I. نظرة عامة على المشروع

1.1 مقدمة النواة

Bittensor هو بروتوكول لامركزي يركز على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، في طليعة الذكاء الاصطناعي اللامركزي. وهي تستفيد من تقنية blockchain لمواجهة التحديات الرئيسية في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدية ، مثل ملكية البيانات ، وحوافز التدريب النموذجية ، وتوافر خدمات الذكاء الاصطناعي. في الوقت الحالي ، يتطلب التدريب على نموذج التعلم الآلي طلبا كبيرا على الموارد ، وعادة ما يكون في متناول الشركات الكبيرة مثل Google و OpenAI. في ضوء ذلك ، تلتزم Bittensor بتحقيق اللامركزية في الوصول إلى نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ، والعمل بطريقة مناهضة للرقابة ، ومنع النماذج المماثلة المدربة من قبل شركات مختلفة من القتال بشكل مستقل ، وتعزيز قابلية تركيب وانفتاح النماذج الذكاء الاصطناعي للتطوير المتسارع في مجال الذكاء الاصطناعي.

نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Bittensor يشجع على السلوك التعاوني ويضمن استقرار النظام البلوكشين من خلال نظام المكافآت الخاص بـ العملة الرقمية الأصلية TAO token. أحد الميزات البارزة هو هيكل الشبكة الفرعية المخصصة، وهي النقطة الرئيسية التي تتم فيها إنشاء قيمة حقيقية من خلال المنافسة والتعاون. يستخدم Bittensor هذا لتشجيع الابتكار والتعهد بالشمولية وإعطاء الأولوية للجودة. يهدف نموذج الاقتصاد الرمزي لـ Bittensor إلى تعزيز ممارسات التوزيع العادلة وضمان حوافز متواصلة لمشاركي الشبكة. حاليًا، تكون حوالي 89% من العملات المتداولة لـ TAO في حالة الرهن، وهو ما يعكس مستوى المشاركة العالي في الشبكة.

مصدر الصورة: موقع TAO الرسمي

1.2 تاريخ التطوير

• في عام 2019، تأسست Bittensor بواسطة جاكوب روبيرت ستيفز وعلاء شعبانة، وتم إطلاق المشروع، مكرس لاستكشاف مسارات مبتكرة لتوحيد التكنولوجيا اللامركزية والذكاء الاصطناعي.

• في يناير 2021، تم تشغيل الشبكة الرئيسية الأولية (Kusangi)، ولكن تم إيقافها في وقت لاحق وترحيلها.

• في نوفمبر 2021 ، تم إطلاق Nakamoto mainnet الحالي لتوفير بنية تحتية أكثر استقرارًا لتطوير المشروع.

• في عام 2023 ، خضعت Bittensor لسلسلة من الترقيات والتوسعات ، مثل الترقية الثورية في أكتوبر التي قدمت شبكات فرعية ، مما يسمح لأي شخص بإنشاء شبكة فرعية خاصة به بحوافز مخصصة وحالات استخدام مختلفة ، مما يزيد من إثراء النظام البيئي.

• في عام 2024، استمر المشروع في التقدم، وذهبت شبكة Masa's Bittensor Subnet 42 على الشبكة الرئيسية في 28 أغسطس، مما يوفر بيانات مجتمعة في الوقت الحقيقي وبدون إذن لمطوري الذكاء الاصطناعي. انضمت مؤسسات ومشاريع أكثر، مما يوسع بشكل مستمر نظامها البيئي.

2. التحليل الفني

2.1 الهندسة المعمارية الفريدة

2.1.1 هيكل الشبكة الفرعية

هيكل الشبكة الفرعية ل Bittensor فريد من نوعه ، فهو يشبه "غرفة" مخصصة مصممة بعناية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة. يمكن لكل شبكة فرعية تخصيص آلية المكافأة وفقا للاحتياجات المحددة لتطبيق الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن المشاريع الذكاء الاصطناعي التي تركز على التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية أو التنبؤ الذكي يمكنها العثور على المساحة الأنسب لتطويرها في نظام الشبكة الفرعية ل Bittensor. بأخذ الشبكة الفرعية 6 كمثال ، يقوم فريق Nous Research الشهير بتشغيل هذه الشبكة الفرعية ويستخدم بيانات Corcel الاصطناعية في الشبكة الفرعية 18 لضبط نماذج اللغات الكبيرة (LLM). يتلقى كل عامل منجم في الشبكة الفرعية نفس البيانات التركيبية يوميا ويستخدم استراتيجياته وتقنياته الخاصة لتحسين LLM. من خلال آلية حوافز مكافآت TAO ، يتم تقليل "الخسارة الإيجابية" للنموذج ، وتقليل الأخطاء ، ويسعون جاهدين ليكونوا في قمة لوحة المتصدرين للشبكة الفرعية الدقيقة. يكسر هذا النموذج الحالة المعزولة للبيانات والنماذج في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدية ، مما يسمح للنماذج من فرق مختلفة بالتعلم والتطور معا داخل الشبكة الفرعية ، مما يحفز الابتكار بشكل كبير ويوفر تربة خصبة للتطوير المتنوع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

