三龍戲水：蟠龍Dynex處理算力的匯聚與輸出，穿雲龍Bittensor處理AI之間的協作，九頭龍Commune處理AI與區塊鏈之間的連接。
下文參考：@ShogunMasterRoy @fififilin
認識區塊鏈-機器學習集成的先驅
Dynex $DNX :利用去中心化技術將GPU虛擬成神經網絡，該網絡能夠以前所未有的速度和效率執行任務，在某些情況下甚至超過了量子計算。它強調解決具有無限用例的現實世界問題。
Bittensor $TAO ：引入專門用於機器學習的去中心化網絡，專注於創建全局神經網絡。它強調激勵跨分佈式賬本的數據共享和模型訓練。
Commune AI $COM ：提出了 ML 的模塊化框架，強調 ML 模型的互操作性和可重用性。它旨在創建一個更加開放和協作的機器學習環境，擺脫以平臺為中心的模型。
技術架構：奠定基礎
Dynex $DNX :通過名為 DynexSolve 的專有神經形態超級芯片算法實現的，該算法利用 GPU 和計算網絡來解決具有無限用例的現實世界問題。
Bittensor $TAO ：圍繞獨特的神經區塊鏈網絡構建。它利用專門的節點（神經元）來進行機器學習任務的通信和協作，並通過自定義令牌系統進行激勵。
Commune AI $COM ：圍繞“Modulus”框架開發，重點關注模塊化和可互操作的 ML 組件。這使得在集成各種機器學習工具和環境時具有更大的靈活性和可擴展性。
模塊/節點結構：核心單元
Dynex $DNX :每個GPU礦工獨立運行，為整個機器學習過程做出貢獻。礦工根據其算力貢獻獲得獎勵。
Bittensor $TAO ：網絡中的每個節點獨立運行，為整個機器學習過程做出貢獻。節點根據其貢獻獲得獎勵，從而培育競爭而合作的生態系統。
Commune AI $COM ：引入模塊塊作為核心單元，具有高度通用性並支持多個輸入和輸出。這鼓勵開發更具適應性和可擴展性的機器學習模型。
數據管理和存儲：保護和利用信息
Dynex $DNX :將客戶數據AES-256加密後提交到 Dynex 平臺。根據客戶數據大小（例如2TB），分割數據，利用所需的少量epoch來獲得良好的訓練結果。由於神經形態層需要的訓練週期數非常少，因此與 GPU 上的訓練相比，訓練的總運行時間將非常短。
例如，可以訓練 QRBM，其中 epoch 1 使用 1/10 的數據進行訓練，epoch 2 使用下一個 1/10 的數據進行訓練，依此類推。
Bittensor $TAO ：專注於去中心化數據存儲和管理，利用區塊鏈固有的安全特性。這確保了整個網絡的數據完整性和可訪問性。
Commune AI $COM ：為模塊提供強大的文件系統，實現有組織且高效的數據管理。這增強了機器學習模塊的部署和維護過程。
API 和用戶交互：連接用戶和技術
Dynex $DNX :提供算力市場操作界面，與github CodeSpace兼容。方便用戶輕鬆訪問並完成ML 。
Bittensor $TAO ：提供與神經區塊鏈網絡交互的獨特 API，允許用戶輕鬆訪問併為 ML 流程做出貢獻。
Commune AI $COM ：具有全面的模塊（Modulus）管理器 API，用於監督模塊活動，為管理 ML 操作提供用戶友好且直觀的界面。
Modulus：開放式模塊化設計
· Modulus允許用戶使用其模塊塊包裝任何機器學習或處理。
· 模塊可以使用queue server進行本地連接或通過wire進行連接，以從全局隊列中放置和獲取對象。
· Modulus API 允許外部用戶通過 JSON gRPC 在本地運行模塊actors。
· 開發者可以創建適合其用例自定義支付模式，並且可以收取任何他們想要的代幣。· Modulus 使用 python 庫與不同的區塊鏈進行交互，允許智能合約與其他非智能合約模塊進行交互。模塊還可以跨不同的鏈連接不同的智能合約，允許python開發人員自定義跨鏈同步。
· Commune目前已有近50個模塊，任何人都可以免費創建它們，無需在鏈上註冊。
互操作性和連接性：擴展網絡
Dynex $DNX :專注於神經網絡算力。與第三方應用廣泛合作。已與醫療服務協議ETECA合作。
Bittensor $TAO ：網絡中的每個神經元/節點都可以與其他神經元/節點連接和通信，形成一個有凝聚力的動態 ML 網絡。
Commune AI $COM ：強調本地和遠程模塊之間的無縫連接，促進更具協作性和交互性的 ML 環境。支持模塊化架構，鼓勵代碼的重用。（每個模塊都表示為一個包含主 python 腳本及其配置文件的文件夾。模塊文件夾可以構建成表示模塊本體/樹的單個文件系統，從而可以輕鬆重用和共享）。支持水平擴展，開發者可以添加實例或節點來輕鬆擴展，並利用雲資源的可擴展性和彈性來適應不同的工作負載。
安全與治理：保護生態系統
Dynex $DNX :DynexSolve 的專有神經形態超級芯片算法正在申請專利。
Bittensor $TAO ：實施強大的安全措施來保護神經網絡及其數據的完整性。
Commune AI $COM ：專注於安全模塊訪問控制並實施智能合約，以確保模塊交互中的合規性和治理。
代幣經濟學和激勵結構：促進參與
Dynex $DNX :DNX是系統原生幣，無預挖，無ICO，商業客戶支付的運算費用的70%注入區塊供礦工開採。
Bittensor $TAO ：TAO 代幣是生態系統的核心，激勵節點對 ML 網絡的貢獻。$TAO代幣在其生態系統中發揮著核心作用。它激勵節點（神經元）對機器學習過程的貢獻，創建一個基於代幣的經濟，獎勵數據共享和模型訓練。這種方法鼓勵積極參與，但也可能帶來與代幣分配和價值穩定性相關的挑戰。
Commune AI $COM ：雖然其核心操作不依賴原生代幣，但它允許開發人員以各種方式將其模塊和交互貨幣化，為參與提供經濟激勵。
$COM的代幣經濟學方法不太直接，因為它的核心操作不依賴於原生代幣。然而，它允許模塊和交互的貨幣化，這可以為開發人員和貢獻者提供經濟激勵。這種方法更關注單個模塊的效用和市場價值，而不是中心化的代幣經濟。
可擴展性和未來前景：展望未來
Dynex $DNX :將您的計算機或休眠的 GPU 挖礦設備轉變為神經形態機器，賺取POUW收益：讓我們一起通過挖礦解決現實問題。
Bittensor $TAO ：旨在擴展其神經網絡，以創建一個真正的全球性和去中心化的機器學習生態系統。
Commune AI $COM ：專注於擴展其模塊化框架以適應更廣泛的 ML 工具和應用程序，旨在實現更加開放和協作的 ML 未來。
結論：三龍戲水Dynex $DNX、Bittensor $TAO和Commune AI $COM都代表了區塊鏈與機器學習集成方面的重大進步。
Dynex算力去中心化，讓挖礦不再是能源浪費；Bittensor專注於創建通過代幣經濟激勵AI的開源協作；而 Commune AI 則強調更加開放、模塊化的方法，為 ML 開發提供靈活性和可擴展性。這三個項目都有可能徹底改變機器學習和區塊鏈技術融合和交互的方式。
