التعدين

التعدين في Bittensor

يسمح التعدين في Bittensor للمشاركين بالمساهمة في الإخراج الذكي الصناعي مقابل مكافآت رمز TAO. على عكس التعدين التقليدي للبلوكشين، الذي يعتمد على حل الألغاز التشفيرية، يركز منقبو Bittensor على تدريب وتحسين نماذج التعلم الآلي. بدلاً من المنافسة على مكافآت الكتل بناءً على القوة الحسابية، يتنافس المنقبون بناءً على جودة ردودهم الذكية الصناعية. يتم تقديم هذه الردود إلى شبكة فرعية محددة، حيث يقوم المحققون بتقييم صلوحيتها ودقتها. تحصل أفضل الإخراجات على أعلى الترتيبات، والمنقبون الذين ينتجون نتائج قوية بشكل مستمر يكسبون حصة أكبر من انبعاثات TAO.

كل شبكة فرعية متخصصة في مهمة ذكاء اصطناعي معينة، مثل ترجمة اللغات، تحليل البيانات، أو التعرف على الصور. يختار المُنقبون شبكة فرعية تتناسب مع خبراتهم ويعملون على تحسين نماذجهم لتوليد مخرجات عالية الجودة. على سبيل المثال، قد يركز المُنقب العامل في شبكة فرعية لمعالجة اللغات الطبيعية على توليد استكمالات نصية أو ترجمات دقيقة. نظرًا لأن الكاشفين يحددون كيفية توزيع المكافآت، يجب على المُنقبين تحسين نماذجهم باستمرار للبقاء تنافسيين. كلما كانت مخرجاتهم أكثر فائدة ودقة، كلما زادت فرصهم في تأمين مكافآت تاو.

المشاركة في التعدين على Bittensor تتطلب أجهزة قادرة على التعامل مع عمليات التعلم الآلي. تُستخدم وحدات GPU بشكل شائع لأنها تسمح بمعالجة أسرع لأعباء العمل الذكي. كما أن اتصال الإنترنت الثابت ضروري أيضًا لضمان وصول الإرسالات إلى الشبكة دون تأخير. بينما يمكن للمعرفة المتقدمة في البرمجة مساعدة المنقبين في ضبط نماذجهم، يركز بعض المشاركين بشكل أساسي على توفير الطاقة الحسابية للآخرين لاستخدامها.

قبل أن يتمكن المُعدِّن من بدء تقديم العمل، يجب عليه تسجيل عقده ضمن شبكة فرعية مختارة. ينطوي ذلك على إنشاء محفظة وتأمين مُعرف فريد (UID) يُسمح للشبكة بتتبع مساهماتهم. يتطلب عملية التسجيل كمية صغيرة من TAO لحجز مكان، على غرار الوديعة الأمنية. بمجرد التسجيل، يمكن للمُعدِّنين بدء تقديم استجابات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي للتحقق من صحتها. إذا كانت نتائجهم تحصل باستمرار على تصنيف جيد من قبل المُحقِّقين، فإنهم يزيدون أرباحهم ويعززون موقفهم ضمن الشبكة.

يقوم المُحققون بتقييم كل تقديم وتخصيص وزن لتحديد كمية تاو التي يكسبها المنقب. العملية مشابهة لطريقة قيام المعلمين بتقييم تقديمات الطلاب - يحصل العمل عالي الجودة على درجات أفضل ومكافآت أكبر. لمنع المُحققين من ببساطة نسخ تقييمات بعضهم البعض، يستخدم Bittensor عملية الإلتزام والكشف. يقوم المُحققون أولاً بتقديم تصنيفاتهم بشكل مشفر، والتي يتم الكشف عنها لاحقًا. يضمن ذلك أن يقوم كل مُحقق بتقييمات مستقلة بدلاً من ضبط تصنيفاتهم لتتناسب مع الآخرين.

آلية التوافق يوما تحكم توزيع المكافآت، مضمنةً ضمان أن العاملين في التعدين الذين يقدمون النماذج الذكية الاصطناعية الأكثر فائدة يتلقون حصة أكبر من انبعاثات TAO. يخلق هذا هيكل تحفيز حيث يتم مكافأة العاملين في التعدين استنادًا إلى الجدارة بدلاً من الطاقة الحسابية الخام. على عكس الأنظمة التقليدية للعمل البرهاني، حيث تحدد استهلاك الطاقة الربحية، يكافأ Bittensor أولئك الذين يسهمون في تطورات الذكاء الاصطناعي ذات الأهمية.