تصميم متدرج 2.1.2

يبني تصميم Bittensor متعدد الطبقات نظاما بيئيا فعالا وتعاونيا الذكاء الاصطناعي. تستضيف طبقة عمال المناجم ، باعتبارها القوة الأساسية الدافعة الذكاء الاصطناعي الابتكار ، نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة وتديرها ، وتعمل بمثابة "ورشة عمل إبداعية" للنظام البيئي بأكمله ، وتنتج باستمرار نماذج ذكية متنوعة. تتحمل طبقة المدقق مسؤولية حماية سلامة وإجماع blockchain ، وتعمل ك "مفتشي جودة" صارمين لتقييم جودة وفعالية النماذج التي يقدمها عمال المناجم بدقة ، وترتيب النماذج بدقة بناء على مهام محددة ، مما يضمن أن النماذج عالية الجودة فقط هي التي يمكن أن تدخل المرحلة التالية. تعمل طبقة المؤسسة ك "محول ذكي" ، حيث تستخدم بمهارة القدرات الذكاء الاصطناعي للشبكة لتطوير التطبيقات المتطورة وحل مشاكل العالم الحقيقي المعقدة. تفتح طبقة المستهلك بوابة ملائمة للمستخدمين النهائيين والمؤسسات المختلفة ، مما يمكنهم من الوصول بسهولة إلى الحلول والخدمات التي تم إنشاؤها بواسطة الشبكة ، مما يسمح بتحقيق قيمة الذكاء الاصطناعي على أرض الواقع. تؤدي كل طبقة واجباتها وتتعاون بشكل وثيق ، مما يتيح التدفق السلس للمعلومات والقيمة بين الطبقات ، وتحقيق تكامل سلس وفعال لتشغيل blockchain والخدمات الذكاء الاصطناعي ، ووضع أساس متين للتطبيق على نطاق واسع والابتكار المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

2.2 خوارزمية النواة

2.2.1 نموذج الخليط المتخصص اللامركزي (MoE)

يعد نموذج خليط الخبراء اللامركزي (MoE) الذي اعتمدته Bittensor "سلاحا" رئيسيا لتحسين دقة وكفاءة التنبؤ الذكاء الاصطناعي. في بناء نموذج الذكاء الاصطناعي التقليدي ، غالبا ما يكون النموذج الواحد محدودا بهيكله وبيانات التدريب الخاصة به ويكون مقيدا عند مواجهة مهام معقدة ومتنوعة. يتخذ نموذج وزارة التربية والتعليم نهجا مختلفا من خلال دمج العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المهنية ، حيث يعمل كل نموذج ك "خبير" له نقاط قوته الخاصة. في التشغيل الفعلي ، تقوم شبكة البوابات بذكاء بتعيين المهام إلى نموذج الخبير الأنسب بناء على ميزات بيانات الإدخال. على سبيل المثال ، في مهمة إنشاء كود Python مع التعليقات الإسبانية ، يكون نموذج معالجة اللغة مسؤولا عن تحليل التعليقات الإسبانية ، بينما يركز نموذج البرمجة على إنشاء كود Python دقيق. ينتج عن الجمع بين الاثنين حلا أفضل بكثير من نموذج واحد. يستفيد هذا العمل التعاوني بشكل كامل من المزايا الفريدة لكل نموذج ، ويعالج المشكلات المعقدة بشكل فعال ويمكن Bittensor من إظهار الأداء المتميز في التعامل مع المهام متعددة المجالات وعالية الصعوبة ، مما يجعل تنبؤات الذكاء الاصطناعي أكثر دقة وشمولية.

2.2.2 إثبات ذكي (إثبات الذكاء)

إثبات الذكاء هو "قاعدة" مبتكرة لشبكة Bittensor لتحفيز المساهمات عالية الجودة وضمان جودة الشبكة. بموجب هذه الآلية ، لا يمكن للعقد الاعتماد على منافسة شبكة blockchain التقليدية القائمة على قوة الحوسبة (على سبيل المثال ، PoW) أو امتلاك الحصة (على سبيل المثال ، PoS) لتلقي المكافآت. بدلا من ذلك ، يجب عليهم الاعتماد على "قدراتهم الحقيقية" لأداء مهام التعلم الآلي. تحتاج العقد إلى تشغيل نماذج تعلم آلي عالية الجودة بجهد كامل ومعالجة المهام بدقة وكفاءة وتحقيق نتائج قيمة. علاوة على ذلك ، يجب أن تخضع هذه الإنجازات لتدقيق صارم من غالبية المدققين وأن يتم الاعتراف بها قبل أن تتاح لهم الفرصة ليتم اختيارهم لإضافة كتل جديدة إلى السلسلة وكسب مكافآت رمز TAO. وهذا يشجع العقد على تحسين النماذج باستمرار ، وتحسين الذكاء ، وضخ المعرفة والخدمات عالية القيمة باستمرار في الشبكة ، وتجنب التداخل بشكل فعال من العقد منخفضة الجودة أو الضارة وضمان التطوير القوي وعالي الجودة لشبكة Bittensor بأكملها تحت القيادة الذكية.

