lediglich abstrakte Beschreibungen wie 'Zukunftsstädte unter einem träumerischen Sternenhimmel' eingeben, und es kann verteilte Modelle verwenden, um detaillierte und einzigartige Bildwerke zu generieren, die vielfältige ästhetische Bedürfnisse befriedigen, die traditionelle Grafiksoftware aufgrund von voreingestellten Materialien und begrenzter Kreativität nicht erreichen kann.

Im Bereich der Audiobearbeitung zeigt Bittensor ebenfalls herausragende Leistungen. Bei der Musikkomposition kann es schnell einen rhythmischen und harmonischen Musikabschnitt erzeugen, der neue Inspiration in die Komposition bringt, wenn der Schöpfer die Anweisung gibt, "bewegende elektronische Musikkreationen mit klassischen Streicherelementen zu vereinen". Im Bereich der Spracherkennung kann es sowohl in einer lauten Umgebung mit mehreren Personen als auch bei Dialektkommunikation mit Akzenten präzise in Text transkribieren. Dies hilft dabei, Informationen effizient aufzuzeichnen und zu verbreiten sowie das Problem des starken Rückgangs der Genauigkeit herkömmlicher Spracherkennungssoftware in komplexen Szenarien zu lösen.

4.3 Intelligente Entscheidungsunterstützung

Im Bereich der Geschäftstätigkeit ermöglicht Bittensor Unternehmen, präzise Entscheidungen zu treffen. Nehmen wir die Einzelhandelsbranche als Beispiel: Durch das Deep Learning von massiven Verkaufsdaten, Markttrends, Verbraucherpräferenzen und anderen Informationen kann es Unternehmen wichtige Entscheidungsempfehlungen geben, wie zum Beispiel den richtigen Zeitpunkt für die Einführung neuer Produkte, Strategien zur Optimierung des Lagerbestands und präzise Marketingpläne. Im Vergleich zum traditionellen Entscheidungsmodell, das auf manueller Erfahrung und einfacher Datenanalyse beruht, sind die Erkenntnisse von Bittensor zukunftsweisender und präziser und helfen Unternehmen, Chancen im harten Wettbewerb zu nutzen.

Auch in der medizinischen und Gesundheitsbranche hat Bittensor einen großen Wert. Im Prozess der Krankheitsdiagnose kann es mehrere Informationsquellen wie Patientenakten, Bilddaten und genetische Informationen integrieren und analysieren, um Ärzten unterstützende Diagnosemeinungen zu geben und das Risiko einer Fehldiagnose zu reduzieren. Im Prozess der Arzneimittelentwicklung kann es durch das Mining einer großen Menge an klinischen Studiendaten und Informationen zur Molekülstruktur die Screening von potenziell wirksamen Wirkstoffkomponenten beschleunigen und den Entwicklungszyklus erheblich verkürzen. Dies stellt einen Durchbruch dar, den herkömmliche Forschungs- und Entwicklungsprozesse aufgrund von Datensilos und geringer Analyseeffizienz nur schwer erreichen können.

Im Bereich der Finanzinvestitionen ist Bittensor zu einem effektiven Assistenten für Investoren geworden. Angesichts der sich ständig verändernden Aktien- und Devisenmärkte analysiert es in Echtzeit makroökonomische Daten, Branchentrends, Unternehmensfinanzberichte und andere umfangreiche Informationen, um Markttrends vorherzusagen und Investoren bei der Formulierung rationaler Anlagestrategien zu unterstützen. Im Vergleich zu traditionellen Anlagemethoden, die auf historischen Daten und einfachen Modellen oder subjektiven Urteilen beruhen, bietet Bittensor Investoren eine wissenschaftlichere und zeitnahere Grundlage für Entscheidungen, um Risiken effektiv zu verwalten und potenzielle Renditen zu steigern.

