Ba con rồng đang chơi đùa trong nước: Panlong Dynex xử lý việc tổng hợp và đầu ra của tỷ lệ băm, Chuanyunlong Bittensor xử lý sự cộng tác giữa AI và Xã Kuzuryu xử lý kết nối giữa AI và blockchain.
Tham khảo bên dưới: @ShogunMasterRoy @fififilin
Gặp gỡ Blockchain—Người tiên phong trong tích hợp học máy
Dynex $DNX: Tận dụng công nghệ phi tập trung để ảo hóa GPU thành mạng thần kinh có thể thực hiện nhiệm vụ với tốc độ và hiệu quả chưa từng có, trong một số trường hợp thậm chí còn vượt xa cả điện toán lượng tử. Nó nhấn mạnh việc giải quyết các vấn đề trong thế giới thực với các trường hợp sử dụng không giới hạn.
Bittensor $TAO: Giới thiệu mạng phi tập trung dành riêng cho học máy, tập trung vào việc tạo ra mạng lưới thần kinh toàn cầu. Nó nhấn mạnh khích lệ chia sẻ dữ liệu và đào tạo mô hình trên sổ cái phân tán .
Xã AI $COM: Đề xuất khung mô-đun cho ML, nhấn mạnh khả năng tương tác và tái sử dụng của các mô hình ML. Nó nhằm mục đích tạo ra một hoàn cảnh máy học hợp tác và cởi mở hơn, tránh xa các mô hình lấy nền tảng làm trung tâm.
Kiến trúc kỹ thuật: Đặt nền móng
Dynex $DNX : Được kích hoạt thông qua thuật toán siêu chip thần kinh độc quyền có tên DynexSolve, tận dụng GPU và mạng điện toán để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực với các trường hợp sử dụng không giới hạn.
Bittensor $TAO: Được xây dựng xung quanh mạng blockchain thần kinh độc đáo. Nó sử dụng nút chuyên dụng (tế bào thần kinh) để giao tiếp và cộng tác trong nhiệm vụ học máy, khích lệ thông qua hệ thống mã thông báo tùy chỉnh.
Xã AI $COM: Được phát triển dựa trên khung “Modulus” với trọng tâm là các thành phần ML mô-đun và có thể tương tác. Điều này cho phép tính linh hoạt và mở rộng cao hơn khi tích hợp các công cụ và hoàn cảnh máy học khác nhau.
Cấu trúc mô-đun/ nút: Đơn vị cốt lõi
Dynex $DNX: Mỗi thợ đào GPU chạy độc lập, góp phần vào quá trình học máy tổng thể. Thợ đào được khen thưởng dựa trên sự đóng góp tỷ lệ băm của họ.
Bittensor $TAO: Mỗi nút trong mạng hoạt động độc lập, góp phần vào quá trình học máy tổng thể. Nút được khen thưởng dựa trên sự đóng góp của họ, thúc đẩy một hệ sinh thái mang tính cạnh tranh nhưng hợp tác.
Xã AI $COM: Giới thiệu các khối mô-đun làm đơn vị cốt lõi có tính linh hoạt cao và hỗ trợ nhiều đầu vào và đầu ra. Điều này khuyến khích sự phát triển của các mô hình học máy có khả năng thích ứng và mở rộng hơn.
Quản lý và lưu trữ dữ liệu: Bảo vệ và sử dụng thông tin
Dynex $DNX: Crypto dữ liệu khách hàng bằng AES-256 và gửi dữ liệu đó lên nền tảng Dynex . Tùy thuộc vào kích thước dữ liệu của khách hàng (ví dụ: 2TB), hãy phân chia dữ liệu và sử dụng số lượng nhỏ kỷ nguyên cần thiết để đạt được kết quả đào tạo tốt. Vì lớp mô phỏng thần kinh yêu cầu số lượng giai đoạn đào tạo rất nhỏ nên tổng thời gian chạy của quá trình đào tạo sẽ rất ngắn so với đào tạo trên GPU.