ثلاثة، نظام الاقتصاد الرمزي

3.1 وظائف رمز TAO

3.1.1 آلية الحوافز

يبني رمز TAO نظام حوافز فعال في شبكة Bittensor ، مما يلهم حماس المشاركين في الشبكة بشكل كامل. بالنسبة لعمال المناجم ، فإنهم يستثمرون قدرا كبيرا من الموارد الحسابية لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتقديم خدمات ذكية للشبكة. يمكن استبدال كل ناتج نموذج دقيق ونتيجة تحليل بيانات قيمة بمكافآت رمز TAO المقابلة. وهذا يشجع عمال المناجم على التحسين المستمر لبنية النموذج ، وتحسين قوة الحوسبة ، واستكشاف حدود جديدة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للحصول على المزيد من المكافآت. يتحمل المدققون مسؤولية مراجعة جودة عمل عمال المناجم. من خلال معرفتهم المهنية وموقفهم الصارم ، يقومون بتقييم النتائج المقدمة من عمال المناجم. عندما يحدد المدققون بشكل محايد ودقيق النماذج عالية الجودة ويضمنون جودة خدمات الشبكة ، فإنهم يتلقون أيضا رموز TAO ، مما يحفزهم على الحفاظ على حكم عالي المستوى. تعمل آلية الحوافز هذه كمحرك قوي يقود الابتكار المستمر والتشغيل الفعال لشبكة Bittensor بأكملها ، مما يمكن النظام البيئي اللامركزي الذكاء الاصطناعي من الازدهار والتطور.

قواعد الإيداع 3.1.2

يعد تعهد رموز TAO ضمانا رئيسيا للحفاظ على استقرار وسلامة شبكة Bittensor. يجب على المشاركين الذين يرغبون في الاندماج بعمق في الشبكة كعمال مناجم أو مدققين وكسب الأرباح التعهد بمبلغ معين من TAO. هذا الرمز المميز المرهون يشبه "إيداع النزاهة" الذي يقيد سلوك المشارك. من ناحية ، بالنسبة لعمال المناجم ، يعني التعهد أنهم إذا حاولوا الغش أو تقديم نماذج منخفضة الجودة لخداع المكافآت ، فلن يتلقوا شيئا فحسب ، بل سيواجهون أيضا خسارة فادحة في الرموز المرهونة ، مما يجبرهم على اتباع القواعد والتركيز على تحسين أداء النموذج. من ناحية أخرى ، لا يجرؤ المدققون على أن يكونوا سطحيين في أعمال التدقيق الخاصة بهم. بمجرد حدوث أحكام غير عادلة والإضرار بمصداقية الشبكة ، فإن الرموز المميزة التي تم التعهد بها ستكون أيضا في خطر. وبهذه الطريقة، تخلق آلية إعلان التبرعات بيئة تنافسية عادلة ومنظمة للشبكة، مما يضمن أن كل مشارك يمكن أن يساهم في المصالح العامة للشبكة بدلا من تقويض أساسها.

3.1.3 قوة الحكم

يمكن رمز TAO حامليه من الحصول على قوة حقيقية لإدارة الشبكة ، مما يدل بشكل كامل على مفهوم اللامركزية في Bittensor. في عقد صنع القرار الحاسمة التي تؤثر على تطوير الشبكة ، مثل ترقيات البروتوكول وتعديلات المعلمات وإطلاق ميزات جديدة ، يمكن لحاملي الرمز المميز التصويت بناء على وزن ممتلكاتهم. تكسر آلية صنع القرار الديمقراطية هذه قيود الإدارة المركزية التقليدية ، مما يسمح لكل صاحب مصلحة أن يكون له صوت في مستقبل الشبكة. عندما يتوقع أعضاء المجتمع عموما تحسين خوارزمية إثبات الذكاء لتحسين الكفاءة أو تعديل قواعد توزيع مكافآت الشبكة الفرعية لتعزيز المنافسة العادلة ، يمكنهم بدء المقترحات والتصويت لدفع التغييرات. وهذا يضمن أن تطوير الشبكة يتبع عن كثب احتياجات المجتمع ، ويستمر في التطور ، ويصبح حقا منصة ابتكار الذكاء الاصطناعي يقودها جميع المشاركين ، وتعمل لصالح الجمهور.

