Майнинг в Bittensor

Майнинг в Bittensor позволяет участникам вносить выходы, созданные искусственным интеллектом, в обмен на вознаграждения токенов TAO. В отличие от традиционного майнинга блокчейна, который основан на решении криптографических головоломок, майнеры Bittensor фокусируются на обучении и совершенствовании моделей машинного обучения. Вместо того чтобы конкурировать за вознаграждения за блоки на основе вычислительной мощности, майнеры соревнуются на основе качества своих выходов, созданных искусственным интеллектом. Эти ответы представляются на определенную подсеть, где валидаторы оценивают их актуальность и точность. Лучшие выходы получают самые высокие оценки, а майнеры, которые постоянно производят сильные результаты, зарабатывают большую долю эмиссии TAO.

Каждая подсеть специализируется на конкретной задаче искусственного интеллекта, такой как языковой перевод, анализ данных или распознавание изображений. Майнеры выбирают подсеть, которая соответствует их экспертизе, и работают над оптимизацией своих моделей для генерации качественных результатов. Майнер, работающий в подсети обработки естественного языка, например, может сосредоточиться на генерации точных текстовых завершений или переводов. Поскольку валидаторы определяют, как распределяются награды, майнеры должны постоянно улучшать свои модели, чтобы оставаться конкурентоспособными. Чем более полезными и точными являются их результаты, тем выше их шансы на получение наград TAO.

Участие в майнинге Bittensor требует наличия аппаратного обеспечения, способного обрабатывать вычисления машинного обучения. Чаще всего используются графические процессоры, поскольку они обеспечивают более быструю обработку рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Также необходимо стабильное интернет-соединение, чтобы гарантировать, что подачи достигают сети без задержек. Хотя продвинутые знания программирования могут помочь майнерам настраивать свои модели, некоторые участники сосредотачиваются исключительно на предоставлении вычислительной мощности для использования другими.

Прежде чем шахтёр может начать отправлять работу, он должен зарегистрировать свой узел в выбранной подсети. Это включает в себя создание кошелька и защиту Уникального Идентификатора (UID), который позволяет сети отслеживать их вклады. Процесс регистрации требует небольшого количества TAO для резервирования места, аналогичного залогу. После регистрации шахтёры могут начать отправлять ответы, сгенерированные искусственным интеллектом, для проверки. Если их результаты постоянно хорошо оцениваются проверяющими, они увеличивают свои заработки и укрепляют свою позицию в сети.

Валидаторы оценивают каждую заявку и присваивают вес для определения того, сколько TAO заработает майнер. Процесс аналогичен тому, как преподаватели оценивают студенческие работы — более качественная работа получает лучшие оценки и большие награды. Чтобы предотвратить валидаторов просто копировать оценки друг друга, Bittensor использует процесс фиксации-раскрытия. Сначала валидаторы представляют свои рейтинги в зашифрованной форме, которая позже раскрывается. Это гарантирует, что каждый валидатор делает независимые оценки, а не корректирует свои оценки, чтобы соответствовать другим.

Механизм согласования Yuma управляет распределением наград, обеспечивая, что майнеры, предоставляющие наиболее полезные модели искусственного интеллекта, получают большую долю эмиссий TAO. Это создает структуру стимулов, где майнеры получают награду на основе заслуг, а не просто вычислительной мощности. В отличие от традиционных систем proof-of-work, где энергопотребление определяет прибыльность, Bittensor награждает тех, кто вносит значительные достижения в области искусственного интеллекта.

Процесс майнинга

Майнинг в Bittensor следует структурированному процессу, который управляет тем, как созданные искусственным интеллектом результаты подаются, проверяются и вознаграждаются. Процесс состоит из трех основных этапов:

• Подача запроса и ответа – Валидаторы отправляют задачи майнерам, запрашивая выходные данные, созданные искусственным интеллектом на основе заранее определенных критериев. Майнеры обрабатывают эти задачи с помощью своих моделей машинного обучения и отправляют свои ответы.
• Оценка и ранжированиеВалидаторы анализируют представленные ответы, сравнивая их точность и актуальность с другими майнерами в подсети. На основе этой оценки веса назначаются для выходных данных каждого майнера, определяя их рейтинг.
• Распределение вознагражденияСистема рейтинга определяет, как награды TAO распределяются среди майнеров. Самые высокооцененные участники получают большие выделения, в то время как майнеры с более низким рейтингом зарабатывают пропорционально меньше наград.

Требования к майнингу

Для участия в майнинге Bittensor пользователям необходима комбинация аппаратных средств, программного обеспечения и сетевых возможностей. Обычно майнерам требуется:

• Высокопроизводительное графическое ускорителя для эффективной обработки искусственного интеллекта.
• Стабильное интернет-соединение для общения с валидаторами в реальном времени.
• Фреймворки машинного обучения для разработки и совершенствования моделей искусственного интеллекта.
• Знание спецификаций подсети для согласования выводов искусственного интеллекта с ожиданиями сети.

Эти технические требования обеспечивают возможность майнерам эффективно обрабатывать задачи искусственного интеллекта, сохраняя при этом качество своих результатов. Сеть непрерывно адаптирует вознаграждения за майнинг, обеспечивая привлекательность вознаграждений как для существующих, так и для новых участников.

Масштабируемость и участие в сети

Майнинг Bittensor разработан для масштабирования вместе с ростом приложений, управляемых искусственным интеллектом. При введении новых подсетей майнеры получают доступ к дополнительным возможностям для обучения и генерации вознаграждений в области искусственного интеллекта. Сеть корректирует уровни сложности на основе уровней участия, обеспечивая сбалансированные и конкурентоспособные стимулы.

Децентрализованная природа Bittensor позволяет майнерам вносить результаты искусственного интеллекта без необходимости получения разрешения от централизованных органов. Это обеспечивает долгосрочную устойчивость, позволяя широкому кругу участников заниматься разработкой искусственного интеллекта, независимо от институциональной поддержки или ограничений финансирования.

Основные моменты

• Модель майнинга на основе ИИ – Майнеры вносят выходные данные, сгенерированные искусственным интеллектом, вместо решения криптографических головоломок, что делает майнинг процессом на основе интеллекта.
• Система ранжирования на основе валидаторов - Валидаторы оценивают и ранжируют представленные искусственным интеллектом материалы, обеспечивая, что материалы высокого качества получают большие награды TAO.
• Специализация подсети – Майнеры работают в пределах подсетей, сосредоточенных на конкретных задачах искусственного интеллекта, что позволяет осуществлять целенаправленное улучшение модели и развитие искусственного интеллекта в определенной области.
• Масштабируемость через расширение подсети - сеть вводит новые подсети по мере роста спроса на ИИ, создавая постоянные возможности для майнинга и совершенствования ИИ.
• Децентрализованное участие - Майнинг не требует разрешения от централизованных сущностей, позволяя отдельным лицам и организациям свободно вносить свои вклад в развитие искусственного интеллекта.