I. ภาพรวมของโครงการ

1.1 การแนะนำหลัก

Bittensor เป็นโปรโตคอลแบบกระจายอํานาจที่เน้น AI และการเรียนรู้ของเครื่องในระดับแนวหน้าของปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอํานาจ ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อรับมือกับความท้าทายที่สําคัญในกระบวนการพัฒนา AI แบบดั้งเดิม เช่น การเป็นเจ้าของข้อมูล แรงจูงใจในการฝึกอบรมโมเดล และความพร้อมใช้งานของบริการ AI ปัจจุบันการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องการทรัพยากรสูงโดยปกติจะมีราคาไม่แพงสําหรับ บริษัท ขนาดใหญ่เช่น Google และ OpenAI เท่านั้น ด้วยเหตุนี้ Bittensor จึงมุ่งมั่นที่จะกระจายอํานาจการเข้าถึงและการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งทํางานในลักษณะต่อต้านการเซ็นเซอร์ป้องกันโมเดลที่คล้ายกันซึ่งได้รับการฝึกฝนโดย บริษัท ต่างๆจากการต่อสู้อย่างอิสระและส่งเสริมความสามารถในการเขียนและการเปิดกว้างของโมเดล AI เพื่อเร่งการพัฒนาในสาขา AI

ระบบนิวระบบ AI ของ Bittensor ส่งเสริมพฤติกรรมการทำงานร่วมกันและรักษาความเสถียรของนิวระบบบล็อกเชนผ่านระบบการตอบแทนด้วยโทเคน TAO ตัวตนของมัน หนึ่งในคุณสมบัติของมันคือโครงสร้างของเน็ตเวิร์กพิเศษซึ่งเป็นสถานที่สำคัญที่สร้างค่าจริงผ่านการแข่งขันและการทำงานร่วมกัน Bittensor ใช้การนี้เพื่อส่งเสริมนวัตกรรม มุ่งมั่นที่จะเอื้ออำนวย และให้ความสำคัญกับคุณภาพ ระบบเศรษฐศาสตร์โทเคนของ Bittensor มีจุดมุ่งหมายที่จะส่งเสริมการปฏิบัติการกระจายที่เป็นธรรมและรักษาการแรงจูงใจที่สม่ำเสมอสำหรับผู้เข้าร่วมเครือข่าย ปัจจุบัน โทเคน TAO ที่หมุนเวียนประมาณ 89% อยู่ในสถานะการจัดเก็บที่แน่นอน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงระดับการเข้าร่วมที่สูงในเครือข่าย

แหล่งที่มาของรูปภาพ: เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ TAO

1.2 ประวัติการพัฒนา

• ในปี 2019 Bittensor ถูกก่อตั้งโดย Jacob Robert Steeves และ Ala Shaabana และโครงการถูกเปิดตัวโดยมุ่งเน้นการสำรวจเส้นทางนวัตกรรมสำหรับการผสานรวมระหว่างบล็อกเชนและ AI

• ในเดือนมกราคม 2021 โฮสต์เริ่มต้น (Kusangi) ได้เริ่มให้บริการแล้ว แต่ถูกหยุดชะงักและย้าย

• เมื่อในเดือนพฤศจิกายน พ.ศ. 2564 มีการเปิดใช้งาน Nakamoto mainnet ปัจจุบันเพื่อให้สามารถให้พื้นฐานสำหรับการพัฒนาโครงการที่เสถียรมากขึ้น

• ในปี 2023 Bittensor ได้รับการอัปเกรดและการขยายหลายชุด เช่น การอัปเกรดที่ปฏิวัติวงการในเดือนตุลาคมซึ่งเปิดตัวเครือข่ายย่อย ทําให้ทุกคนสามารถสร้างซับเน็ตของตนเองด้วยสิ่งจูงใจที่กําหนดเองและกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน

• ในปี 2024 โครงการดำเนินการต่อไปได้อย่างต่อเนื่องและ Bittensor Subnet 42 ของ Masa ได้เข้าสู่การใช้งานจริงบนเครือข่ายหลักเมื่อวันที่ 28 สิงหาคม ที่มีการให้บริการข้อมูลที่รวมกันแบบเรียลไทม์และไม่ต้องขออนุญาตให้นักพัฒนา AI เข้าถึง มีสถาบันและโครงการเข้าร่วมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อขยายระบบนี้

2. การวิเคราะห์ทางเทคนิค

2.1 สถาปัตยกรรมที่ไม่เหมือนใคร

2.1.1 โครงสร้างเครือข่ายย่อย

โครงสร้างซับเน็ตของ Bittensor นั้นไม่เหมือนใคร เป็นเหมือน 'ห้อง' ที่สร้างขึ้นอย่างพิถีพิถันสําหรับแอปพลิเคชัน AI ที่แตกต่างกัน แต่ละซับเน็ตสามารถปรับแต่งกลไกการให้รางวัลตามความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชัน AI ซึ่งหมายความว่าโครงการ AI ที่เน้นการจดจําภาพการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือการทํานายอัจฉริยะสามารถค้นหาพื้นที่ที่เหมาะสมที่สุดสําหรับการพัฒนาของตนเองในระบบเครือข่ายย่อยของ Bittensor ยกตัวอย่าง Subnet 6 ทีมวิจัย Nous ที่มีชื่อเสียงดําเนินการเครือข่ายย่อยนี้และใช้ข้อมูลสังเคราะห์ Corcel ใน Subnet 18 เพื่อปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) นักขุดแต่ละคนในซับเน็ตจะได้รับข้อมูลสังเคราะห์เดียวกันทุกวันและใช้กลยุทธ์และเทคนิคของตนเองเพื่อปรับแต่ง LLM ผ่านกลไกจูงใจรางวัล TAO 'การสูญเสียเชิงบวก' ของโมเดลจะลดลงข้อผิดพลาดจะลดลงและพวกเขามุ่งมั่นที่จะอยู่ในอันดับต้น ๆ ของลีดเดอร์บอร์ดซับเน็ตที่ปรับแต่งมาอย่างดี โมเดลนี้แบ่งสถานะข้อมูลและแบบจําลองที่แยกออกจากกันในการพัฒนา AI แบบดั้งเดิมทําให้โมเดลจากทีมต่างๆสามารถเรียนรู้และพัฒนาร่วมกันภายในเครือข่ายย่อยกระตุ้นนวัตกรรมอย่างมากและให้ดินที่อุดมสมบูรณ์สําหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่หลากหลาย