3.1.4 رسوم المعاملات والمدفوعات الخدمية

في العمل اليومي لشبكة Bittensor، يلعب رمز TAO دورًا رئيسيًا كمزلق للمعاملات ووسيط لتبادل الخدمات. تتطلب جميع المعاملات المختلفة في الشبكة، سواء كانت تسوية الدخل بين المنقبين والمدققين، أو تحويل الرموز، أو مشتريات المستخدمين لخدمات الذكاء الاصطناعي واستدعاء النماذج الذكية، استهلاك الرموز TAO لدفع الرسوم المقابلة. من الناحية التقنية، تعوض هذه الرسوم المعاملات استهلاك الطاقة الحاسوبية وتكاليف الوقت للمنقبين والمدققين في معالجة والتحقق من المعاملات، مما يضمن استمرار دوافعهم لخدمة الشبكة. من منظور بيئي، يستخدم المستخدمون TAO لشراء خدمات الذكاء الاصطناعي مثل حقن الحيوية في الشبكة، مما يسمح للمنقبين والمطورين وغيرهم من الجماعات بتكثيف الموارد في البحث والتطوير التقني، مما يشكل دورة حميدة. يبني رمز TAO نظامًا اقتصاديًا متداولًا ذاتي الاكتفاء وسلسًا داخليًا، مما يرسخ أساسًا صلبًا لازدهار شبكة Bittensor المستدام.

3.2 توزيع الرموز والدورة التداولية

تم تحديد المبلغ الإجمالي لرموز TAO بمبلغ 21 مليون ، وتم تصميم نموذج التوزيع الخاص بها بعناية لتحقيق التوازن بين مصالح جميع الأطراف وضمان التنمية المستدامة للشبكة. وخلال مرحلة التوزيع الأولية، لم يتم حجز أي حصص خاصة لمنع التعدين المسبق غير العادل، واعتمدت كليا على المشاركة النشطة وناتج المساهمة من جانب المشاركين. اعتبارا من الآن ، يتم تداول حوالي 6.5 مليون رمز TAO ، وهو ما يمثل 31.18٪ من إجمالي العرض ، مما يعكس أن هناك كمية معينة من الرموز المستخدمة لتبادل القيمة وتوزيع الحوافز في السوق ، والحفاظ على النشاط الاقتصادي للشبكة. تجدر الإشارة إلى أن ما يصل إلى 89٪ من رموز TAO المتداولة يتم رهانها ، مما يدل تماما على الثقة القوية للمشاركين في الشبكة في مشروع Bittensor. إنهم على استعداد لقفل الرموز ، وربط مصالحهم الخاصة بعمق بمستقبل الشبكة ، والعمل معا لتعزيز التنمية المزدهرة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. في الوقت نفسه ، توفر نسبة التخزين العالية أيضا دعما قويا لأمن الشبكة والتشغيل المستقر ، مما يضمن صعوبة الهجمات الضارة والمضاربة قصيرة الأجل والسلوكيات السلبية الأخرى في زعزعة الأساس البيئي.

معلومات أساسية لـ 3.3 توكن

• قيمة السوق: $4,384,744,371
• قيمة السوق الكلية المخففة: 11,339,614,537 دولار
• الدورة: 8،120،173
• العرض الإجمالي: 21,000,000
• العرض الأقصى: 21،000،000

معلومات أساسية حول رمز TAO تم تحديثها في 2025-1-7 17:22. تتذبذب العملة المشفرة بشكل كبير، والمعلومات المذكورة أعلاه هي للإشارة فقط.

أداء السوق لـ 3.4 TAO

يتم عرض أداء سوق TAO في الرسم البياني التالي:

تاو فتح التداول الفوري والعقود على منصة Gate.io.انقر لبدء التداول!

كرمز أصلي ل Bittensor ، اجتذب أداء سوق TAO الكثير من الاهتمام. على مدار العام الماضي ، تذبذب سعر TAO بشكل كبير ، مما يدل على إمكانات نمو عالية وتعايش عالي المخاطر. في بداية العام ، كان سعر TAO منخفضا نسبيا ، عند حوالي 200 دولار. في ذلك الوقت ، كان السوق لا يزال في مرحلة الإدراك والاستكشاف لمشروع Bittensor ، وتسبب عدم اليقين في المرحلة المبكرة من التطور البيئي في بقاء السعر نائما. مع تكرار تكنولوجيا المشروع ، مثل تحسين بنية الشبكة الفرعية ، وتحسين خوارزميات الإثبات الذكية ، وتوسيع سيناريوهات التطبيق ، وخاصة الأداء المتميز في مجال معالجة اللغة الطبيعية ، فقد اجتذب عددا كبيرا من المستثمرين للدخول ، وارتفع السعر على طول الطريق ، ليصل إلى أعلى مستوى له عند 800 دولار في منتصف العام.