Ví dụ: một QRBM có thể được huấn luyện trong đó kỷ nguyên 1 được huấn luyện bằng cách sử dụng 1/10 dữ liệu, kỷ nguyên 2 được huấn luyện bằng cách sử dụng 1/10 dữ liệu tiếp theo, v.v.
Bittensor $TAO: Tập trung vào việc lưu trữ và quản lý dữ liệu phi tập trung , tận dụng tính năng bảo mật vốn có của blockchain. Điều này đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và khả năng truy cập trên toàn bộ mạng.
Xã AI $COM: Cung cấp một hệ thống tệp mạnh mẽ cho mô-đun để quản lý dữ liệu có tổ chức và hiệu quả. Điều này giúp tăng cường quá trình triển khai và bảo trì mô-đun đun học máy.
API và tương tác người dùng: Kết nối người dùng và công nghệ
Dynex $DNX: Cung cấp giao diện vận hành thị trường tỷ lệ băm, tương thích với github CodeSpace. Giúp người dùng dễ dàng truy cập và hoàn thành ML.
Bittensor $TAO: Cung cấp một API duy nhất để tương tác với các mạng blockchain thần kinh, cho phép người dùng dễ dàng truy cập và đóng góp cho các quy trình ML.
Xã AI $COM: Có API trình quản lý mô-đun(Modulus) toàn diện để giám sát hoạt động mô-đun, cung cấp giao diện trực quan và thân thiện với người dùng để quản lý các hoạt động ML.
Mô-đun: thiết kế mô-đun mở
· Mô-đun cho phép người dùng bao bọc bất kỳ quá trình học hoặc xử lý máy nào bằng cách sử dụng các khối mô-đun của nó.
· Mô-Đun có thể kết nối cục bộ hoặc qua dây bằng cách sử dụng máy chủ xếp hàng để đặt và lấy các đối tượng từ hàng đợi toàn cầu.
· API mô-đun cho phép người dùng bên ngoài chạy cục bộ các tác nhân mô-đun thông qua JSON gRPC.
· Nhà phát triển có thể tạo các mô hình thanh toán tùy chỉnh phù hợp với trường hợp sử dụng của họ và tính phí bất kỳ token họ muốn. · Mô-đun sử dụng thư viện python để tương tác với blockchain khác nhau, cho phép các hợp đồng thông minh tương tác với mô-đun hợp đồng không thông minh khác. Mô-Đun cũng có thể kết nối các hợp đồng thông minh khác nhau trên Chuỗi khác nhau, cho phép các nhà phát triển Python tùy chỉnh đồng bộ hóa Chuỗi chéo.
· Xã hiện có gần 50 mô-đun và bất kỳ ai cũng có thể tạo chúng miễn phí mà không cần đăng ký trên Chuỗi.
Khả năng tương tác và kết nối: Mở rộng mạng
Dynex $DNX: Tập trung vào tỷ lệ băm mạng thần kinh. Hoạt động rộng rãi với các ứng dụng của bên thứ ba. Đã hợp tác với Thỏa thuận Dịch vụ Y tế ETECA.
Bittensor $TAO: Mỗi nơ-ron/ nút trong mạng có thể kết nối và giao tiếp với các nơ-ron/ nút khác để tạo thành một mạng ML năng động và gắn kết.
Xã AI $COM: Nhấn mạnh kết nối liền mạch giữa mô-đun cục bộ và từ xa , thúc đẩy hoàn cảnh ML tương tác và cộng tác hơn . Hỗ trợ kiến trúc mô-đun và khuyến khích tái sử dụng mã. (Mỗi mô-đun được biểu diễn dưới dạng một thư mục chứa tập lệnh python chính và các tệp cấu hình của nó. Thư mục mô-đun có thể được tích hợp thành một hệ thống tệp duy nhất biểu thị mô-đun, cho phép dễ dàng sử dụng lại và chia sẻ). Hỗ trợ mở rộng theo chiều ngang, nhà phát triển có thể thêm phiên bản hoặc nút để dễ dàng mở rộng và tận dụng mở rộng cũng như tính linh hoạt của tài nguyên đám mây nhằm thích ứng với các khối lượng công việc khác nhau.