2.1.2 การออกแบบเป็นชั้น

การออกแบบเลเยอร์ของ Bittensor สร้างระบบนิเวศ AI ที่มีประสิทธิภาพและทํางานร่วมกัน เลเยอร์นักขุดเป็นกําลังหลักที่ขับเคลื่อนนวัตกรรม AI โฮสต์และดําเนินการโมเดล AI ต่างๆ ทําหน้าที่เป็น 'เวิร์กช็อปสร้างสรรค์' ของระบบนิเวศทั้งหมด ผลิตโมเดลอัจฉริยะที่หลากหลายอย่างต่อเนื่อง เลเยอร์ผู้ตรวจสอบความถูกต้องมีหน้าที่รับผิดชอบในการปกป้องความสมบูรณ์และฉันทามติของบล็อกเชน โดยทําหน้าที่เป็น 'ผู้ตรวจสอบคุณภาพ' ที่เข้มงวดเพื่อประเมินคุณภาพและประสิทธิภาพของโมเดลที่นักขุดจัดหาให้อย่างเข้มงวด และจัดอันดับโมเดลอย่างถูกต้องตามงานเฉพาะ เพื่อให้แน่ใจว่ามีเพียงโมเดลคุณภาพสูงเท่านั้นที่สามารถเข้าสู่ขั้นตอนต่อไปได้ เลเยอร์ขององค์กรทําหน้าที่เป็น 'ตัวแปลงอัจฉริยะ' โดยใช้ความสามารถของ AI ของเครือข่ายอย่างชํานาญเพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันที่ทันสมัยและแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่ซับซ้อน เลเยอร์ผู้บริโภคเปิดเกตเวย์ที่สะดวกสําหรับผู้ใช้ปลายทางและองค์กรต่างๆทําให้พวกเขาสามารถเข้าถึงโซลูชันและบริการที่สร้างโดยเครือข่ายได้อย่างง่ายดายทําให้สามารถรับรู้คุณค่าของ AI บนพื้นดินได้ แต่ละชั้นทําหน้าที่ของตนและร่วมมือกันอย่างใกล้ชิดทําให้การไหลของข้อมูลและมูลค่าระหว่างเลเยอร์เป็นไปอย่างราบรื่นบรรลุการรวมการดําเนินงานบล็อกเชนและบริการ AI อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพวางรากฐานที่มั่นคงสําหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่และนวัตกรรมเทคโนโลยี AI อย่างต่อเนื่อง

2.2 อัลกอริทึมหลัก

2.2.1 โมเดลผสมผู้เชี่ยวชาญแบบกระจายกัน (MoE)

แบบจําลองส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญแบบกระจายอํานาจ (MoE) ที่ Bittensor นํามาใช้เป็น "อาวุธ" ที่สําคัญในการปรับปรุงความแม่นยําและประสิทธิภาพของการทํานาย AI ในการสร้างแบบจําลอง AI แบบดั้งเดิมโมเดลเดียวมักถูก จํากัด ด้วยโครงสร้างและข้อมูลการฝึกอบรมของตัวเองและถูก จํากัด เมื่อเผชิญกับงานที่ซับซ้อนและหลากหลาย โมเดล MoE ใช้แนวทางที่แตกต่างกันโดยการรวมโมเดล AI ระดับมืออาชีพหลายแบบแต่ละรุ่นทําหน้าที่เป็น "ผู้เชี่ยวชาญ" ที่มีจุดแข็งของตัวเอง ในการใช้งานจริงเครือข่าย gating จะมอบหมายงานอย่างชาญฉลาดให้กับแบบจําลองผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมที่สุดตามคุณสมบัติข้อมูลอินพุต ตัวอย่างเช่นในงานสร้างโค้ด Python พร้อมความคิดเห็นภาษาสเปนรูปแบบการประมวลผลภาษามีหน้าที่ในการแยกวิเคราะห์ความคิดเห็นของสเปนในขณะที่รูปแบบการเขียนโปรแกรมมุ่งเน้นไปที่การสร้างรหัส Python ที่ถูกต้อง การรวมกันของทั้งสองทําให้เกิดโซลูชันที่เหนือกว่ารุ่นเดียวมาก การทํางานร่วมกันนี้ใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละรุ่นอย่างเต็มที่จัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและทําให้ Bittensor สามารถแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการจัดการงานหลายโดเมนและงานที่มีความยากลําบากสูงทําให้การคาดการณ์ของ AI แม่นยําและครอบคลุมมากขึ้น

2.2.2 พิสูจน์อัจฉริยะ (พิสูจน์ความฉลาด)

Proof of Intelligence เป็น 'กฎ' ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ของเครือข่าย Bittensor เพื่อจูงใจให้มีส่วนร่วมที่มีคุณภาพสูงและรับรองคุณภาพของเครือข่าย ภายใต้กลไกนี้โหนดไม่สามารถพึ่งพาการแข่งขันเครือข่ายบล็อกเชนแบบดั้งเดิมตามพลังการประมวลผล (เช่น PoW) หรือการถือครองหุ้น (เช่น PoS) เพื่อรับรางวัล พวกเขาต้องพึ่งพา 'ความสามารถที่แท้จริง' เพื่อทํางานแมชชีนเลิร์นนิ่งแทน โหนดจําเป็นต้องเรียกใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งคุณภาพสูงด้วยความพยายามอย่างเต็มที่ประมวลผลงานอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพและสร้างผลลัพธ์ที่มีค่า ยิ่งไปกว่านั้นความสําเร็จเหล่านี้จําเป็นต้องได้รับการตรวจสอบอย่างเข้มงวดจากผู้ตรวจสอบความถูกต้องส่วนใหญ่และได้รับการยอมรับก่อนที่จะมีโอกาสได้รับเลือกให้เพิ่มบล็อกใหม่ลงในห่วงโซ่และรับรางวัลโทเค็น TAO สิ่งนี้กระตุ้นให้โหนดเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลอย่างต่อเนื่องปรับปรุงความฉลาดและฉีดความรู้และบริการที่มีมูลค่าสูงลงในเครือข่ายอย่างต่อเนื่องหลีกเลี่ยงสัญญาณรบกวนจากโหนดคุณภาพต่ําหรือเป็นอันตรายได้อย่างมีประสิทธิภาพและสร้างความมั่นใจในการพัฒนาเครือข่าย Bittensor ทั้งหมดที่แข็งแกร่งและมีคุณภาพสูงภายใต้การขับขี่อัจฉริยะ