من منظور القيمة السوقية ، مع ارتفاع الأسعار وازدهار النظام البيئي ، ارتفعت القيمة السوقية ل TAO ، متجاوزة 4 مليارات دولار في ذروتها وتحتل المرتبة بين أفضل العملات المشفرة ، مما يعكس الاعتراف العميق بقيمتها من قبل السوق. حجم التداول نشط أيضا ، حيث يبلغ حجم التداول اليومي مئات الملايين من الدولارات خلال فترات ذروة الأسعار ، مما يعكس حماس المستثمرين وسيولة السوق الوفيرة. ومع ذلك ، فإن التقلب العام لسوق العملات المشفرة ، مثل التقلبات الكبيرة في العملات الرئيسية مثل Bitcoin وتعديلات سياسة الاقتصاد الكلي ، يمكن أن يتسبب أيضا في انخفاض حاد في سعر TAO ، مثل التراجع الأخير إلى حوالي 500 دولار ، مما يؤدي إلى انكماش مماثل في القيمة السوقية. ومع ذلك ، فإن الاتجاه التصاعدي طويل الأجل لم يتغير ، ولا يزال يجذب العديد من المستثمرين لوضع أنفسهم ويأملون في تحقيق عوائد كبيرة من النمو المستمر لنظام Bittensor البيئي.

تحليل مقايسة المنافسين 3.5

في مجال الذكاء الاصطناعي ، تعد سلسلة GPT و Midjourney من OpenAI من رواد الصناعة. بالمقارنة مع Bittensor ، لديهم تمايز كبير ومزايا تنافسية. قامت OpenAI ببناء نماذج قوية للأغراض العامة مثل GPT-4 ، مع بيانات ضخمة وفرق بحث عليا ، مما يجعلها فريدة من نوعها في فهم اللغة الطبيعية وتوليد النصوص. يستخدم على نطاق واسع في إنشاء المحتوى وخدمة العملاء الذكية والسيناريوهات الأخرى. ومع ذلك ، فإن نموذج التطوير والتشغيل شديد المركزية ، وخصوصية البيانات المركزية ، والتحكم في النموذج ، يفتقر إلى الشفافية في استخدام البيانات للمستخدمين. من ناحية أخرى ، يعتمد Bittensor على بنية لامركزية ، مع توفير البيانات من قبل العديد من العقد ، مما يوفر حماية أفضل للخصوصية. يمكن للمستخدمين المشاركة في الحوكمة ويكون لهم رأي في اتجاه النموذج. تشجع آليات الحوافز المطورين العالميين على تحسين النماذج ، وتجنب قيود تفكير الفريق الواحد وتوليد تطبيقات مبتكرة باستمرار ، مثل دقة أعلى في ترجمة اللغات المتخصصة لتلبية الاحتياجات المتنوعة.

تركز Midjourney على إنشاء الصور ، معروفة بتأثيراتها البصرية المذهلة ، وتوفر إلهامًا للمصممين والفنانين. يمكنها إنشاء أعمال فنية رائعة بسرعة استنادًا إلى نص بسيط. ومع ذلك ، فإن نموذج تكاليف خدمتها بسيط نسبيًا ، وهو معرض للعديد من قواعد المنصة. توزع تطبيق إنشاء الصور لبيتتنسور على شبكات فرعية مختلفة ، وتخصص الشبكات الفرعية المختلفة قواعد الحوافز استنادًا إلى احتياجات مجتمعها الخاص لتحفيز الأشخاص الذين يقومون بتحسين النماذج وإنشاء صور أكثر تنوعًا وتفصيلًا. يمكن للمستخدمين شراء خدمات صور عالية الجودة باستخدام رموز TAO وأيضًا الحصول على مكافآت عن طريق المشاركة في بناء الشبكة ، مما يقلل من تكاليف الاستخدام ويوسع قنوات الإيرادات ، ويبني نظامًا أكثر عدلًا ونشطًا للمبدعين والمستخدمين ، ويفتح عالمًا جديدًا واسعًا في صناعة الذكاء الاصطناعي الإبداعية.

4. توسيع سيناريو التطبيق

4.1 معالجة اللغة الطبيعية

يظهر Bittensor إمكانيات تطبيقات قوية في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ويوفر حلولاً مبتكرة للعديد من التحديات التقليدية. في سيناريوهات الأسئلة والأجوبة اليومية، عند مواجهة أسئلة معقدة ومتنوعة مثل 'كيف سيكون الطقس في بكين غدًا؟' و'صف أسباب الثورة الأمريكية'، يمكن لنموذج Bittensor الذكي، بفضل هندسته الموزعة، الوصول بسرعة إلى المعرفة من الشبكة بأكملها وتقديم إجابات دقيقة في الوقت الحقيقي. بالمقارنة مع محركات البحث التقليدية التي تعتمد على تطابق الكلمات الرئيسية ولديها أنماط غير واضحة لترتيب الإجابات، تكون إجابات Bittensor أكثر استهدافًا ودقة. بالمقارنة مع المساعدين الذكيين المستندة إلى نموذج كبير واحد فقط، يدمج Bittensor مزايا نماذج متعددة، مما يؤدي إلى أبعاد إجابات أكثر ثراءً.