An ninh và quản trị: Bảo vệ hệ sinh thái
Dynex $DNX :Thuật toán siêu chip thần kinh độc quyền của DynexSolve đang chờ cấp bằng sáng chế.
Bittensor $TAO: Thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ tính toàn vẹn của mạng lưới thần kinh và dữ liệu.
Xã AI $COM: Tập trung vào kiểm soát truy cập mô-đun an toàn và triển khai các hợp đồng thông minh để đảm bảo tuân thủ và quản trị trong các tương tác mô-đun.
Kinh tế học token và cấu trúc khích lệ: Thúc đẩy sự tham gia
Dynex $DNX :DNX là tiền tệ gốc của hệ thống, không có hoạt động khai thác trước và không có ICO. 70% phí điện toán mà khách hàng thương mại thanh toán sẽ được đưa vào các khối để thợ đào khai thác.
Bittensor $TAO: Token TAO là cốt lõi của hệ sinh thái và khích lệ nút đóng góp cho mạng ML. Token$TAO đóng vai trò trung tâm trong hệ sinh thái của nó. Nó khích lệ nút(tế bào thần kinh) đóng góp cho quá trình học máy, tạo ra nền kinh tế dựa trên token thưởng cho việc chia sẻ dữ liệu và đào tạo mô hình. Phương pháp này khuyến khích sự tham gia tích cực nhưng cũng có thể đặt ra những thách thức liên quan đến phân phối token và tính ổn định của giá trị.
Xã AI $COM: Mặc dù hoạt động cốt lõi của nó không dựa vào Token gốc nhưng nó cho phép các nhà phát triển kiếm tiền từ mô-đun và tương tác của họ theo nhiều cách khác nhau, cung cấp khích lệ tài chính cho việc tham gia.
Phương pháp kinh tế học token của $COM ít đơn giản hơn vì hoạt động cốt lõi của nó không phụ thuộc vào Token gốc. Tuy nhiên, nó cho phép kiếm tiền từ mô-đun và tương tác, điều này có thể mang lại khích lệ tài chính cho các nhà phát triển và người đóng góp. Phương pháp này tập trung nhiều hơn vào tiện ích và giá trị thị trường của mô-đun riêng lẻ hơn là kinh tế token tập trung.
Mở rộng và triển vọng trong tương lai: Nhìn về phía trước
Dynex $DNX : Biến máy tính hoặc giàn khai thác GPU không hoạt động của bạn thành một cỗ máy thần kinh và lợi nhuận POUW: Hãy cùng nhau giải quyết các vấn đề trong thế giới thực thông qua khai thác.
Bittensor $TAO: nhằm mục đích mở rộng mạng lưới thần kinh của mình để tạo ra một hệ sinh thái học máy phi tập trung tính toàn cầu và toàn cầu thực sự.
Xã AI $COM: Tập trung vào mở rộng khung mô-đun để phù hợp với nhiều công cụ và ứng dụng ML hơn, hướng tới một tương lai ML hợp tác và cởi mở hơn.
Kết luận: Dynex $DNX, Bittensor $TAO và Commune AI $COM đều thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong tích hợp blockchain và học máy.
Tỷ lệ băm Dynex phi tập trung, khiến khai thác không còn lãng phí năng lượng; Bittensor tập trung vào việc tạo ra sự cộng tác mã nguồn mở khích lệ AI thông qua kinh tế token ; trong khi Commune AI nhấn mạnh phương pháp mô-đun và mô-đun mở hơn để mang lại sự linh hoạt và linh hoạt cho khả năng mở mở rộng ML. . Cả ba dự án đều có tiềm năng cách mạng hóa cách thức máy học và công nghệ blockchain hợp nhất và tương tác.
