Динамічний TAO: Адаптивне укладання і розподіл винагород

Динамічний TAO є значним вдосконаленням токеноміки та управління Bittensor, яке було представлено 13 лютого 2025 року після широких досліджень та розробки. Це оновлення децентралізує економічну модель мережі, надаючи кожній підмережі власний унікальний токен, відомий як альфа-токен, який працює поряд з основним токеном TAO. Ця структура дозволяє підмережам управляти своїми власними економіками, сприяючи спеціалізації та автономії в екосистемі Bittensor.

У динамічній рамці TAO кожна підмережа підтримує резерв ліквідності, що складається з TAO та відповідних альфа-токенів. Користувачі можуть стейкати TAO в резерв підмережі, щоб отримати альфа-токени, ефективно "голосуючи" за цінність та продуктивність підмережі. Обмінний курс між TAO та альфа-токенами визначається співвідношенням TAO до альфа в резерві, відображаючи оцінку ринку щодо корисності та попиту на підмережу.

Механізм емісії в рамках Dynamic TAO розроблений для розподілу винагороди в збалансований спосіб. Токени TAO видаються підмережам на основі відносної ринкової вартості їх токенів альфа. Підмережі з більшим попитом і ліквідністю на їх токени альфа отримують більший відсоток емісії TAO, що стимулює надання цінних послуг та привернення користувачів. Крім того, підмережі видають свої власні токени альфа з темпом, який слідує графіку подвоєння, подібному до TAO, забезпечуючи контрольований та передбачуваний ріст обсягу токенів.

Розподіл токенів альфа в мережі підмережі структурований таким чином, щоб винагородити різних учасників. Кожна підмережа може видавати до одного токена альфа на блок, який розподіляється наступним чином: 18% власнику підмережі, 41% валідаторам і 41% майнерам.

Для запобігання можливого маніпулювання цінами токенів альфа, Dynamic TAO використовує модель автоматизованого ринку маркерів з постійним продуктом. У цій системі великі угоди в порівнянні з ліквідністю пулу призводять до зростання витрат на ковзання, що робить маніпулювання цінами економічно неефективним. Наприклад, покупка значної частки токенів альфа в пулу суттєво збільшить ціну токена, що стримує спроби штучно збільшити або зменшити значення токенів.

Bittensor використовує механізм випадкового завершення замовлення для підвищення справедливості у обробці транзакцій. Цей підхід випадковим чином розміщує транзакції всередині кожного блоку, запобігаючи акторам отримувати недобропорядну перевагу завдяки таким тактикам, як фронтраннінг. У результаті всі учасники мають рівні можливості, а мережа забезпечує рівні умови для транзакцій.

Підмережа Zero, відома як коренева підмережа, функціонує унікально в межах структури Dynamic TAO. Вона не має власного альфа-токена і не здійснює видобуток або валідацію. Однак валідатори можуть реєструватися на Subnet Zero, а власники TAO можуть ставити на цих валідаторів, що дозволяє ставить на стейкінг незалежно від підмережі. Це рішення надає учасникам можливість підтримувати мережу, не бути прив'язаними до певної підмережі, враховуючи різноманітні стратегії та вподобання в екосистемі Bittensor.

Валідація в Bittensor: Рейтинг внесків ШІ

Валідатори відповідальні за перегляд роботи моделей штучного інтелекту та переконання в тому, що мережа винагороджує корисні внески. Вони виступають як контролери якості, перевіряючи точність та цінність відповідей, згенерованих штучним інтелектом. Їхні бали визначають, скільки токенів TAO заробляє кожен учасник штучного інтелекту.

Щоб стати валідатором, учасник повинен відповідати кільком умовам. Спочатку вони повинні зареєструватися та отримати унікальний ідентифікатор у підмережі, яку вони хочуть перевірити. Потім вони повинні вкласти принаймні 1 000 токенів TAO та зайняти місце серед топ-64 валідаторів у цій підмережі. Ці умови допомагають забезпечити, що лише віддані та здатні валідатори беруть участь.

Валідатори можуть працювати в кількох підмережах, якщо вони відповідають вимогам кожної з них. Вони також мають можливість привертати інших користувачів для стейкінгу токенів TAO в їхньому інтересі. Це означає, що валідатори, які успішно виконують свою роботу та заслужили довіру у спільноті, можуть отримати більшу підтримку від інших учасників мережі.

Система підтримує валідаторів у чесному та ефективному виконанні своїх обов'язків. Якщо вони постійно надають корисні оцінки, вони заробляють більше нагород TAO. Якщо вони намагаються маніпулювати системою або надають погані оцінки, вони ризикують втратити нагороди.

Механізм зобов'язання-розкриття: забезпечення справедливості в операціях підмережі

Bittensor використовує систему зобов'язання-виявлення, щоб запобігти копіюванню валідаторами балів одне від одного замість незалежної оцінки. Оскільки бали валідаторів визначають, скільки TAO-токенів заробляють учасники штучного інтелекту, деякі валідатори можуть намагатися використовувати скорочення, чекаючи, щоб побачити, що інші подають, перед тим як подати свої власні оцінки. Це може призвести до упереджених або несправедливих винагород.

Щоб зупинити це, мережі потрібно, щоб перш за все валідатори подали свої бали у зашифрованому вигляді, який приховує їх фактичні оцінки. Потім, після короткого періоду очікування, вони повинні розкрити реальні бали, які вони назначили. Через цю затримку в часі валідатори не можуть просто скопіювати бали іншої людини. Це забезпечує те, що всі оцінки є незалежними та справедливими.