من حيث إنشاء النصوص ، يتفوق Bittensor في إنشاء أي شيء من تقارير الأخبار إلى قصص رواية. بالنظر إلى موضوع 'ثورة النقل الحضري المستقبلية' ، يمكنه إنشاء مقالات منطقية ومتنوعة تغطي مختلف الجوانب مثل الاختراقات التكنولوجية واتجاهات السياسة وتجارب الجمهور ، وتفوق بكثير على طرق الإنشاء التقليدية التي تعتمد على قوالب ثابتة ومحتوى صلب. كما يتغلب أيضًا على بعض مشكلات فصل السياق التي غالبًا ما تظهر في النماذج.

في مجال ترجمة اللغة، يتجاوز Bittensor حواجز اللغة. يمكنه ترجمة المصطلحات المهنية في عقود الأعمال وكذلك التعابير العامية في التواصل اليومي بدقة. على سبيل المثال، عند ترجمة نصوص إعلانات التجارة الإلكترونية الصينية إلى الإنجليزية، فإنه ليس لديه فقط قواعد نحوية صحيحة، ولكنه أيضًا يناسب الأسلوب التسويقي في السياق الإنجليزي. إنه أكثر مرونة وذكاءًا من برامج الترجمة الآلية التقليدية، ويساعد بفاعلية في التواصل والتعاون الدولي.

معالجة الصور والصوت 4.2

في مجال التعرف على الصورة ، تطبيقات Bittensor شاملة وعميقة. في سيناريو المراقبة الأمنية ، أمام مشاهد المشاة والمركبات المعقدة ، يمكنها التعرف بسرعة ودقة على الأفراد المحددين وميزات المركبات مثل أرقام لوحات الترخيص وملامح الوجه وغيرها من المعلومات الرئيسية ، مما يضمن السلامة العامة. بالمقارنة مع أنظمة التعرف الفردية التقليدية ، تم تحسين دقتها وقابليتها للتكيف بشكل كبير ، مما يقلل بشكل فعال من الإيجابيات الكاذبة والأحكام الفائتة.

من حيث إنشاء الصور، من التصميم الإبداعي إلى الإبداع الفني، يلهم Bittensor الإمكانيات غير المحدودة. يحتاج المصممون فقط إلى إدخال وصف مجرد مثل "مدن المستقبل تحت سماء نجمية حالمة"، ويمكنه استخدام النماذج الموزعة لإنشاء أعمال فنية مفصلة وفريدة، وتلبية احتياجات جمالية متنوعة، والتي لا يمكن للبرامج الرسومية التقليدية تحقيقها بسبب الاعتماد على المواد المسبقة والإبداع المحدود.

في مجال معالجة الصوت، يقوم Bittensor أيضًا بأداء استثنائي. بالنسبة لتأليف الموسيقى، عندما يقدم الخالق تعليمات "أنغام موسيقية إلكترونية مثيرة مدموجة بعناصر الأوتار الكلاسيكية"، يمكنه بسرعة إنشاء قطاع موسيقي إيقاعي وهارموني، مما يجلب إلهامًا جديدًا للتأليف؛ في مجال التعرف على الكلام، سواء كانت محادثة متعددة الأشخاص في بيئة صاخبة أو اتصال لهجوي مع لكنة، يمكنه نقلها بدقة إلى نص، مما يساعد في تسجيل ونشر المعلومات بكفاءة، وحل مشكلة الانخفاض الحاد في دقة البرمجيات التقليدية للتعرف على الكلام في السيناريوهات المعقدة.

4.3 دعم قرار ذكي

في مجال عمليات الأعمال، يمنح Bittensor الشركات القدرة على اتخاذ قرارات دقيقة. على سبيل المثال، في صناعة التجزئة، يمكنها من خلال التعلم العميق للبيانات الضخمة المتعلقة بالمبيعات، واتجاهات السوق، وتفضيلات المستهلكين، وغيرها من المعلومات، تزويد الشركات بتوصيات رئيسية لاتخاذ القرارات، مثل توقيت إطلاق المنتجات الجديدة، واستراتيجيات تحسين المخزون، وخطط التسويق الدقيقة. بالمقارنة مع نموذج اتخاذ القرار التقليدي الذي يعتمد على الخبرة اليدوية وتحليل البيانات البسيط، فإن رؤى Bittensor أكثر تطلعًا ودقة، مما يساعد الشركات على استغلال الفرص في المنافسة الشديدة.

في الصناعة الطبية والصحية ، Bittensor هي أيضا ذات قيمة كبيرة. في عملية تشخيص المرض ، يمكنه دمج وتحليل مصادر متعددة للمعلومات مثل السجلات الطبية للمريض وبيانات التصوير والمعلومات الجينية لتزويد الأطباء بآراء تشخيصية مساعدة وتقليل مخاطر التشخيص الخاطئ. في عملية تطوير الأدوية ، من خلال استخراج كمية كبيرة من بيانات التجارب السريرية ومعلومات البنية الجزيئية ، يمكن أن تسرع فحص مكونات الأدوية الفعالة المحتملة وتقصير دورة التطوير بشكل كبير ، وهو اختراق تجد عمليات البحث والتطوير التقليدية صعوبة في تحقيقه بسبب صوامع البيانات وانخفاض كفاءة التحليل.