สาม ระบบเศรษฐกิจโทเค็น

3.1 ฟังก์ชัน TAO Token

3.1.1 กลไกสิ่งสร้างแรงบันดาลใจ

โทเค็น TAO สร้างระบบแรงจูงใจที่มีประสิทธิภาพในเครือข่าย Bittensor ซึ่งสร้างแรงบันดาลใจให้กับความกระตือรือร้นของผู้เข้าร่วมเครือข่ายอย่างเต็มที่ สําหรับนักขุดพวกเขาลงทุนทรัพยากรการคํานวณจํานวนมากเพื่อเรียกใช้โมเดล AI และให้บริการอัจฉริยะแก่เครือข่าย เอาต์พุตโมเดลที่แม่นยําแต่ละรายการและผลการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีค่าสามารถแลกเปลี่ยนเป็นรางวัลโทเค็น TAO ที่สอดคล้องกันได้ สิ่งนี้กระตุ้นให้นักขุดเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมโมเดลอย่างต่อเนื่องปรับปรุงพลังการประมวลผลและสํารวจพรมแดนใหม่ของเทคโนโลยี AI เพื่อรับรางวัลมากขึ้น ผู้ตรวจสอบความถูกต้องมีหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพของงานของคนงานเหมือง ด้วยความรู้ทางวิชาชีพและทัศนคติที่เข้มงวดพวกเขาประเมินผลลัพธ์ที่ส่งโดยนักขุด เมื่อผู้ตรวจสอบความถูกต้องระบุโมเดลคุณภาพสูงอย่างเป็นกลางและแม่นยําและมั่นใจในคุณภาพของบริการเครือข่ายพวกเขายังได้รับโทเค็น TAO เพื่อจูงใจให้พวกเขารักษาวิจารณญาณระดับสูง กลไกจูงใจนี้ทําหน้าที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการขับเคลื่อนนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องและการทํางานที่มีประสิทธิภาพของเครือข่าย Bittensor ทั้งหมดทําให้ระบบนิเวศ AI แบบกระจายอํานาจสามารถเติบโตและพัฒนาได้

3.1.2 กฎการจ่ายเงิน

การให้คํามั่นสัญญา TAO โทเค็นเป็นการรับประกันที่สําคัญในการรักษาเสถียรภาพและความสมบูรณ์ของเครือข่าย Bittensor ผู้เข้าร่วมที่ต้องการรวมเข้ากับเครือข่ายอย่างลึกซึ้งในฐานะนักขุดหรือผู้ตรวจสอบความถูกต้องและรับผลกําไรจะต้องจํานํา TAO จํานวนหนึ่ง โทเค็นที่จํานํานี้เป็นเหมือน 'เงินฝากแห่งความซื่อสัตย์' ที่จํากัดพฤติกรรมของผู้เข้าร่วม ในอีกด้านหนึ่งสําหรับนักขุดการให้คํามั่นสัญญาหมายความว่าหากพวกเขาพยายามโกงหรือจัดหาโมเดลคุณภาพต่ําเพื่อหลอกลวงรางวัลพวกเขาจะไม่เพียง แต่ได้รับอะไรเลย แต่ยังต้องเผชิญกับการสูญเสียโทเค็นที่จํานําอย่างหนักบังคับให้พวกเขาปฏิบัติตามกฎและมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ในทางกลับกันผู้ตรวจสอบความถูกต้องไม่กล้าทํางานตรวจสอบ เมื่อการตัดสินที่ไม่เป็นธรรมเกิดขึ้นและทําลายความน่าเชื่อถือของเครือข่ายโทเค็นที่จํานําไว้ของพวกเขาก็จะตกอยู่ในความเสี่ยงเช่นกัน ด้วยวิธีนี้กลไกการจํานําจะสร้างสภาพแวดล้อมการแข่งขันที่ยุติธรรมและเป็นระเบียบสําหรับเครือข่ายเพื่อให้แน่ใจว่าผู้เข้าร่วมแต่ละคนสามารถมีส่วนร่วมในผลประโยชน์โดยรวมของเครือข่ายแทนที่จะทําลายรากฐาน

3.1.3 พลังการปกครอง

โทเค็น TAO ช่วยให้ผู้ถือมีอํานาจในการกํากับดูแลเครือข่ายที่แท้จริงซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวคิดการกระจายอํานาจของ Bittensor อย่างเต็มที่ ที่โหนดการตัดสินใจที่สําคัญซึ่งส่งผลต่อการพัฒนาเครือข่ายเช่นการอัปเกรดโปรโตคอลการปรับพารามิเตอร์และการเปิดตัวคุณสมบัติใหม่ผู้ถือโทเค็นสามารถลงคะแนนตามน้ําหนักของการถือครอง กลไกการตัดสินใจตามระบอบประชาธิปไตยนี้ทําลายข้อ จํากัด ของการจัดการแบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิมทําให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกคนมีเสียงในอนาคตของเครือข่าย เมื่อสมาชิกในชุมชนคาดหวังที่จะเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึม proof-of-intelligence เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพหรือปรับกฎการกระจายรางวัลซับเน็ตเพื่อส่งเสริมการแข่งขันที่เป็นธรรมพวกเขาสามารถเริ่มต้นข้อเสนอและลงคะแนนเพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง สิ่งนี้ทําให้มั่นใจได้ว่าการพัฒนาเครือข่ายจะเป็นไปตามความต้องการของชุมชนอย่างใกล้ชิดพัฒนาอย่างต่อเนื่องและกลายเป็นแพลตฟอร์มนวัตกรรม AI ที่นําโดยผู้เข้าร่วมทุกคนอย่างแท้จริงทํางานเพื่อประโยชน์ของสาธารณชน