عملية التعدين

التعدين في Bittensor يتبع عملية منظمة تحكم كيفية تقديم النواتج التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتحققها ومكافأتها. تتكون العملية من ثلاث مراحل رئيسية:

• تقديم الاستعلام والرد- يرسل المحققون مهامًا إلى المُعدنين، يطلبون منهم النواتج المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بناءً على معايير محددة مسبقًا. يقوم المعدنون بمعالجة هذه المهام باستخدام نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم ويقدمون ردودهم.
• التقييم والتصنيف- يقوم المحققون بتحليل الردود المقدمة، مقارنة دقتها وصلتها مقابل المنقبين الآخرين في الشبكة الفرعية. بناءً على هذا التقييم، يتم تخصيص أوزان لإخراج كل منقب، مما يحدد تصنيفهم.
• توزيع الجوائزيحكم نظام التصنيف توزيع مكافآت TAO بين المنقبين. يتلقى أعلى المساهمين تخصيصات أكبر، بينما يكسب المنقبون من الرتب المنخفضة مكافآت أقل نسبيًا.

متطلبات التعدين

للمشاركة في التعدين على Bittensor، يحتاج المستخدمون إلى مزيج من الأجهزة والبرمجيات وقدرات الشبكة. وعادةً ما يتطلب المُعدنون:

• بطاقة رسومات عالية الأداء لمعالجة الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
• اتصال إنترنت مستقر للتواصل مع المحققين في الوقت الحقيقي.
• أطر إطارات تعلم الآلة لتطوير وتنقيح نماذج الذكاء الاصطناعي.
• معرفة مواصفات الشبكة الفرعية لمواءمة مخرجات الذكاء الاصطناعي مع توقعات الشبكة.

تضمن هذه المتطلبات التقنية أن يتمكن المُعدون من معالجة المهام الذكية بكفاءة مع الحفاظ على جودة إخراجهم. تقوم الشبكة باستمرار بتكييف حوافز التعدين، مما يضمن بقاء المكافآت جاذبة لكل من المشاركين الحاليين والجدد.

التوسع ومشاركة الشبكة

تم تصميم التعدين في Bittensor للتوسع مع نمو التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. مع إدخال شبكات فرعية جديدة، يحصل المنقبون على فرص إضافية لتدريب الذكاء الاصطناعي وتوليد المكافآت. تقوم الشبكة بضبط مستويات الصعوبة بناءً على معدلات المشاركة، مما يضمن بقاء الحوافز متوازنة وتنافسية.

تسمح الطبيعة اللامركزية لـ Bittensor للمنقبين بالمساهمة في نواتج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إذن من السلطات المركزية. يضمن هذا الاستدامة على المدى الطويل من خلال تمكين مجموعة واسعة من المشاركين من المشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن الدعم المؤسسي أو القيود المالية.

يسلط الضوء

• نموذج تعدين مدفوع بالذكاء الاصطناعي - يساهم المُعدنون بالمخرجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بدلاً من حل الألغاز الرمزية، مما يجعل التعدين عملية تعتمد على الذكاء.
• نظام تصنيف قائم على المحققين - يقوم المحققون بتقييم وتصنيف تقديمات الذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن تتلقى المساهمات عالية الجودة مكافآت TAO أكبر.
• التخصص في الشبكة الفرعية - يعمل المُنقبون ضمن الشبكات الفرعية المركزة على مهام الذكاء الاصطناعي المحددة، مما يتيح تحسين النماذج بشكل مستهدف وتطوير الذكاء الاصطناعي ذو التخصص المجالي.
• القابلية على التوسع من خلال توسيع الشبكة الفرعية - تقدم الشبكة شبكات فرعية جديدة مع نمو الطلب على الذكاء الاصطناعي، مما يخلق فرصًا مستمرة للتعدين وتنقي الذكاء الاصطناعي.
• المشاركة اللامركزية - التعدين لا يتطلب إذنًا من الكيانات المركزية، مما يتيح للأفراد والمؤسسات المساهمة في تطورات الذكاء الاصطناعي بحرية.