في مجال الاستثمار المالي، أصبح Bittensor مساعدًا فعالًا للمستثمرين. يحلل بيانات الاقتصاد الكلي واتجاهات الصناعة وتقارير الشركات المالية وغيرها من المعلومات الضخمة في الوقت الحقيقي لتوقع اتجاهات السوق ومساعدة المستثمرين في صياغة استراتيجيات الاستثمار العقلانية. بالمقارنة مع الأساليب التقليدية للاستثمار التي تعتمد على البيانات التاريخية والنماذج البسيطة أو الحكم الشخصي، يوفر Bittensor للمستثمرين أساسًا أكثر علمية وتوقيتًا لاتخاذ القرارات وإدارة المخاطر بشكل فعال وتعزيز العوائد المحتملة.

خمسة، بناء النظام البيئي

بيئة المشاركين 5.1

5.1.1 مجتمع المنقبين

عمال المناجم هم حجر الزاوية في النظام البيئي Bittensor ، حيث يضخون تيارا مستمرا من الطاقة الذكية في الشبكة بأكملها من خلال استضافة نماذج الذكاء الاصطناعي وتوفير قوة الحوسبة. إنهم يأتون من خلفيات مختلفة ، وبعضهم فرق محترفة تركز على البحث والتطوير الذكاء الاصطناعي ، والبعض الآخر مطورون فرديون متحمسون للتكنولوجيا المتطورة. بأخذ Subnet 6 كمثال ، يتلقى العديد من عمال المناجم بيانات تركيبية من Corcel الخاص بالشبكة الفرعية 18 على أساس يومي ، ومن خلال خوارزمياتهم واستراتيجياتهم الفريدة ، يقومون بضبط نموذج اللغة الكبيرة (LLM) بدقة. مثل الحرفيين المهرة ، يقومون باستمرار بتجربة تحسين الهندسة المعمارية وتعديل المعلمات في عملية "النحت" للنموذج ، بهدف تقليل "الخسارة الإيجابية" وتقليل احتمالية خطأ النموذج ، وبالتالي التميز في المنافسة الشرسة على مكافآت TAO. تدفع هذه الآلية التنافسية عمال المناجم إلى استكشاف الابتكار باستمرار وتحسين أداء النموذج ودفع التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لشبكة Bittensor بأكملها إلى آفاق جديدة.

فريق التحقق 5.1.2

يتحمل المدققون في نظام Bittensor البيئي مسؤولية حماية عدالة الشبكة وجودتها. وعادة ما يتألفون من خبراء الذكاء الاصطناعي ذوي الخبرة وممارسي blockchain ، مع معرفة مهنية عميقة وموقف حكم صارم. أثناء تشغيل الشبكة ، يعمل المدققون ك "حكام" صارمين لإجراء تقييم شامل لمخرجات النموذج المقدمة من عمال المناجم. من دقة معالجة النموذج للمهام المعقدة إلى كفاءته التشغيلية واستقراره ، تقع جميع الجوانب ضمن نطاق تدقيقها. بأخذ مهمة الإجابة على سؤال اللغة الطبيعية في شبكة فرعية معينة كمثال ، سيقوم المدققون بتسجيل الإجابات المقدمة من عمال المناجم من أبعاد متعددة مثل دقة الفهم الدلالي والتماسك المنطقي وتغطية المعرفة الشاملة ، وترتيب دقة النموذج بناء على أداء مهمة محددة. فقط مخرجات النموذج عالية الجودة التي اجتازت الفحص الصارم للمدققين لديها الفرصة لدفعها للمستخدمين ، وضمان حصول المستخدمين على خدمات الذكاء الاصطناعي الأكثر موثوقية وقيمة ، والحفاظ على التشغيل المنظم والفعال للنظام البيئي بأكمله.

5.1.3 المطور والشركة

يعد المطورون والمؤسسات قوى رئيسية في توسيع النظام البيئي Bittensor. من خلال رؤاهم التقنية الشديدة ، يستفيد المطورون من إمكانات الذكاء الاصطناعي الغنية التي توفرها شبكة Bittensor لإنشاء العديد من التطبيقات المبتكرة. تتراوح هذه الأدوات من أدوات مساعدة الكتابة الذكية ، والتي تساعد المبدعين على إنتاج محتوى عالي الجودة بكفاءة ، إلى برامج التحليل المالي الذكية ، وتزويد المستثمرين بتنبؤات دقيقة للسوق ، والمزيد. وفي الوقت نفسه ، تعمل الشركات ك "مجمعين" في النظام البيئي ، حيث تدمج بذكاء خدمات Bittensor الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية الخاصة. على سبيل المثال ، تستخدم شركات الرعاية الصحية تقنية التعرف على الصور من Bittensor للمساعدة في تشخيص المرض ، وتحسين دقة التشخيص. تعمل شركات التجارة الإلكترونية على تحسين توصيات المنتجات من خلال خوارزمية التوصية الذكية ، مما يزيد من معدلات تحويل شراء المستخدم. بينما تكتسب قيمة تجارية ، فإنها تجلب أيضا مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيقات وحركة مرور المستخدمين إلى نظام Bittensor البيئي ، مما يشكل نمط تطوير مفيد للطرفين.