Fünf, Ökosystemaufbau

5.1 Teilnehmerökologie

5.1.1 Miner Community

Miner sind das Fundament des Bittensor-Ökosystems, das durch das Hosting von KI-Modellen und die Bereitstellung von Rechenleistung einen kontinuierlichen Strom intelligenter Energie in das gesamte Netzwerk einspeist. Sie stammen aus unterschiedlichen Hintergründen, einige sind professionelle Teams, die sich auf KI-Forschung und -Entwicklung konzentrieren, andere sind einzelne Entwickler, die sich leidenschaftlich für Spitzentechnologie engagieren. Nehmen wir Subnetz 6 als Beispiel: Zahlreiche Miner erhalten täglich synthetische Daten von Corcel aus Subnetz 18 und feinabstimmen das Large Language Model (LLM) mit ihren einzigartigen Algorithmen und Strategien. Wie geschickte Handwerker experimentieren sie kontinuierlich mit der Optimierung der Architektur und der Anpassung von Parametern im 'Modellierungsprozess', um den 'positiven Verlust' zu reduzieren und die Fehlerwahrscheinlichkeit des Modells zu minimieren, um sich so im harten Wettbewerb um TAO-Belohnungen hervorzuheben. Dieser Wettbewerbsmechanismus treibt Miner dazu an, kontinuierlich Innovationen zu erkunden, die Leistung des Modells zu verbessern und die KI-Technologie des gesamten Bittensor-Netzwerks auf neue Höhen zu bringen.

5.1.2 Validierungsteam

Validators im Bittensor-Ökosystem tragen die Verantwortung für die Sicherung von Netzwerkfairness und -qualität. Sie bestehen in der Regel aus erfahrenen KI-Experten und Blockchain-Praktikern mit fundiertem Fachwissen und rigoroser Beurteilungshaltung. Während des Betriebs des Netzwerks fungieren Validators als strenge 'Schiedsrichter', um die von Minern eingereichten Modellausgaben umfassend zu bewerten. Von der Genauigkeit der Modellverarbeitung komplexer Aufgaben bis hin zur Betriebseffizienz und -stabilität liegen alle Aspekte in ihrem Prüfungsbereich. Nehmen wir die Aufgabe des Beantwortens von Fragen in natürlicher Sprache in einem bestimmten Subnetz als Beispiel: Validators bewerten die von Minern bereitgestellten Antworten aus mehreren Dimensionen wie semantischer Verständnisgenauigkeit, logischer Kohärenz und umfassender Wissensabdeckung und bewerten die Genauigkeit des Modells anhand der spezifischen Aufgabenleistung. Nur hochwertige Modellausgaben, die den strengen Prüfungen der Validators bestanden haben, haben die Möglichkeit, an Benutzer weitergegeben zu werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Benutzer die zuverlässigsten und wertvollsten KI-Dienste erhalten und der ordnungsgemäße und effiziente Betrieb des gesamten Ökosystems gewährleistet wird.

5.1.3 Entwickler und Unternehmen

Entwickler und Unternehmen sind entscheidende Kräfte bei der Erweiterung des Bittensor-Ökosystems. Mit ihrem scharfen technischen Verständnis nutzen Entwickler die umfangreichen KI-Fähigkeiten des Bittensor-Netzwerks, um verschiedene innovative Anwendungen zu erstellen. Diese reichen von intelligenten Schreibhilfswerkzeugen, die Autoren dabei helfen, effizient hochwertige Inhalte zu produzieren, bis hin zu intelligenter Finanzanalyse-Software, die Investoren präzise Marktprognosen bietet und mehr. Unternehmen wiederum fungieren als 'Aggregatoren' im Ökosystem und integrieren geschickt Bittensors KI-Dienste in ihre eigenen Geschäftsprozesse. Zum Beispiel nutzen Gesundheitsunternehmen Bittensors Bilderkennungstechnologie zur Unterstützung bei der Diagnose von Krankheiten und verbessern so die diagnostische Genauigkeit. E-Commerce-Unternehmen optimieren Produktempfehlungen durch ihren intelligenten Empfehlungsalgorithmus und erhöhen so die Konversionsraten der Benutzerkäufe. Während sie kommerziellen Wert gewinnen, bringen sie auch eine breitere Palette von Anwendungsszenarien und Benutzertraffic in das Bittensor-Ökosystem und bilden ein gegenseitig vorteilhaftes Entwicklungsmuster.

