Hauptmerkmale von Bittensor

Dynamisches TAO: Adaptive Staking und Belohnungsverteilung

Dynamic TAO ist eine bedeutende Verbesserung der Tokenökonomie und Governance von Bittensor, die am 13. Februar 2025 nach umfangreicher Forschung und Entwicklung eingeführt wurde. Dieses Upgrade dezentralisiert das ökonomische Modell des Netzwerks, indem jedem Subnetz ein eigenes einzigartiges Token zugewiesen wird, das als Alpha-Token bekannt ist und neben dem primären TAO-Token fungiert. Diese Struktur ermöglicht es den Subnetzen, ihre eigenen Wirtschaftssysteme zu verwalten, was die Spezialisierung und Autonomie innerhalb des Bittensor-Ökosystems fördert.

Im Dynamic TAO-Framework unterhält jedes Subnetz eine Liquiditätsreserve, die aus TAO und den jeweiligen Alpha-Token besteht. Benutzer können TAO in die Reserve eines Subnetzes einbringen, um Alpha-Token zu erhalten und damit effektiv für den Wert und die Leistung des Subnetzes zu 'stimmen'. Der Wechselkurs zwischen TAO und Alpha-Token wird durch das Verhältnis von TAO zu Alpha in der Reserve bestimmt und spiegelt die Marktbeurteilung der Nützlichkeit und Nachfrage des Subnetzes wider.

Der Emissionsmechanismus unter Dynamic TAO ist darauf ausgelegt, Belohnungen auf ausgewogene Weise zu verteilen. TAO-Token werden an Subnetze ausgegeben, basierend auf dem relativen Marktwert ihrer Alpha-Token. Subnetze mit einer höheren Nachfrage und Liquidität für ihre Alpha-Token erhalten einen größeren Anteil an TAO-Emissionen, was die Bereitstellung wertvoller Dienste und die Anziehung von Benutzern fördert. Darüber hinaus emittieren Subnetze ihre eigenen Alpha-Token mit einem Verhältnis, das einem Halbierschema ähnelt wie bei TAO, was ein kontrolliertes und vorhersehbares Wachstum des Tokenangebots gewährleistet.

Die Verteilung von Alpha-Token innerhalb eines Subnetzes ist strukturiert, um verschiedene Teilnehmer zu belohnen. Jedes Subnetz kann bis zu einen Alpha-Token pro Block ausgeben, der wie folgt aufgeteilt wird: 18 % an den Subnetzbesitzer, 41 % an Validatoren und 41 % an Miner.

Um eine potenzielle Manipulation der Alpha-Token-Preise zu verhindern, setzt Dynamic TAO ein ständiges Produktautomatisierter Market Maker (AMM) Modell ein. In diesem System führen große Handel im Verhältnis zur Liquidität des Pools zu erhöhten Schlupfkosten, was eine wirtschaftlich unrentable Preismanipulation zur Folge hat. Zum Beispiel würde der Kauf eines signifikanten Teils der Alpha-Token in einem Pool den Preis des Tokens erheblich erhöhen und Versuche künstliche Aufblähen oder Absenken der Token-Werte abschrecken.

Bittensor verwendet einen Mechanismus zur zufälligen Auftragsfinalisierung, um die Fairness bei der Transaktionsverarbeitung zu verbessern. Dieser Ansatz randomisiert die Reihenfolge der Transaktionen innerhalb jedes Blocks, wodurch verhindert wird, dass Akteure sich durch Taktiken wie Front-Running einen unfairen Vorteil verschaffen. Als Ergebnis haben alle Teilnehmer eine gleiche Chance, und das Netzwerk erhält ein ausgeglichenes Spielfeld für Transaktionen.

Subnet Zero, auch bekannt als das Wurzelsubnetz, funktioniert einzigartig innerhalb der Dynamischen TAO-Struktur. Es hat keine eigene Alpha-Token und führt keine Mining- oder Validierungsaktivitäten durch. Allerdings können Validatoren sich auf Subnet Zero registrieren und TAO-Inhaber können an diese Validatoren setzen, was subnetzagnostisches Setzen ermöglicht. Dieses Design bietet den Teilnehmern die Flexibilität, das Netzwerk zu unterstützen, ohne an ein bestimmtes Subnetz gebunden zu sein, und berücksichtigt diverse Strategien und Präferenzen innerhalb des Bittensor-Ökosystems.

Validierung in Bittensor: Ranking KI-Beiträge

Validatoren sind dafür verantwortlich, die Arbeit von KI-Modellen zu überprüfen und sicherzustellen, dass das Netzwerk nützliche Beiträge belohnt. Sie fungieren als Qualitätskontrolleure, die die Genauigkeit und den Wert der von KI generierten Antworten überprüfen. Ihre Bewertungen bestimmen, wie viele TAO-Token jeder KI-Beitragende verdient.