3.1.4 ค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมและการชำระบริการ

ในการทํางานประจําวันของเครือข่าย Bittensor โทเค็น TAO มีบทบาทสําคัญในฐานะน้ํามันหล่อลื่นธุรกรรมและเป็นสื่อกลางสําหรับการแลกเปลี่ยนบริการ ธุรกรรมต่าง ๆ ในเครือข่ายไม่ว่าจะเป็นการชําระรายได้ระหว่างนักขุดและผู้ตรวจสอบการโอนโทเค็นหรือการซื้อบริการ AI ของผู้ใช้และการเรียกใช้โมเดลอัจฉริยะทั้งหมดต้องใช้โทเค็น TAO เพื่อชําระค่าธรรมเนียมที่เกี่ยวข้อง จากมุมมองทางเทคนิคค่าธรรมเนียมการทําธุรกรรมเหล่านี้ชดเชยการใช้พลังงานในการคํานวณและต้นทุนเวลาของนักขุดและผู้ตรวจสอบความถูกต้องในการประมวลผลและตรวจสอบธุรกรรมเพื่อให้แน่ใจว่ามีแรงจูงใจอย่างต่อเนื่องในการให้บริการเครือข่าย จากมุมมองทางนิเวศวิทยาผู้ใช้ที่ใช้ TAO เพื่อซื้อบริการ AI ก็เหมือนกับการฉีดพลังเข้าไปในเครือข่ายทําให้นักขุดนักพัฒนาและกลุ่มอื่น ๆ สามารถลงทุนทรัพยากรเพิ่มเติมในการวิจัยและพัฒนาทางเทคนิคสร้างวงจรคุณธรรม โทเค็น TAO สร้างระบบนิเวศทางเศรษฐกิจแบบพอเพียงหมุนเวียนภายในและราบรื่นวางรากฐานที่มั่นคงสําหรับความเจริญรุ่งเรืองที่ยั่งยืนของเครือข่าย Bittensor

3.2 การกระจายและการหมุนเวียนโทเค็น

จํานวนโทเค็น TAO ทั้งหมดตั้งไว้ที่ 21 ล้านโทเค็นและรูปแบบการจัดจําหน่ายได้รับการออกแบบมาอย่างรอบคอบเพื่อสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ของทุกฝ่ายและรับประกันการพัฒนาที่ยั่งยืนของเครือข่าย ในระหว่างขั้นตอนการกระจายครั้งแรกไม่มีการสงวนหุ้นพิเศษเพื่อป้องกันการขุดล่วงหน้าที่ไม่เป็นธรรมและอาศัยการมีส่วนร่วมและผลผลิตการมีส่วนร่วมของผู้เข้าร่วมทั้งหมด ณ ตอนนี้มีโทเค็น TAO ประมาณ 6.5 ล้านโทเค็นหมุนเวียนคิดเป็น 31.18% ของอุปทานทั้งหมดสะท้อนให้เห็นว่ามีโทเค็นจํานวนหนึ่งที่ใช้สําหรับการแลกเปลี่ยนมูลค่าและการกระจายสิ่งจูงใจในตลาดรักษากิจกรรมทางเศรษฐกิจของเครือข่าย เป็นที่น่าสังเกตว่ามีการถือหุ้นมากถึง 89% ของโทเค็น TAO หมุนเวียนซึ่งแสดงให้เห็นถึงความมั่นใจที่แข็งแกร่งของผู้เข้าร่วมเครือข่ายในโครงการ Bittensor พวกเขายินดีที่จะล็อคโทเค็นผูกมัดผลประโยชน์ของตนเองอย่างลึกซึ้งกับอนาคตของเครือข่ายและทํางานร่วมกันเพื่อส่งเสริมการพัฒนาที่เจริญรุ่งเรืองของ AI แบบกระจายอํานาจ ในเวลาเดียวกันอัตราส่วนการปักหลักที่สูงยังให้การสนับสนุนที่มั่นคงสําหรับความปลอดภัยของเครือข่ายและการทํางานที่มั่นคงทําให้มั่นใจได้ว่าการโจมตีที่เป็นอันตรายการเก็งกําไรระยะสั้นและพฤติกรรมเชิงลบอื่น ๆ นั้นยากที่จะสั่นคลอนรากฐานทางนิเวศวิทยา

ข้อมูลพื้นฐานของ 3.3 Token

• Market Cap: $4,384,744,371
• Fully diluted market cap: $11,339,614,537
• วงจร: 8,120,173
• Total Supply: 21,000,000
• จำนวนสูงสุด: 21,000,000

ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับโทเค็น TAO อัปเดตเมื่อ 2025-1-7 17:22 สกุลเงินดิจิทัลมีความผันผวนอย่างมาก ข้างต้นเป็นเพียงข้อมูลอ้างอิงเท่านั้น

ประสิทธิภาพตลาดของ 3.4 TAO

ประสิทธิภาพของตลาด TAO แสดงในกราฟต่อไปนี้:

TAO ได้เปิดการซื้อขายสกอตและสัญญาในแพลตฟอร์ม Gate.io แล้วคลิกเพื่อเริ่มการซื้อขาย!

ในฐานะที่เป็นโทเค็นดั้งเดิมของ Bittensor ประสิทธิภาพของตลาดของ TAO ได้รับความสนใจอย่างมาก ในปีที่ผ่านมาราคาของ TAO มีความผันผวนอย่างมากซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเติบโตสูงและการอยู่ร่วมกันที่มีความเสี่ยงสูง เมื่อต้นปีราคาของ TAO ค่อนข้างต่ําที่ประมาณ $ 200 ในเวลานั้นตลาดยังอยู่ในขั้นตอนของความรู้ความเข้าใจและการสํารวจโครงการ Bittensor และความไม่แน่นอนในระยะแรกของการพัฒนาระบบนิเวศทําให้ราคายังคงอยู่เฉยๆ ด้วยการทําซ้ําของเทคโนโลยีโครงการเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมซับเน็ตการปรับปรุงอัลกอริธึมการพิสูจน์อัจฉริยะและการขยายสถานการณ์การใช้งานโดยเฉพาะอย่างยิ่งประสิทธิภาพที่โดดเด่นในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติจึงดึงดูดนักลงทุนจํานวนมากให้เข้ามาและราคาก็พุ่งสูงขึ้นจนสูงถึง 800 ดอลลาร์ในช่วงกลางปี

