TL; DR

→ 人工智能 (AI) 是一项迅速采用的技术，有望改变社会，目前集中式人工智能在该领域占据主导地位。

→ 在提供准确响应的同时，中心化人工智能也存在误用、偏见、数据隐私问题、创新受限、垄断控制和资源利用效率低下等风险。

→@opentensor通过建立人工智能模型的点对点市场，促进集体智慧和协作，实现机器学习的去中心化。

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新时代的黎明：人工智能时代

→ 人工智能的快速普及甚至超越了互联网和智能手机，使其成为现代技术进步的基石。

→ 从数字助理到高级预测分析，人工智能正在无缝融入我们生活的方方面面。

→ 目前，人工智能模型主要是中心化的，由大型科技企业控制，因为训练模型的成本昂贵。

→ 这种集中化虽然可以有效地提供准确和直观的响应，但并非没有明显的缺点：

• 潜在的滥用和偏见
• 数据隐私和监控风险
• 孤立模型开发
• 垄断性质
• 资源效率低下

→ 为了应对这些挑战，去中心化人工智能的概念已经成为希望的灯塔。

→ 去中心化的人工智能生态系统具有众多优势：

• 促进协作
• 统一资源
• 民主所有制
• 动态学习环境
• 高效的资源分配

Bittensor：人工智能的范式转变

→ Bittensor 处于这场革命的最前沿，它是一个去中心化机器学习过程的新颖平台。它为机器智能创建了一个点对点市场，培育了数字蜂巢思维。

→ 为了简化事情，我们假设 Bittensor 在三个不同的层上运行：

客户端和企业层

→ 这是最终用户和企业连接到网络人工智能服务的伪层。

→ 这是创建应用程序并与底层人工智能和共识层交互的地方。

AI层

→ Bittensor 机器学习功能的核心部分。它由矿工组成，矿工是托管和服务机器学习模型的节点。

→ AI 层处理神经网络操作、AI 模型训练和推理。它支持这些模型之间的点对点交互。

→ 这也是专门的 AI 域（称为子网）所在的位置。

共识层

→ 基于 @Polkadot Substrate SDK 的 Bittensor 区块链网络的基础。→ 它利用验证者的 Yuma 共识来维护网络的完整性并确保交易的安全和可验证。

→ 该层还实施共识机制，例如情报证明来验证和记录贡献。然后它会奖励贡献者。

Yuma 共识、模型评分和专家混合

→ Yuma 共识是一种点对点算法，可增强网络上的人工智能能力。它可适应不同的需求，具有多种用途。

→ 由于人工智能应用程序功能强大且能够抵抗审查，因此它可以更加独立地工作，并且可以使用无偏见的数据进行训练。

→ Yuma 共识包括一种称为“智力证明”的独特机制，该机制根据模型性能奖励有价值的机器学习贡献。

→ Bittensor 使用博弈论评分方法（例如 Shapley 值）来评估模型性能。

→ Bittensor 使用去中心化专家混合 (MoE) 来训练模型。该模型结合了各种神经网络的优势，可以有效地解决复杂的问题。

Subtensor 网络（子网）

→ Bittensor 网络中的子网代表一个不同的域或主题区域。

→ 每个子网由注册节点及其相关的机器学习模型组成。

→ 这些子网本质上是较大 Bittensor 网络的较小部分，每个子网专用于机器学习或数据处理的特定领域。

→ 每个子网都充当构建块，为在 Bittensor 上创建无数程序和应用程序提供基础。

→ 随着人工智能的不断快速发展，我们预计未来将在各个领域创建大量子网。

TAO：认知经济

→ Bittensor 通过“知识复合”强调去中心化和协作。这种方法以去中心化的方式扩展人工智能知识，降低再培训成本并促进适应不断变化的需求。

→ $TAO象征着 Bittensor 网络中智慧和知识的价值。它代表了贡献者所做的贡献及其人工智能模型的质量。

→ 在 Bittensor 生态系统中，$TAO代币用于激励个人参与 Bittensor 网络。

→ 同时，$TAO实用程序可能会导致需求增加，例如： 创建子网并参与治理 使企业和客户能够访问机器学习模型 参与生态系统活动，例如节点创建、质押、成为验证者等 寻求激励以及对人工智能的乐观猜测。

总结

→ Bittensor 不仅仅意味着技术上的重大进步；它标志着我们开发人工智能的方法发生了根本性变化。通过推动去中心化，努力建立公正、合作、有效的人工智能生态系统。

→ 当我们进入这个新时期时，人工智能的创新思想和变革的可能性是无限的（我们还没有谈论 AGI）

→ 人工智能的未来，现在已经去中心化，所有人都可以使用，与 Bittensor 携手并进。

就这样，谢谢！ 我正在努力改进这篇文章和我的内容——很想听听您对您希望看到更多内容的想法。感谢您的阅读！

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