5.1.4 Gemeinschaft und Benutzer

Die Gemeinschaft und die Benutzer sind die Vitalität der kontinuierlichen Optimierung des Bittensor-Ökosystems. Zur Gemeinschaft gehören Bergleute, Validatoren, Entwickler und viele KI-Enthusiasten, die auf Plattformen wie Discord und GitHub aktiv sind und technische Einblicke teilen und Projekterfahrungen austauschen. Wenn es technische Probleme oder Entwicklungsflaschenhälse im Netzwerk gibt, arbeiten die Gemeinschaftsmitglieder gemeinsam an Lösungen; neue Subnetzarchitekturen und Ideen zur Verbesserung der Algorithmen entstehen oft bei den intellektuellen Zusammenstößen der Gemeinschaft. Als ultimativer Benutzer des Ökosystems beeinflussen die Rückmeldungen der Benutzer direkt die Ausrichtung der Ökosystementwicklung. Wenn Benutzer Probleme wie ungenaue oder nicht reibungslose Übersetzungen bei der Verwendung einer KI-Übersetzungsanwendung feststellen, sollten sie den Entwicklern zeitnahes Feedback geben, um sie zur Optimierung des Modells zu veranlassen. Diese positive Interaktion zwischen Gemeinschaft und Benutzern ermöglicht es dem Bittensor-Ökosystem, eng an die tatsächlichen Bedürfnisse anzupassen und ständig zu iterieren und zu aktualisieren.

5.2 Partnerbeziehungen

Bittensor arbeitet aktiv mit mehreren Parteien zusammen, integriert vorteilhafte Ressourcen und beschleunigt die Umsetzung und Förderung der Technologie. Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung arbeitet es mit führenden KI-Forschungseinrichtungen zusammen, wie zum Beispiel der Partnerschaft mit Nous Research zur Einrichtung eines Subnetzes. Dabei werden professionelle Forschungsfähigkeiten und reiche akademische Ressourcen genutzt, um modernste KI-Algorithmen und innovatives Denken in das Bittensor-Netzwerk einzubringen. Beide Parteien erforschen gemeinsam die Anwendung neuer Modellarchitekturen in dezentralen Szenarien und fördern die Transformation wissenschaftlicher Leistungen im Bereich KI in praktische Produktivität.

In Bezug auf die Zusammenarbeit mit Unternehmen wurde eine strategische Zusammenarbeit mit führenden Unternehmen der Branche erreicht. Nehmen wir als Beispiel ein bekanntes Technologieunternehmen, das Bittensor eine leistungsstarke Rechenleistungsunterstützung bietet und so eine effiziente und stabile Betrieb des Netzwerks beim Verarbeiten massiver KI-Aufgaben gewährleistet. Bittensor stattet das Unternehmen mit seinen ausgereiften KI-Diensten aus und hilft bei der intelligenten Aufrüstung seiner Produkte, wie etwa der Optimierung intelligenter Kundenservicesysteme und der Verbesserung der Servicequalität. Diese ergänzende Rechenleistung und Technologie erzielen eine Win-Win-Situation für beide Parteien bei der Geschäftsausweitung und technologischen Innovation.

Darüber hinaus arbeitet Bittensor eng mit der Open-Source-Community zusammen und ermutigt Entwickler, Code beizutragen und Ideen auszutauschen, um die Netzwerkfunktionalität gemeinsam zu verbessern. Durch die Organisation von Hackathons, Open-Source-Wettbewerben und anderen Aktivitäten zieht es globale Entwickler an, erkundet potenziell innovative Anwendungen, bereichert die Vielfalt des Ökosystems weiter und erweitert kontinuierlich den Einfluss von Bittensor im Bereich der dezentralisierten KI.

VI. Schlussfolgerung

In Zukunft wird erwartet, dass Bittensor in mehreren Dimensionen weiterhin durchbricht und die AI-Industrielandschaft neu gestaltet. Technologisch gesehen wird mit dem Durchbruch des Engpasses der Rechenleistung, wie beispielsweise der Anwendung aufkommender verteilter Computing-Technologien und der Phasenerfolge der Quantencomputertechnologie, die Effizienz des Modelltrainings exponentiell verbessert, was zu komplexeren und präziseren intelligenten Simulationen führt. Die Sicherheit von Smart Contracts wird auch durch formale Verifikation, AI-unterstützte Prüfung und andere Mittel kontinuierlich gestärkt, was eine solide Grundlage für das Ökosystem schafft.