จากมุมมองของมูลค่าตลาดด้วยการเพิ่มขึ้นของราคาและความเจริญรุ่งเรืองของระบบนิเวศมูลค่าตลาดของ TAO ได้พุ่งสูงขึ้นเกิน 4 พันล้านดอลลาร์ที่จุดสูงสุดและติดอันดับหนึ่งใน cryptocurrencies ชั้นนําซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการรับรู้มูลค่าของตลาดอย่างลึกซึ้ง ปริมาณการซื้อขายยังใช้งานอยู่โดยมีปริมาณการซื้อขายรายวันหลายร้อยล้านดอลลาร์ในช่วงราคาสูงสุดซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความกระตือรือร้นของนักลงทุนและสภาพคล่องในตลาดที่อุดมสมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม ความผันผวนโดยรวมของตลาดสกุลเงินดิจิทัล เช่น ความผันผวนอย่างมีนัยสําคัญของเหรียญกระแสหลัก เช่น Bitcoin และการปรับนโยบายเศรษฐกิจมหภาค อาจทําให้ราคาของ TAO ลดลงอย่างมาก เช่น การดึงกลับครั้งล่าสุดที่ประมาณ 500 ดอลลาร์ ส่งผลให้มูลค่าตลาดหดตัวที่สอดคล้องกัน อย่างไรก็ตามแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวยังคงไม่เปลี่ยนแปลงยังคงดึงดูดนักลงทุนจํานวนมากให้วางตําแหน่งตัวเองและหวังว่าจะได้รับผลตอบแทนอย่างมากจากการเติบโตอย่างต่อเนื่องของระบบนิเวศ Bittensor

3.5 การวิเคราะห์เกณฑ์มาตรฐานของคู่แข่ง

ในด้าน AI ซีรีส์ GPT ของ OpenAI และ Midjourney เป็นผู้นําในอุตสาหกรรม เมื่อเทียบกับ Bittensor พวกเขามีความแตกต่างอย่างมีนัยสําคัญและความได้เปรียบในการแข่งขัน OpenAI ได้สร้างโมเดลเอนกประสงค์ที่มีประสิทธิภาพเช่น GPT-4 พร้อมข้อมูลขนาดใหญ่และทีมวิจัยชั้นนําทําให้มีเอกลักษณ์ในการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติและการสร้างข้อความ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างเนื้อหาการบริการลูกค้าอัจฉริยะและสถานการณ์อื่น ๆ อย่างไรก็ตามรูปแบบการพัฒนาและการดําเนินงานแบบรวมศูนย์ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลแบบรวมศูนย์และการควบคุมโมเดลขาดความโปร่งใสในการใช้ข้อมูลสําหรับผู้ใช้ ในทางกลับกัน Bittensor อาศัยสถาปัตยกรรมแบบกระจายอํานาจพร้อมข้อมูลจากโหนดจํานวนมากให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้น ผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมในการกํากับดูแลและมีการพูดในทิศทางของรูปแบบ กลไกจูงใจสนับสนุนให้นักพัฒนาทั่วโลกเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลหลีกเลี่ยงข้อ จํากัด ของการคิดแบบทีมเดียวและสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องเช่นความแม่นยําที่สูงขึ้นในการแปลภาษาเฉพาะเพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลาย

Midjourney มุ่งเน้นไปที่การสร้างภาพซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านเอฟเฟกต์ภาพที่น่าทึ่งซึ่งเป็นแรงบันดาลใจให้กับนักออกแบบและศิลปิน สามารถสร้างงานศิลปะที่สวยงามได้อย่างรวดเร็วตามข้อความง่ายๆ อย่างไรก็ตามรูปแบบการชาร์จบริการนั้นค่อนข้างง่ายและอยู่ภายใต้กฎของแพลตฟอร์มมากมาย แอปพลิเคชันการสร้างภาพของ Bittensor มีการกระจายไปยังเครือข่ายย่อยต่างๆ และเครือข่ายย่อยต่างๆ จะปรับแต่งกฎแรงจูงใจตามความต้องการของชุมชนของตนเองเพื่อจูงใจให้ผู้สร้างเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลและสร้างภาพที่หลากหลายและมีรายละเอียดมากขึ้น ผู้ใช้สามารถซื้อบริการภาพคุณภาพสูงด้วยโทเค็น TAO และยังได้รับรางวัลจากการมีส่วนร่วมในการสร้างเครือข่ายลดต้นทุนการใช้งานและขยายช่องทางรายได้สร้างระบบนิเวศที่ยุติธรรมและกระตือรือร้นมากขึ้นสําหรับผู้สร้างและผู้ใช้และเปิดโลกใหม่ในวงกว้างในอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ AI

4. การขยายทางเลือกในฉากใช้งาน

4.1 การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

Bittensor แสดงให้เห็นถึงการใช้งานที่มีศักยภาพที่มีประสิทธิภาพในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งนําเสนอโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมใหม่สําหรับความท้าทายแบบดั้งเดิมมากมาย ในสถานการณ์ถามตอบในชีวิตประจําวันเมื่อเผชิญกับคําถามที่ซับซ้อนและหลากหลายเช่น 'สภาพอากาศจะเป็นอย่างไรในปักกิ่งในวันพรุ่งนี้' และ 'อธิบายสาเหตุของการปฏิวัติอเมริกา' โมเดลอัจฉริยะของ Bittensor ซึ่งอาศัยสถาปัตยกรรมแบบกระจายสามารถเข้าถึงความรู้จากเครือข่ายทั้งหมดได้อย่างรวดเร็วและให้คําตอบที่ถูกต้องแบบเรียลไทม์ เมื่อเทียบกับเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมที่ใช้การจับคู่คําหลักและมีรูปแบบการเรียงลําดับคําตอบที่สับสนการตอบสนองของ Bittensor นั้นตรงเป้าหมายและแม่นยํากว่า เมื่อเทียบกับผู้ช่วยอัจฉริยะที่ใช้โมเดลขนาดใหญ่เพียงรุ่นเดียว Bittensor รวมข้อดีของหลายรุ่นเข้าด้วยกันทําให้ได้คําตอบในมิติที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ในเชิงการสร้างข้อความ Bittensor โดดเด่นในการสร้างทุกอย่างตั้งแต่รายงานข่าวจนถึงเรื่องนวนิยาย โดยให้ความสำคัญกับหัวข้อ 'การปฏิวัติการขนส่งในเมืองในอนาคต' มันสามารถสร้างบทความที่มีความสอดคล้องตรรกะและหลากหลายที่เกี่ยวข้องกับด้านต่าง ๆ เช่น การพัฒนาเทคโนโลยี ทิศทางนโยบาย และประสบการณ์ของประชาชน ที่เกินกว่าวิธีการสร้างแบบเดิมที่พึงประสงค์และเนื้อหาที่เข้มงวด นอกจากนี้ มันยังเอาชนะปัญหาบาดเจ็บบางประการที่มักเห็นในโมเดล

