三龙戏水：蟠龙Dynex处理算力的汇聚与输出，穿云龙Bittensor处理AI之间的协作，九头龙Commune处理AI与区块链之间的连接。
下文参考：@ShogunMasterRoy @fififilin
认识区块链-机器学习集成的先驱
Dynex $DNX :利用去中心化技术将GPU虚拟成神经网络，该网络能够以前所未有的速度和效率执行任务，在某些情况下甚至超过了量子计算。它强调解决具有无限用例的现实世界问题。
Bittensor $TAO ：引入专门用于机器学习的去中心化网络，专注于创建全局神经网络。它强调激励跨分布式账本的数据共享和模型训练。
Commune AI $COM ：提出了 ML 的模块化框架，强调 ML 模型的互操作性和可重用性。它旨在创建一个更加开放和协作的机器学习环境，摆脱以平台为中心的模型。
技术架构：奠定基础
Dynex $DNX :通过名为 DynexSolve 的专有神经形态超级芯片算法实现的，该算法利用 GPU 和计算网络来解决具有无限用例的现实世界问题。
Bittensor $TAO ：围绕独特的神经区块链网络构建。它利用专门的节点（神经元）来进行机器学习任务的通信和协作，并通过自定义令牌系统进行激励。
Commune AI $COM ：围绕“Modulus”框架开发，重点关注模块化和可互操作的 ML 组件。这使得在集成各种机器学习工具和环境时具有更大的灵活性和可扩展性。
模块/节点结构：核心单元
Dynex $DNX :每个GPU矿工独立运行，为整个机器学习过程做出贡献。矿工根据其算力贡献获得奖励。
Bittensor $TAO ：网络中的每个节点独立运行，为整个机器学习过程做出贡献。节点根据其贡献获得奖励，从而培育竞争而合作的生态系统。
Commune AI $COM ：引入模块块作为核心单元，具有高度通用性并支持多个输入和输出。这鼓励开发更具适应性和可扩展性的机器学习模型。
数据管理和存储：保护和利用信息
Dynex $DNX :将客户数据AES-256加密后提交到 Dynex 平台。根据客户数据大小（例如2TB），分割数据，利用所需的少量epoch来获得良好的训练结果。由于神经形态层需要的训练周期数非常少，因此与 GPU 上的训练相比，训练的总运行时间将非常短。
例如，可以训练 QRBM，其中 epoch 1 使用 1/10 的数据进行训练，epoch 2 使用下一个 1/10 的数据进行训练，依此类推。
Bittensor $TAO ：专注于去中心化数据存储和管理，利用区块链固有的安全特性。这确保了整个网络的数据完整性和可访问性。
Commune AI $COM ：为模块提供强大的文件系统，实现有组织且高效的数据管理。这增强了机器学习模块的部署和维护过程。
API 和用户交互：连接用户和技术
Dynex $DNX :提供算力市场操作界面，与github CodeSpace兼容。方便用户轻松访问并完成ML 。
Bittensor $TAO ：提供与神经区块链网络交互的独特 API，允许用户轻松访问并为 ML 流程做出贡献。
Commune AI $COM ：具有全面的模块（Modulus）管理器 API，用于监督模块活动，为管理 ML 操作提供用户友好且直观的界面。
Modulus：开放式模块化设计
· Modulus允许用户使用其模块块包装任何机器学习或处理。
· 模块可以使用queue server进行本地连接或通过wire进行连接，以从全局队列中放置和获取对象。
· Modulus API 允许外部用户通过 JSON gRPC 在本地运行模块actors。
· 开发者可以创建适合其用例自定义支付模式，并且可以收取任何他们想要的代币。· Modulus 使用 python 库与不同的区块链进行交互，允许智能合约与其他非智能合约模块进行交互。模块还可以跨不同的链连接不同的智能合约，允许python开发人员自定义跨链同步。
· Commune目前已有近50个模块，任何人都可以免费创建它们，无需在链上注册。
互操作性和连接性：扩展网络
Dynex $DNX :专注于神经网络算力。与第三方应用广泛合作。已与医疗服务协议ETECA合作。
Bittensor $TAO ：网络中的每个神经元/节点都可以与其他神经元/节点连接和通信，形成一个有凝聚力的动态 ML 网络。
Commune AI $COM ：强调本地和远程模块之间的无缝连接，促进更具协作性和交互性的 ML 环境。支持模块化架构，鼓励代码的重用。（每个模块都表示为一个包含主 python 脚本及其配置文件的文件夹。模块文件夹可以构建成表示模块本体/树的单个文件系统，从而可以轻松重用和共享）。支持水平扩展，开发者可以添加实例或节点来轻松扩展，并利用云资源的可扩展性和弹性来适应不同的工作负载。
安全与治理：保护生态系统
Dynex $DNX :DynexSolve 的专有神经形态超级芯片算法正在申请专利。
Bittensor $TAO ：实施强大的安全措施来保护神经网络及其数据的完整性。
Commune AI $COM ：专注于安全模块访问控制并实施智能合约，以确保模块交互中的合规性和治理。
代币经济学和激励结构：促进参与
Dynex $DNX :DNX是系统原生币，无预挖，无ICO，商业客户支付的运算费用的70%注入区块供矿工开采。
Bittensor $TAO ：TAO 代币是生态系统的核心，激励节点对 ML 网络的贡献。$TAO代币在其生态系统中发挥着核心作用。它激励节点（神经元）对机器学习过程的贡献，创建一个基于代币的经济，奖励数据共享和模型训练。这种方法鼓励积极参与，但也可能带来与代币分配和价值稳定性相关的挑战。
Commune AI $COM ：虽然其核心操作不依赖原生代币，但它允许开发人员以各种方式将其模块和交互货币化，为参与提供经济激励。
$COM的代币经济学方法不太直接，因为它的核心操作不依赖于原生代币。然而，它允许模块和交互的货币化，这可以为开发人员和贡献者提供经济激励。这种方法更关注单个模块的效用和市场价值，而不是中心化的代币经济。
可扩展性和未来前景：展望未来
Dynex $DNX :将您的计算机或休眠的 GPU 挖矿设备转变为神经形态机器，赚取POUW收益：让我们一起通过挖矿解决现实问题。
Bittensor $TAO ：旨在扩展其神经网络，以创建一个真正的全球性和去中心化的机器学习生态系统。
Commune AI $COM ：专注于扩展其模块化框架以适应更广泛的 ML 工具和应用程序，旨在实现更加开放和协作的 ML 未来。
结论：三龙戏水Dynex $DNX、Bittensor $TAO和Commune AI $COM都代表了区块链与机器学习集成方面的重大进步。
Dynex算力去中心化，让挖矿不再是能源浪费；Bittensor专注于创建通过代币经济激励AI的开源协作；而 Commune AI 则强调更加开放、模块化的方法，为 ML 开发提供灵活性和可扩展性。这三个项目都有可能彻底改变机器学习和区块链技术融合和交互的方式。
