解码未来：Bittensor 和去中心化 AI 的兴起
【GPT】Bittensor提出了一种去中心化的AI生态系统，基于Yuma共识、模型评分和专家混合，TAO代币激励个人参与网络，标志着人工智能发展的根本性变化，推动去中心化，建立公正、合作、有效的AI生态系统。
原文标题：Decoding the Future: The Rise of Decentralized AI and the Emergence of Bittensor
原文作者：Eli5_DΞFi
原文来源：X
编译：Lynn，火星财经
TL; DR
→ 人工智能 (AI) 是一项迅速采用的技术，有望改变社会，目前集中式人工智能在该领域占据主导地位。
→ 在提供准确响应的同时，中心化人工智能也存在误用、偏见、数据隐私问题、创新受限、垄断控制和资源利用效率低下等风险。
→@opentensor通过建立人工智能模型的点对点市场，促进集体智慧和协作，实现机器学习的去中心化。
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新时代的黎明：人工智能时代
→ 人工智能的快速普及甚至超越了互联网和智能手机，使其成为现代技术进步的基石。
→ 从数字助理到高级预测分析，人工智能正在无缝融入我们生活的方方面面。
→ 目前，人工智能模型主要是中心化的，由大型科技企业控制，因为训练模型的成本昂贵。
→ 这种集中化虽然可以有效地提供准确和直观的响应，但并非没有明显的缺点：
- 潜在的滥用和偏见
- 数据隐私和监控风险
- 孤立模型开发
- 垄断性质
- 资源效率低下
→ 为了应对这些挑战，去中心化人工智能的概念已经成为希望的灯塔。
→ 去中心化的人工智能生态系统具有众多优势：
- 促进协作
- 统一资源
- 民主所有制
- 动态学习环境
- 高效的资源分配
Bittensor：人工智能的范式转变
→ Bittensor 处于这场革命的最前沿，它是一个去中心化机器学习过程的新颖平台。它为机器智能创建了一个点对点市场，培育了数字蜂巢思维。
→ 为了简化事情，我们假设 Bittensor 在三个不同的层上运行：
客户端和企业层
→ 这是最终用户和企业连接到网络人工智能服务的伪层。
→ 这是创建应用程序并与底层人工智能和共识层交互的地方。
AI层
→ Bittensor 机器学习功能的核心部分。它由矿工组成，矿工是托管和服务机器学习模型的节点。
→ AI 层处理神经网络操作、AI 模型训练和推理。它支持这些模型之间的点对点交互。
→ 这也是专门的 AI 域（称为子网）所在的位置。
共识层
→ 基于 @Polkadot Substrate SDK 的 Bittensor 区块链网络的基础。→ 它利用验证者的 Yuma 共识来维护网络的完整性并确保交易的安全和可验证。
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Bankless：为什么人工智能需要加密货币的价值观？
人工智能发展迅速，加密货币可以解决人类面临的挑战，建立更公平、安全、开放的未来，打破科技巨头的控制。去中心化的人工智能范式使计算和研究无需许可，让人工智能成为每个人的工具。加密货币为开源人工智能提供新的盈利方式，保护用户数据隐私。合成数据是解决训练数据不足问题的新方法，加密货币通过众包工作激励其创建。AI项目构建合成数据工具，允许用户贡献数据并获得SAI代币，加快训练速度，保护数据隐私。加密货币提供了缺失的信任和透明的开源基础，改善人工智能行业。现在是时候使用加密货币，让我们知道你的想法！
火星财经加密日报 | 5月 27日
本周，美国通过加密货币监管改革法案，中国扩大电子人民币试点范围，MetaMask计划增加比特币支持。特朗普竞选团队接受加密货币捐赠，香港或将允许质押以太坊现货ETF。Elon Musk旗下人工智能公司xAI完成60亿美元B轮融资，微软将向南非投资7000万美元以支持当地SMME企业人工智能发展。软银计划每年投入近90亿美元用于人工智能投资。尽管美国证券交易委员会批准了几项以太坊ETF申请，以太坊和其他数字资产也经历了上涨，但备受期待的山寨币季节尚未到来。比特币专家警告称，政客对加密货币的态度转变可能会对比特币产生负面影响。欧盟委员会敦促为区块链和人工智能融合做好准备，认为这有助于降低数据垄断风险并促进人工智能的协作发展。其他要闻包括野村证券、Laser Digital与GMO合作发行稳定币、韩国法务部将打击虚拟资产市场欺诈行为、苹果公布新战略Project Greymatter等。精选文章讨论了投资主题的重要性，特朗普加强支持加密货币，加密行业发展进入新格局，以及BTC生态叙事偏冷寂等。
→ 该层还实施共识机制，例如情报证明来验证和记录贡献。然后它会奖励贡献者。
Yuma 共识、模型评分和专家混合
→ Yuma 共识是一种点对点算法，可增强网络上的人工智能能力。它可适应不同的需求，具有多种用途。
→ 由于人工智能应用程序功能强大且能够抵抗审查，因此它可以更加独立地工作，并且可以使用无偏见的数据进行训练。
→ Yuma 共识包括一种称为“智力证明”的独特机制，该机制根据模型性能奖励有价值的机器学习贡献。
→ Bittensor 使用博弈论评分方法（例如 Shapley 值）来评估模型性能。
→ Bittensor 使用去中心化专家混合 (MoE) 来训练模型。该模型结合了各种神经网络的优势，可以有效地解决复杂的问题。
Subtensor 网络（子网）
→ Bittensor 网络中的子网代表一个不同的域或主题区域。
→ 每个子网由注册节点及其相关的机器学习模型组成。
→ 这些子网本质上是较大 Bittensor 网络的较小部分，每个子网专用于机器学习或数据处理的特定领域。
→ 每个子网都充当构建块，为在 Bittensor 上创建无数程序和应用程序提供基础。
→ 随着人工智能的不断快速发展，我们预计未来将在各个领域创建大量子网。
TAO：认知经济
→ Bittensor 通过“知识复合”强调去中心化和协作。这种方法以去中心化的方式扩展人工智能知识，降低再培训成本并促进适应不断变化的需求。
→ $TAO象征着 Bittensor 网络中智慧和知识的价值。它代表了贡献者所做的贡献及其人工智能模型的质量。
→ 在 Bittensor 生态系统中，$TAO代币用于激励个人参与 Bittensor 网络。
→ 同时，$TAO实用程序可能会导致需求增加，例如： 创建子网并参与治理 使企业和客户能够访问机器学习模型 参与生态系统活动，例如节点创建、质押、成为验证者等 寻求激励以及对人工智能的乐观猜测。
总结
→ Bittensor 不仅仅意味着技术上的重大进步；它标志着我们开发人工智能的方法发生了根本性变化。通过推动去中心化，努力建立公正、合作、有效的人工智能生态系统。
→ 当我们进入这个新时期时，人工智能的创新思想和变革的可能性是无限的（我们还没有谈论 AGI）
→ 人工智能的未来，现在已经去中心化，所有人都可以使用，与 Bittensor 携手并进。
就这样，谢谢！ 我正在努力改进这篇文章和我的内容——很想听听您对您希望看到更多内容的想法。感谢您的阅读！
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