ในสายงานแปลภาษา Bittensor ทะลุผ่านอุปสรรคของภาษา สามารถแปลคำศัพท์ทางธุรกิจในสัญญาการทำธุรกิจและประโยคพูดทั่วไปในการสื่อสารประจำวันได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่นการแปลคัดลอกโฆษณาอีคอมเมิร์ซจีนเป็นภาษาอังกฤษ ไม่เพียงแต่มีไวยากรณ์ที่ถูกต้อง แต่ยังเข้ากับลักษณะการตลาดในบริบทอังกฤษได้อย่างถูกต้อง มีความยืดหยุ่นและอัจฉริยะกว่าซอฟต์แวร์แปลเครื่องทางด้านดิจิทัลดั่งเดิม ช่วยให้การสื่อสารและการร่วมมือระหว่างประเทศเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

4.2 การประมวลผลภาพและเสียง

ในด้านการจดจําภาพแอปพลิเคชันของ Bittensor นั้นกว้างขวางและลึกซึ้ง ในสถานการณ์การตรวจสอบความปลอดภัยหันหน้าไปทางฉากคนเดินเท้าและยานพาหนะที่ซับซ้อนสามารถระบุบุคคลที่เฉพาะเจาะจงคุณสมบัติของยานพาหนะเช่นหมายเลขป้ายทะเบียนรูปทรงใบหน้าและข้อมูลสําคัญอื่น ๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยําเพื่อความปลอดภัยของประชาชน เมื่อเทียบกับระบบการจดจํารุ่นเดียวแบบดั้งเดิมความแม่นยําและความสามารถในการปรับตัวได้รับการปรับปรุงอย่างมากลดผลบวกที่ผิดพลาดและการตัดสินที่พลาดไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในเชิงการสร้างภาพ ตั้งแต่การออกแบบสร้างสรรค์ไปถึงการสร้างศิลปะ Bittensor ได้เปิดประสิทธิภาพไร้ขีดจำกัด นักออกแบบเพียงต้องป้อนคำอธิบายทางนามระดับนามธรรมเช่น 'เมืองในอนาคตภายใต้ฟ้าดาวที่ฝัน' และมันสามารถใช้โมเดลที่กระจายเพื่อสร้างผลงานภาพที่เป็นรายละเอียดและเป็นเอกลักษณ์ ที่สะท้อนความต้องการทางสถาปัตยกรรมหลากหลายที่ซอฟต์แวร์กราฟิกแบบเดิมไม่สามารถบรรจุได้เนื่องจากการพึ่งพาวัสดุที่ตั้งไว้ล่วงหน้าและความคิดที่จำกัด

ในสาขาการประมวลเสียง บิทเทนเซอร์ด้วยมาก สำหรับการประพันธ์เพลง เมื่อผู้สร้างให้คำสั่ง "ทำเพลงอิเล็กทรอนิกส์ที่กระชับกับส่วนท่องเสียงคลาสสิค" มันสามารถสร้างเซ็กเมนต์เพลงที่มีจังหวะและสมดุลได้อย่างรวดเร็ว ทำให้มีแรงบันดาลใจใหม่สำหรับการประพันธ์ เอาไว้ ในสาขาการระบุเสียง ไม่ว่าจะเป็นการสนทนาของหลายคนในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงรบกวนหรือการสื่อสารด้วยสำเนียงของขอเสียง มันสามารถคัดลอกเป็นข้อความได้อย่างแม่นยำ ช่วยในการบันทึกและสื่อสารข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และแก้ปัญหาของการลดลงอย่างรุนแรงของซอฟต์แวร์ระบุเสียงแบบดั้งเดิมในสถานการณ์ที่ซับซ้อน

4.3 การสนับสนุนการตัดสินใจที่ฉลาด

ในสายงานการดำเนินการธุรกิจ Bittensor ให้กำลังใจแก่องค์กรให้ตัดสินใจที่แม่นยำ โดยการใช้การเรียนรู้ลึกซึ้งจากข้อมูลการขายมวลมาก แนวโน้มของตลาด ความชื่นชอบของผู้บริโภค และข้อมูลอื่น ๆ สามารถให้บริษัทได้รับคำแนะนำในการตัดสินใจที่สำคัญ เช่น เวลาในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ กลยุทธ์การจัดการสินค้าคงคลังอย่างแม่นยำ และแผนการตลาดที่แม่นยำ เมื่อเทียบกับโมเดลการตัดสินใจแบบดั้งเดิมที่พึ่งพอใจกับประสบการณ์ที่ได้รับและการวิเคราะห์ข้อมูลที่เรียบง่าย Bittensor มุ่งเน้นไปที่อนาคตและแม่นยำกว่า เพื่อช่วยองค์กรคว้าโอกาสในการแข่งขันรุนแรง