5.1.4 المجتمع والمستخدمون

المجتمع والمستخدمون هم حيوية التحسين المستمر ل Bittensor للنظام البيئي. يشمل أعضاء المجتمع عمال المناجم والمدققين والمطورين والعديد من المتحمسين الذكاء الاصطناعي ، الذين ينشطون على منصات مثل Discord و GitHub ، ويشاركون الأفكار الفنية ويتبادلون خبرات المشروع. عندما تكون هناك مشاكل تقنية أو اختناقات في التطوير في الشبكة ، يعمل أعضاء المجتمع معا لمناقشة الحلول. غالبا ما تظهر بنى الشبكة الفرعية الجديدة وأفكار تحسين الخوارزميات في التصادمات الفكرية للمجتمع. وباعتبار المستخدم النهائي للنظام الإيكولوجي ، فإن تعليقات المستخدمين تؤثر بشكل مباشر على اتجاه تطوير النظام الإيكولوجي. إذا وجد المستخدمون مشاكل مثل الترجمة غير الدقيقة أو غير السلسة عند استخدام تطبيق ترجمة الذكاء الاصطناعي ، فيجب عليهم تقديم ملاحظات للمطورين في الوقت المناسب ، مما يدفعهم إلى تحسين النموذج. يسمح هذا التفاعل الحميد بين المجتمع والمستخدمين لنظام Bittensor البيئي بملاءمة الاحتياجات الفعلية بشكل وثيق والتكرار والترقية باستمرار.

5.2 علاقات الشراكة

يتعاون Bittensor بنشاط مع أطراف متعددة، ويدمج الموارد الميزة، ويسرع من تنفيذ وتعزيز التكنولوجيا. في مجال البحث العلمي، يتعاون مع مؤسسات بحث الذكاء الاصطناعي الرائدة، مثل شراكته مع Nous Research لإنشاء شبكة فرعية، والاستفادة من قدراته المهنية في البحث والموارد الأكاديمية الغنية لحقن خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحديثة والتفكير المبتكر في شبكة Bittensor. تستكشف الطرفان معًا تطبيق الهياكل النمطية الجديدة في السيناريوهات اللامركزية، وتعززان تحويل الإنجازات الأكاديمية في الذكاء الاصطناعي إلى إنتاجية عملية.

من حيث التعاون المؤسساتي، تم التوصل إلى تعاون استراتيجي مع شركات رائدة في الصناعة. مثالاً على ذلك، يوفر شركة تكنولوجيا معروفة دعمًا قويًا لقوة الحساب لـ Bittensor، مما يضمن التشغيل الفعال والمستقر للشبكة عند معالجة المهام الضخمة للذكاء الاصطناعي؛ يمنح Bittensor الشركة قوة تمكينها من خدماتها الناضجة للذكاء الاصطناعي، مما يساعد على ترقية منتجاتها بشكل ذكي، مثل تحسين أنظمة خدمة العملاء الذكية وتحسين جودة خدمة العملاء. تحقق هذه القوة الحسابية المكملة والتكنولوجيا لموقف مربح لكلا الطرفين في التوسع التجاري والابتكار التكنولوجي.

بالإضافة إلى ذلك، يعمل Bittensor أيضًا بشكل وثيق مع مجتمع البرمجيات مفتوحة المصدر، ويشجع المطورين على المساهمة في الشيفرة ومشاركة الأفكار لتحسين وظائف الشبكة معًا. من خلال تنظيم المسابقات والمسابقات مفتوحة المصدر وغيرها من الأنشطة، يجذب المطورين العالميين للمشاركة، ويستكشف التطبيقات المبتكرة المحتملة، ويثري متنوعة النظام البيئي، ويواصل توسيع تأثير Bittensor في مجال الذكاء الاصطناعي المتمركز.

VI. الختام

نظرًا للمستقبل، من المتوقع أن يستمر Bittensor في التقدم في عدة جوانب وإعادة تشكيل منظر صناعة الذكاء الاصطناعي. تقنيًا، مع اختراق عقبة قوة الحساب، مثل تطبيق تقنيات الحوسبة الموزعة الناشئة وإنجازات مرحلة الحوسبة الكمومية، ستتحسن كفاءة تدريب النموذج بشكلٍ هائل، مما يؤدي إلى تحقيق محاكاة ذكية أكثر تعقيدًا ودقة. سيتم تعزيز أمان العقود الذكية أيضًا من خلال التحقق الرسمي، والتدقيق المساعد بواسطة الذكاء الاصطناعي وسائل أخرى، مما يرسخ أساسًا راسخًا للبيئة.