Майнінг в Bittensor

Майнінг у Bittensor дозволяє учасникам вносити результати, згенеровані штучним інтелектом, в обмін на винагороди в токенах TAO. На відміну від традиційного майнінгу блокчейну, який покладається на вирішення криптографічних головоломок, майнери Bittensor зосереджуються на навчанні та вдосконаленні моделей машинного навчання. Замість того, щоб конкурувати за винагороду за блок, засновану на обчислювальній потужності, майнери конкурують на основі якості своїх відповідей, згенерованих штучним інтелектом. Ці відповіді надсилаються до певної підмережі, де валідатори оцінюють їхню релевантність і точність. Найкращі результати отримують найвищі рейтинги, а майнери, які стабільно показують високі результати, заробляють більшу частку викидів TAO.

Кожна підмережа спеціалізується на конкретному завданні з штучного інтелекту, такому як переклад мови, аналіз даних або розпізнавання зображень. Шахраї вибирають підмережу, яка відповідає їхнім знанням і працюють над оптимізацією своїх моделей для генерування високоякісних результатів. Наприклад, шахраї, які працюють в підмережі обробки природної мови, можуть сконцентруватися на генеруванні точних завершень тексту або перекладів. Оскільки валідатори визначають, як розподіляються винагороди, шахраї повинні постійно вдосконалювати свої моделі, щоб залишатися конкурентоспроможними. Чим корисніші та точніші їхні результати, тим кращі їхні шанси отримати винагороду TAO.

Участь у майнінгу Bittensor вимагає апаратного забезпечення, здатного обробляти обчислення машинного навчання. Графічні процесори часто використовуються, оскільки вони дозволяють швидше обробляти навантаження штучного інтелекту. Також необхідне стабільне підключення до Інтернету, щоб забезпечити, що подання досягають мережі без затримок. Хоча високі знання програмування можуть допомогти гірникам налаштувати свої моделі, деякі учасники фокусуються лише на наданні обчислювальної потужності для інших користувачів.

Перш ніж рудар може почати подавати роботу, він повинен зареєструвати свій вузол у вибраній підмережі. Це передбачає створення гаманця та забезпечення унікального ідентифікатора (UID), який дозволяє мережі відстежувати їхні внески. Процес реєстрації потребує невеликої кількості TAO для резервування місця, схожого на заставу за безпеку. Після реєстрації рударі можуть почати подавати відповіді, згенеровані штучним інтелектом, для перевірки. Якщо їхні виводи постійно високо оцінюються валідаторами, вони збільшують свій дохід і зміцнюють свою позицію у мережі.

Валідатори оцінюють кожне подання й призначають вагу, щоб визначити, скільки TAO заробляє майнер. Процес схожий на те, як вчителі оцінюють студентські завдання — високоякісна робота отримує кращі оцінки й більше винагороди. Щоб уникнути простого копіювання оцінок від інших валідаторів, Bittensor використовує процес відкриття-закриття. Спочатку валідатори надсилають свої рейтинги у зашифрованій формі, яку пізніше розкривають. Це забезпечує, що кожен валідатор робить незалежні оцінки, а не коригує свої рейтинги, щоб вони відповідали іншим.

Механізм консенсусу Yuma регулює розподіл винагороди, гарантуючи, що майнери, які надають найкорисніші моделі штучного інтелекту, отримують більшу частку викидів TAO. Це створює структуру стимулювання, де майнери отримують винагороду на основі заслуг, а не чистої обчислювальної потужності. На відміну від традиційних систем підтвердження роботи proof-of-work, де споживання енергії визначає прибутковість, Bittensor винагороджує тих, хто вносить значний внесок у розвиток штучного інтелекту.

Процес видобутку

Майнінг в Bittensor відбувається за структурованим процесом, який регулює спосіб подання, підтвердження та винагородження виведених штучного інтелекту результатів. Процес складається з трьох основних етапів:

• Подання запиту та відповідь – Валідатори надсилають завдання майнерам, запитуючи вихідні дані, згенеровані штучним інтелектом на підставі попередньо визначених критеріїв. Майнери обробляють ці завдання за допомогою своїх моделей машинного навчання та надсилають свої відповіді.
• Оцінка та ранжування – Валідатори аналізують надані відповіді, порівнюючи їх точність та відповідність з іншими майнерами в підмережі. На основі цієї оцінки ваги надаються виходам кожного майнера, визначаючи їх рейтинг.
• Розподіл винагородиСистема рейтингу визначає, як розподіляються нагороди TAO серед майнерів. Найвищоранжованіші учасники отримують більші виділення, тоді як найнижче ранжовані майнери заробляють пропорційно менше нагород.

Вимоги до Майнінгу

Для участі в майнінгу Bittensor користувачам потрібне поєднання апаратних засобів, програмного забезпечення та мережевих можливостей. Зазвичай майнерам потрібно:

• Високопродуктивна відеокарта для ефективної обробки штучного інтелекту.
• Стабільне Інтернет-з'єднання для спілкування з валідаторами в реальному часі.
• Фреймворки машинного навчання для розробки та вдосконалення моделей штучного інтелекту.
• Знання вимог до підмережі для вирівнювання виведення штучного інтелекту з очікуваннями мережі.

Ці технічні вимоги забезпечують ефективну обробку завдань штучного інтелекту майнерами зі збереженням якості їх вихідних даних. Мережа постійно адаптує стимули для майнінгу, забезпечуючи привабливість винагород як для існуючих, так і для нових учасників.

Масштабованість та участь мережі

Майнінг Bittensor розроблений таким чином, щоб масштабуватися разом із зростанням застосувань, що працюють на основі штучного інтелекту. При введенні нових підмереж, майнери отримують доступ до додаткових можливостей для тренування штучного інтелекту та генерації винагород. Мережа коригує рівні складності на основі рівнів участі, забезпечуючи, що стимули залишаються збалансованими та конкурентоспроможними.

Децентралізована природа Bittensor дозволяє майнерам внести внесок в результати штучного інтелекту без необхідності дозволу централізованих органів. Це забезпечує довгострокову стійкість, дозволяючи широкому колу учасників займатися розробкою штучного інтелекту, незалежно від інституційної підтримки або фінансових обмежень.

Виділення

• Модель майнингу на основі штучного інтелекту - Майнери вносять внесок у виведення штучного інтелекту замість вирішення криптографічних головоломок, роблячи майнінг процесом на основі інтелекту.
• Система ранжування на основі валідаторів - Валідатори оцінюють та ранжують подання штучного інтелекту, забезпечуючи те, що високоякісні внески отримують більші винагороди TAO.
• Спеціалізація підмережі - Шахтарі працюють у підмережах, спрямованих на конкретні завдання з штучного інтелекту, що дозволяє здійснювати цільові покращення моделей та розробку штучного інтелекту в конкретних галузях.
• Масштабованість через розширення підмережі - мережа вводить нові підмережі по мірі зростання попиту на штучний інтелект, створюючи постійні можливості для майнінгу та вдосконалення штучного інтелекту.
• Децентралізована участь - майнінг не потребує дозволу від централізованих суб'єктів, що дозволяє фізичним особам та організаціям вільно внести свій внесок у розвиток штучного інтелекту.