ในอุตสาหกรรมการแพทย์และสุขภาพ Bittensor ก็คุ้มค่าเช่นกัน ในกระบวนการวินิจฉัยโรคสามารถบูรณาการและวิเคราะห์แหล่งข้อมูลหลายแหล่งเช่นเวชระเบียนของผู้ป่วยข้อมูลการถ่ายภาพและข้อมูลทางพันธุกรรมเพื่อให้แพทย์มีความคิดเห็นในการวินิจฉัยเสริมและลดความเสี่ยงของการวินิจฉัยผิดพลาด ในกระบวนการพัฒนายาโดยการขุดข้อมูลการทดลองทางคลินิกและข้อมูลโครงสร้างโมเลกุลจํานวนมากสามารถเร่งการคัดกรองส่วนประกอบยาที่มีศักยภาพและลดวงจรการพัฒนาลงอย่างมีนัยสําคัญซึ่งเป็นความก้าวหน้าที่กระบวนการวิจัยและพัฒนาแบบดั้งเดิมพบว่ายากที่จะบรรลุเนื่องจากไซโลข้อมูลและประสิทธิภาพการวิเคราะห์ต่ํา

ในด้านการลงทุนทางการเงิน Bittensor ได้กลายเป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพสําหรับนักลงทุน เมื่อต้องเผชิญกับตลาดหุ้นและตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาจะวิเคราะห์ข้อมูลเศรษฐกิจมหภาคแนวโน้มอุตสาหกรรมรายงานทางการเงินขององค์กรและข้อมูลขนาดใหญ่อื่น ๆ แบบเรียลไทม์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มของตลาดและช่วยเหลือนักลงทุนในการกําหนดกลยุทธ์พอร์ตการลงทุนที่มีเหตุผล เมื่อเทียบกับวิธีการลงทุนแบบดั้งเดิมที่อาศัยข้อมูลในอดีตและแบบจําลองที่เรียบง่ายหรือการตัดสินแบบอัตนัย Bittensor ช่วยให้นักลงทุนมีพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์และทันเวลามากขึ้นสําหรับการตัดสินใจจัดการความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้น

Five, การสร้างระบบนิเวศ

5.1 นิเวศน์ผู้เข้าร่วม

5.1.1 ชุมชนขุดเหมือง

นักขุดเป็นรากฐานที่สําคัญของระบบนิเวศ Bittensor โดยฉีดกระแสพลังงานอัจฉริยะอย่างต่อเนื่องลงในเครือข่ายทั้งหมดโดยการโฮสต์โมเดล AI และให้พลังการประมวลผล พวกเขามาจากภูมิหลังที่แตกต่างกันบางคนเป็นทีมมืออาชีพที่เน้นการวิจัยและพัฒนา AI และคนอื่น ๆ เป็นนักพัฒนารายบุคคลที่หลงใหลในเทคโนโลยีที่ทันสมัย ยกตัวอย่าง Subnet 6 นักขุดจํานวนมากได้รับข้อมูลสังเคราะห์จาก Corcel ของ Subnet 18 เป็นประจําทุกวันและด้วยอัลกอริทึมและกลยุทธ์ที่เป็นเอกลักษณ์พวกเขาจึงปรับแต่ง Large Language Model (LLM) อย่างละเอียด เช่นเดียวกับช่างฝีมือที่มีทักษะพวกเขาทดลองอย่างต่อเนื่องด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมและปรับพารามิเตอร์ในกระบวนการ 'แกะสลัก' ของแบบจําลองโดยมีเป้าหมายเพื่อลด 'การสูญเสียเชิงบวก' และลดความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดของโมเดลดังนั้นจึงโดดเด่นในการแข่งขันที่รุนแรงเพื่อรับรางวัล TAO กลไกการแข่งขันนี้ผลักดันให้นักขุดสํารวจนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลและขับเคลื่อนเทคโนโลยี AI ของเครือข่าย Bittensor ทั้งหมดไปสู่ความสูงใหม่

ทีมผู้ตรวจสอบ 5.1.2

Validators in the Bittensor ecosystem bear the responsibility of guarding network fairness and quality. They are usually composed of experienced AI experts and blockchain practitioners, with profound professional knowledge and rigorous judgment attitude. During the operation of the network, validators act as strict 'referees' to comprehensively evaluate the model outputs submitted by miners. From the accuracy of the model's handling of complex tasks to its operational efficiency and stability, all aspects are within their scope of scrutiny. Taking the natural language question answering task in a certain subnet as an example, validators will score the answers provided by miners from multiple dimensions such as semantic understanding accuracy, logical coherence, and comprehensive knowledge coverage, and rank the model's accuracy based on specific task performance. Only high-quality model outputs that have passed the strict screening of validators have the opportunity to be pushed to users, ensuring that users obtain the most reliable and valuable AI services, and maintaining the orderly and efficient operation of the entire ecosystem.

5.1.3 นักพัฒนาและธุรกิจ

นักพัฒนาและองค์กรเป็นกําลังสําคัญในการขยายระบบนิเวศของ Bittensor ด้วยข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิคที่กระตือรือร้นนักพัฒนาใช้ประโยชน์จากความสามารถ AI ที่หลากหลายจากเครือข่าย Bittensor เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมต่างๆ สิ่งเหล่านี้มีตั้งแต่เครื่องมือช่วยเหลือการเขียนอัจฉริยะซึ่งช่วยให้ผู้สร้างผลิตเนื้อหาคุณภาพสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพไปจนถึงซอฟต์แวร์วิเคราะห์ทางการเงินอัจฉริยะให้การคาดการณ์ตลาดที่แม่นยําแก่นักลงทุนและอื่น ๆ ในขณะเดียวกันองค์กรต่างๆทําหน้าที่เป็น 'ผู้รวบรวม' ในระบบนิเวศโดยรวมบริการ AI ของ Bittensor เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจของตนเองอย่างชาญฉลาด ตัวอย่างเช่น บริษัท ด้านการดูแลสุขภาพใช้เทคโนโลยีการจดจําภาพของ Bittensor เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคปรับปรุงความแม่นยําในการวินิจฉัย บริษัท อีคอมเมิร์ซเพิ่มประสิทธิภาพคําแนะนําผลิตภัณฑ์ผ่านอัลกอริธึมคําแนะนําอัจฉริยะเพิ่มอัตราการแปลงการซื้อของผู้ใช้ ในขณะที่ได้รับมูลค่าทางการค้าพวกเขายังนําสถานการณ์การใช้งานและปริมาณการใช้งานของผู้ใช้ที่หลากหลายมาสู่ระบบนิเวศของ Bittensor ซึ่งเป็นรูปแบบการพัฒนาที่เป็นประโยชน์ร่วมกัน