Um ein Validator zu werden, muss ein Teilnehmer einige Bedingungen erfüllen. Zuerst müssen sie sich registrieren und eine eindeutige ID im Subnetz erhalten, das sie validieren möchten. Dann müssen sie mindestens 1.000 TAO-Token setzen und sich unter den Top 64 Validatoren in diesem Subnetz platzieren. Diese Bedingungen sollen sicherstellen, dass nur engagierte und fähige Validatoren teilnehmen.

Validatoren können in mehreren Teilnetzen arbeiten, wenn sie die Anforderungen für jedes Teilnetz erfüllen. Sie haben auch die Möglichkeit, andere Benutzer dazu zu bringen, TAO-Token in ihrem Namen zu setzen. Dies bedeutet, dass Validatoren, die gute Leistungen erbringen und Vertrauen in die Gemeinschaft aufbauen, von anderen Netzwerkteilnehmern mehr Unterstützung erhalten können.

Das System ermutigt Validatoren, ehrlich und effizient zu handeln. Wenn sie kontinuierlich nützliche Bewertungen bereitstellen, verdienen sie mehr TAO-Belohnungen. Wenn sie versuchen, das System zu manipulieren oder schlechte Bewertungen abzugeben, riskieren sie den Verlust von Belohnungen.

Commit-Reveal-Mechanismus: Gewährleistung der Fairness bei Subnetzoperationen

Bittensor verwendet ein Commit-Reveal-System, um zu verhindern, dass Validatoren die Bewertungen anderer kopieren, anstatt unabhängige Bewertungen durchzuführen. Da die Bewertungen der Validatoren bestimmen, wie viele TAO-Token KI-Beitragszahler verdienen, könnten einige Validatoren versuchen, Abkürzungen zu nehmen, indem sie abwarten, was andere einreichen, bevor sie ihre eigenen Bewertungen einreichen. Dies könnte zu voreingenommenen oder unfaireren Belohnungen führen.

Um dies zu verhindern, verlangt das Netzwerk, dass Validatoren zunächst ihre Bewertungen in verschlüsselter Form einreichen, die ihre tatsächlichen Bewertungen verbirgt. Anschließend müssen sie nach einer kurzen Wartezeit die tatsächlichen Bewertungen preisgeben, die sie vergeben haben. Aufgrund dieser zeitlichen Verzögerung können Validatoren nicht einfach die Bewertungen von jemand anderem kopieren. Dies gewährleistet, dass alle Bewertungen unabhängig und fair sind.

Dieses System muss sorgfältig getaktet werden. Wenn die Wartezeit zu kurz ist, könnten unehrliche Validatoren immer noch Möglichkeiten finden, zu betrügen. Ist sie zu lang, könnte dies das Netzwerk verlangsamen. Bittensor ermöglicht es Subnetzbesitzern, die angemessene Verzögerung festzulegen, damit das System sicher bleibt und reibungslos läuft.

Der Commit-Reveal-Prozess ist auch mit der Art und Weise verbunden, wie neue Teilnehmer dem Netzwerk beitreten. Neue KI-Modelle und Validatoren erhalten eine Gnadenfrist, bevor sie aufgrund schlechter Leistung entfernt werden. Die Wartezeit für das Commit-Reveal sollte immer kürzer sein als diese Gnadenfrist, damit Teilnehmer nicht unfair entfernt werden, bevor ihre Punkte offenbart werden.

Konsensbasierte Gewichte: Ein transparentes Belohnungssystem

Konsensbasierte Gewichte in Bittensor bestimmen, wie Validatoren für ihre Bewertungen von KI-Modellen belohnt werden. Anstatt sich auf eine feste Formel zu verlassen, passt sich dieses System kontinuierlich an die kollektive Beurteilung aller Validatoren an. Validatoren weisen KI-Modellen basierend auf ihrer Leistung Punktzahlen oder "Gewichte" zu. Je mehr ihre Bewertungen mit dem breiteren Netzwerkkonsens übereinstimmen, desto mehr Belohnungen erhalten sie. Wenn ein Validator konsequent Bewertungen vergibt, die sich erheblich vom Konsens unterscheiden, nimmt ihr Einfluss und ihre Belohnungen ab. Dies entmutigt zufällige oder voreingenommene Bewertungen und stellt sicher, dass die am besten abschneidenden KI-Modelle genau identifiziert und angemessen belohnt werden.

Um dieses System zu verstehen, stellen Sie sich ein Gremium von Richtern vor, die einen Wettbewerb bewerten. Wenn die meisten Richter einer Leistung eine hohe Punktzahl geben, aber ein Richter ohne Grund eine viel niedrigere Punktzahl vergibt, wird ihre Meinung als weniger verlässlich angesehen. Im Laufe der Zeit wird dieser unzuverlässige Richter weniger Einfluss auf die endgültigen Wertungen haben. Dasselbe Prinzip gilt für Validatoren bei Bittensor. Wenn ihre Bewertungen konsequent mit dem übereinstimmen, was die Mehrheit der erfahrenen Validatoren als fair erachtet, behalten sie einen starken Einfluss und verdienen höhere Belohnungen. Wenn sie versuchen, Ergebnisse zu manipulieren oder konsequent schlechte Urteile fällen, nimmt ihr Gewicht im Netzwerk ab.