Цю систему потрібно уважно синхронізувати. Якщо період очікування занадто короткий, недобросовісні перевіряючі все ще можуть знаходити способи обману. Якщо він занадто довгий, це може сповільнити мережу. Bittensor дозволяє власникам підмережі встановлювати відповідне затримку, щоб система залишалася безпечною і працювала плавно.

Процес зобов'язання-розкриття також пов'язаний з тим, як нові учасники приєднуються до мережі. Нові моделі ШІ та валідатори отримують термін підтримки перед тим, як їх видалять через погану продуктивність. Час очікування для зобов'язання-розкриття завжди повинен бути коротшим, ніж цей термін підтримки, щоб учасники не були несправедливо видалені перед тим, як їх рейтинги розкриваються.

Зваження на основі консенсусу: прозора система винагород

Засновані на консенсусі ваги в Bittensor визначають, як валідатори винагороджуються за їх оцінки моделей штучного інтелекту. Замість того, щоб покладатися на фіксовану формулу, ця система постійно коригується у відповідь на колективний суд всіх валідаторів. Валідатори присвоюють бали, або «ваги», моделям штучного інтелекту на основі їх продуктивності. Чим більше їх оцінки збігаються з загальним консенсусом мережі, тим більше вони отримують винагороду. Якщо валідатор постійно присвоює рейтинги, які значно відрізняються від консенсусу, їх вплив і винагороди зменшуються. Це запобігає випадковим або упередженим оцінкам і забезпечує, що найефективніші моделі штучного інтелекту точно ідентифікуються та належним чином винагороджуються.

Щоб зрозуміти цю систему, уявіть собі панель суддів, які оцінюють конкурс. Якщо більшість суддів високо оцінюють виступ, але один суддя дає значно нижчий бал без причини, їхню думку вважають менш надійною. З часом цей ненадійний суддя матиме менший вплив на кінцеві бали. Той же принцип застосовується до валідаторів в Bittensor. Якщо їхні оцінки постійно відповідають тому, що більшість досвідчених валідаторів визначають як справедливе, вони зберігають сильний вплив і заробляють більше винагород. Якщо вони намагаються маніпулювати результатами або постійно роблять погані судження, їх вага в мережі зменшується.

Раніше винагорода валідатора базувалася на формулі, яка поєднувала минулі та сучасні показники ефективності, що означає, що якщо валідатор встановив гарну історію, він міг продовжувати користуватися нею навіть якщо припинив виконання високоякісних оцінок. Новий підхід на основі консенсусу замінює це механізмом регулювання в реальному часі. Ефективність валідатора більше не базується тільки на історичних даних, але на тому, наскільки точно вони оцінюють моделі ШІ у сучасний час. Це створює більш динамічну систему, де валідатори повинні постійно виконувати відмінно, щоб зберегти свою винагороду.

Одна з проблем, яка може виникнути в такій системі, полягає в тому, що валідатори просто копіюють оцінки один одного замість того, щоб проводити власний аналіз. Щоб запобігти цьому, Bittensor використовує процес розкриття комітів. Валідатори повинні спочатку надіслати зашифровані оцінки, приховані від інших. Через певний період ці оцінки виявляються. Це не дозволяє валідаторам чекати, щоб побачити, що скажуть інші, і копіювати їхні відповіді, змушуючи їх робити незалежні оцінки. Цей механізм забезпечує справедливість процесу оцінювання та гарантує, що винагорода дістанеться тим, хто докладає реальних зусиль, а не тим, хто намагається обіграти систему.

Ще одним важливим аспектом цієї системи є те, як вплив валідатора зростає з часом. Валідатори «зв'язуються» з штучними інтелект-моделями, яким вони вірять, і цей зв'язок зростає, коли вони продовжують робити правильні оцінки. Сила цього зв'язку визначає, скільки валідатор заробляє від успіху підтриманої ним моделі штучного інтелекту. Якщо валідатор постійно визначає високоякісні моделі штучного інтелекту на ранніх етапах, їхні винагороди будуть зростати з часом, оскільки ці моделі набувають визнання. Однак, якщо вони часто помиляються у якості, їх вплив ослаблюється, і їхні винагороди зменшуються.

Власники підмережі мають контроль над тим, наскільки строга або гнучка ця система, налаштовуючи параметр, який називаєтьсяліквідний_альфа_увімкненоЦя настройка контролює, наскільки швидко змінюється вплив валідатора у відповідь на мережеву згоду. Якщо встановлено на більш високому рівні, валідатори, які часто відповідають консенсусу, швидше набувають впливу, а ті, хто відхиляється, швидше втрачають вплив. Якщо встановлено нижче, система більш м'яка, що дозволяє валідаторам більше простору для розвитку їхнього судження. Це надає власникам підмережі можливість точно налаштувати справедливість і реагування системи відповідно до потреб їхньої конкретної підмережі.

Цей підхід забезпечує, що валідатори, які вкладають зусилля та розсудливо оцінюють, отримують відповідну винагороду. Замість фіксованої формули, що може бути зловживана або застарілою, ця система в реальному часі забезпечує, що винагороди базуються на постійній точності та залученості. Валідатори, які намагаються маніпулювати результатами або брати скорочені шляхи, втрачають вплив, тоді як ті, хто надають корисні оцінки, з часом заробляють більше.

Основні моменти

• Динамічний TAO змінює спосіб оцінки підмереж, розподіляючи процеси прийняття рішень по всій мережі.
• Валідатори перевіряють якість виведення штучного інтелекту та впливають на розподіл нагород TAO.
• Commit-reveal запобігає валідаторам копіювати бали один одного, забезпечуючи чесні оцінки.
• Ваги на основі консенсусу покращують справедливість винагороди валідатора шляхом коригування рейтингів в реальному часі.
• Ці системи співпрацюють між собою, щоб створити прозору, конкурентну та децентралізовану екосистему штучного інтелекту.