5.1.4 ชุมชนและผู้ใช้งาน

ชุมชนและผู้ใช้เป็นพลังของการเพิ่มประสิทธิภาพระบบนิเวศอย่างต่อเนื่องของ Bittensor สมาชิกชุมชนประกอบด้วยนักขุดผู้ตรวจสอบนักพัฒนาและผู้ที่ชื่นชอบ AI จํานวนมากซึ่งใช้งานบนแพลตฟอร์มเช่น Discord และ GitHub แบ่งปันข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิคและแลกเปลี่ยนประสบการณ์โครงการ เมื่อมีปัญหาทางเทคนิคหรือปัญหาคอขวดในการพัฒนาในเครือข่ายสมาชิกในชุมชนจะทํางานร่วมกันเพื่อหารือเกี่ยวกับแนวทางแก้ไข สถาปัตยกรรมซับเน็ตใหม่และแนวคิดการปรับปรุงอัลกอริทึมมักเกิดขึ้นในการปะทะกันทางปัญญาของชุมชน ในฐานะผู้ใช้ระบบนิเวศขั้นสูงสุดความคิดเห็นของผู้ใช้ส่งผลโดยตรงต่อทิศทางการพัฒนาระบบนิเวศ หากผู้ใช้พบปัญหาเช่นการแปลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ราบรื่นเมื่อใช้แอปพลิเคชันการแปล AI พวกเขาควรให้ข้อเสนอแนะแก่นักพัฒนาในเวลาที่เหมาะสมโดยแจ้งให้พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ปฏิสัมพันธ์ที่อ่อนโยนระหว่างชุมชนและผู้ใช้ช่วยให้ระบบนิเวศของ Bittensor สามารถตอบสนองความต้องการที่แท้จริงได้อย่างใกล้ชิดและทําซ้ําและอัปเกรดอย่างต่อเนื่อง

ความสัมพันธ์กับพันธมิตร 5.2

Bittensor ร่วมมือกับหลายฝ่ายโดยใช้ทรัพยากรที่ดีเยี่ยม และส่งเสริมการนำเทคโนโลยีไปใช้จริงอย่างรวดเร็ว ในด้านงานวิจัยวิทยาศาสตร์ บิทเทนเซอร์ร่วมมือกับสถาบันวิจัย AI ชั้นนำ เช่น Nous Research เพื่อสร้างเน็ตเวิร์กย่อย โดยใช้ความเชี่ยวชาญทางวิจัยที่มีคุณภาพและทรัพยากรทางวิชาการที่เหมาะสม และฝังตัวกับอัลกอริทึม AI ที่ทันสมัยและความคิดนวัตกรรมลงในเครือข่าย Bittensor ทั้งสองฝ่ายร่วมกันสำรวจการประยุกต์ใช้โครงสร้างโมเดลใหม่ในสถานการณ์ที่ไม่มีการจัดกลุ่ม โดยส่งเสริมการแปลงผลงานวิชาการ AI เป็นผลิตภัณฑ์ที่จริงได้

ในเชิงพาณิชย์ความร่วมมือ ได้เจรจาความร่วมมือกับบริษัทชั้นนำในอุตสาหกรรม โดยอย่างเช่นบริษัทเทคโนโลยีที่มีชื่อเสียง ซึ่งให้การสนับสนุนความสามารถในการคำนวณที่มีประสิทธิภาพสำหรับ Bittensor เพื่อให้การดำเนินงานของเครือข่ายเมื่อประมวลผลงาน AI มหาศาลเป็นอย่างมีประสิทธิภาพและมั่นคง และ Bittensor มีบริการ AI ที่แข็งแกร่งช่วยขับเคลื่อนการอัพเกรดผลิตภัณฑ์อย่างอัจฉริยะของบริษัท เช่น การปรับปรุงระบบบริการลูกค้าอย่างอัจฉริยะและการปรับปรุงคุณภาพการบริการลูกค้า การสนับสนุนความสามารถในการคำนวณและเทคโนโลยีเสริมกันนี้จะสร้างสิ่งที่เป็นการชนะ-ชนะสำหรับทั้งสองฝ่ายในการขยายธุรกิจและนวัตกรรมเทคโนโลยี

นอกจากนี้ Bittensor ยังมีการทำงานร่วมกับชุมชนโอเพนซอร์สโดยให้กำลังใจให้นักพัฒนามีส่วนร่วมในการเขียนโค้ดและแบ่งปันความคิดเพื่อปรับปรุงความสามารถของเครือข่ายร่วมกัน โดยการจัดการแข่งขันแฮคาทอน แข่งขันโอเพนซอร์ส และกิจกรรมอื่น ๆ มันดึงดูดนักพัฒนาทั่วโลกให้มีส่วนร่วม สำรวจแอปพลิเคชันนวัตกรรมที่อาจเกิดขึ้น สร้างความหลากหลายของระบบนิเวศ และยังสร้างอิทธิพลของ Bittensor ในด้านปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอย่างต่อเนื่อง

VI. สรุป

มองไปข้างหน้า Bittensor คาดว่าจะยังคงพุ่งขึ้นในหลายมิติและเปลี่ยนรูปแบบทิศทางอุตสาหกรรม AI ในเชิงเทคโนโลยีด้วยการรุกของข้อจำกัดด้านการคำนวณพลังงาน เช่น การใช้งานเทคโนโลยีการคำนวณแบบกระจายที่เกิดขึ้นและการบรรลุผลสำเร็จในการคำนวณควอนตัม ประสิทธิภาพในการฝึกโมเดลของมันจะเพิ่มขึ้นแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล ทำให้สามารถสร้างการจำลองอัจฉริยะที่ซับซ้อนและแม่นยำมากขึ้นได้ ความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะยังคงเข้มแข็งได้อย่างต่อเนื่องด้วยการยืนยันทางกฎหมาย, การตรวจสอบโดยใช้ AI และวิธีการอื่น ๆ เป็นพื้นฐานที่แข็งแกร่งสำหรับนิเวศวิทยาศาสตร์