Bisher basierten die Belohnungen für Validator:innen auf einer Formel, die vergangene und aktuelle Leistungen kombinierte, was bedeutete, dass sobald ein:e Validator:in eine gute Erfolgsbilanz aufbaute, sie auch dann davon profitieren konnten, wenn sie aufhörten, hochwertige Bewertungen abzugeben. Der neue konsensbasierte Ansatz ersetzt dies durch einen Mechanismus zur Echtzeitanpassung. Die Effektivität eines:einer Validators:in basiert nicht mehr allein auf historischen Daten, sondern darauf, wie genau sie AI-Modelle in der Gegenwart bewerten. Dies schafft ein dynamischeres System, in dem Validator:innen kontinuierlich gute Leistungen erbringen müssen, um ihre Belohnungen aufrechtzuerhalten.

Ein Problem, das in einem System wie diesem auftreten könnte, ist, dass Validatoren einfach die Bewertungen der anderen kopieren, anstatt ihre eigene Analyse durchzuführen. Um dies zu verhindern, verwendet Bittensor einen Commit-Reveal-Prozess. Validatoren müssen zunächst verschlüsselte Bewertungen einreichen, die vor anderen verborgen sind. Nach einer festgelegten Zeit werden diese Bewertungen offengelegt. Dies verhindert, dass Validatoren darauf warten, was andere sagen, und ihre Antworten kopieren, was sie zwingt, unabhängige Bewertungen vorzunehmen. Dieser Mechanismus hält den Bewertungsprozess fair und stellt sicher, dass Belohnungen an diejenigen gehen, die echte Anstrengungen unternehmen, anstatt an diejenigen, die versuchen, das System zu manipulieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt dieses Systems ist, wie sich der Einfluss des Validierers im Laufe der Zeit entwickelt. Validatoren "binden" sich an KI-Modelle, von denen sie glauben, dass sie stark sind, und diese Bindung wächst, wenn sie weiterhin korrekte Bewertungen vornehmen. Die Stärke dieser Bindung bestimmt, wie viel ein Validator durch den Erfolg des von ihnen unterstützten KI-Modells verdient. Wenn ein Validator konsequent frühzeitig hochwertige KI-Modelle identifiziert, werden sich ihre Belohnungen im Laufe der Zeit vervielfachen, wenn diese Modelle Anerkennung finden. Wenn sie jedoch häufig die Qualität falsch einschätzen, schwächt sich ihr Einfluss ab und ihre Belohnungen nehmen ab.

Subnet-Besitzer haben die Kontrolle darüber, wie strikt oder flexibel dieses System ist, indem sie eine Einstellung namens liquid_alpha_enabledDiese Einstellung steuert, wie stark sich der Einfluss eines Validierers in Reaktion auf den Netzwerkkonsens verändert. Wenn sie auf einem höheren Niveau eingestellt ist, gewinnen Validierer, die häufig mit dem Konsens übereinstimmen, schneller an Einfluss, und diejenigen, die abweichen, verlieren schneller an Einfluss. Bei einer niedrigeren Einstellung ist das System nachsichtiger und ermöglicht Validierern mehr Raum, ihr Urteilsvermögen zu entwickeln. Dies gibt Subnetzbesitzern die Möglichkeit, die Fairness und Reaktionsfähigkeit des Systems entsprechend den Anforderungen ihres spezifischen Subnetzes feinabzustimmen.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass Validatoren, die sich bemühen und sorgfältige Bewertungen vornehmen, angemessen belohnt werden. Anstatt einer festen Formel, die ausgenutzt oder veraltet werden kann, gewährleistet dieses Echtzeit-System, dass Belohnungen auf laufender Genauigkeit und Engagement basieren. Validatoren, die versuchen, Ergebnisse zu manipulieren oder Abkürzungen zu nehmen, verlieren an Einfluss, während diejenigen, die nützliche Bewertungen abgeben, im Laufe der Zeit mehr verdienen.

Highlights

• Dynamic TAO ändert, wie Teilnetze bewertet werden, indem die Entscheidungsfindung im gesamten Netzwerk verteilt wird.
• Validatoren überprüfen die Qualität der KI-Ausgaben und beeinflussen, wie TAO-Belohnungen verteilt werden.
• Commit-reveal verhindert, dass Validatoren die Bewertungen voneinander kopieren und gewährleistet ehrliche Bewertungen.
• Konsensbasierte Gewichtungen verbessern die Fairness der Belohnungen für Validatoren, indem sie die Rangfolge in Echtzeit anpassen.
• Diese Systeme arbeiten zusammen, um ein transparentes, wettbewerbsfähiges und dezentrales KI-Ökosystem zu schaffen.