월간 하락률이 거의 50%에 달하는 Bittensor의 "해자"가 여전히 효과적입니까?
Bittensor는 종종 "데이터 상품" 발행을 위한 분산형 플랫폼으로 설명됩니다. 데이터 상품은 종종 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 리소스로만 간주되지만 Bittensor는 이러한 범주보다 훨씬 더 많은 것을 다룹니다. 더 넓은 의미에서 디지털 상품 네트워크는 표준화된 디지털 작업이나 서비스를 제공하고 명확하고 일관된 인센티브 및 검증 프레임워크에 의해 관리되는 모든 네트워크를 의미할 수 있습니다.
즉, Bittensor는 웹 스크래핑, 데이터 저장 및 클라우드 컴퓨팅을 중심으로 하는 기존 서브넷 외에도 특정 패턴에 대한 AI 모델 생성, 오픈 소스 미세 조정과 같은 특수 작업 및 서비스 전용 서브넷도 지원합니다. <b1001></ b1001>, 3D 콘텐츠, 이미지 생성, 매매신호 생성 등을 담당하고 있습니다.
채굴자에게 특정 서비스를 제공하도록 인센티브를 제공하고 표준화된 인센티브 및 검증 프레임워크를 채택함으로써 Bittensor는 팀이 Bittensor를 사용하는 방식에 있어 더욱 창의적이 될 수 있도록 지원합니다. 두 가지 새로운 추세가 있습니다. 1. 기술 혁신 아웃소싱 2. 독립 네트워크를 위한 인센티브 계층 기술 혁신 아웃소싱 암호화폐 팀이 Bittensor를 사용하여 제품이나 서비스를 지원하는 기본 기술 개발을 아웃소싱하는 추세가 있습니다. 내부 R&D 팀을 유지하는 대신 이러한 기업은 Bittensor로 전환하고 있습니다. 중앙 집중식 프로젝트와 분산형 프로젝트 모두 서브넷으로 경쟁적인 시장을 창출하여 기여자가 정의한 특정 문제를 해결하도록 인센티브를 제공합니다. OpenKaito Subnet 암호화폐 산업을 위한 중앙 집중식 AI 검색 엔진인 Kaito를 예로 들어 보겠습니다. 그들의 목표는 암호화된 콘텐츠를 색인화하고 구조화되지 않은 데이터를 검색 가능하고 실행 가능한 형식으로 변환하여 암호화된 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터 수집, 색인 생성, 순위 지정, 지식 그래프 개발 등 검색 엔진을 구축하는 데는 많은 복잡성이 있습니다. 대규모 내부 R&D 부서를 유지하지 않고 이러한 문제를 해결하기 위해 Kaito 팀은 Bittensor에서 OpenKaito 서브넷을 시작했습니다. 여기서 검색 관련성에 대한 문제는 채굴자-검증자 문제로 정의됩니다. 서브넷의 채굴자는 검색 쿼리에 대해 순위가 매겨진 결과를 제출하고 검증자는 이러한 채굴자 응답의 품질을 평가하기 위해 보상 모델을 적용합니다.
이러한 접근 방식을 통해 Kaito는 특정 도메인 지식을 갖춘 기여자의 집단적 전문 지식을 활용하여 분산형 검색 엔진을 구축함으로써 중요한 R&D 작업을 아웃소싱할 수 있습니다. 이후 Kaito의 목표는 서브넷에서 검색 및 분석 제품을 개발하여 수익을 창출하는 것입니다.
MyShell 및 가상 서브넷
MyShell과 Virtual은 유사한 전략을 채택한 두 가지 분산형 프로젝트입니다. MyShell은 AI 소비자 계층에 중점을 두어 사용자가 개인화된 챗봇을 만들 수 있도록 하고 챗봇 상호 작용 경험을 향상시키기 위해 팀에서는 음성 기능을 추가할 계획입니다. 그러나 TTS(텍스트 음성 변환) 기술이 아직 초기 단계이고 맞춤형 음성 모델에 적합한 솔루션이 부족하다는 점을 고려하여 MyShell은 오픈 소스 TTS 모델 개발을 장려하기 위해 서브넷을 출시했습니다. 이러한 움직임을 통해 그들은 기계 학습 문제에서 네트워크의 다른 중요한 측면으로 초점을 전환할 수 있습니다.
Virtual이 그 뒤를 따랐지만 해당 서브넷은 오디오-애니메이션 모델 개발을 장려하는 데 중점을 두고 있습니다.
Bittensor에 아웃소싱하는 이유는 무엇입니까?
MyShell과 Virtual은 둘 다 프로토콜을 통해 기여자에게 인센티브를 제공하여 페르소나 개발, 챗봇 맞춤화, 플랫폼 제품 및 서비스에 중요한 기타 작업 완료를 위한 데이터 및 모델 기여를 제공합니다. 그렇다면 그들이 자체 프로토콜을 통해 구현하는 대신 Bittensor를 사용하여 플랫폼을 뒷받침하는 주요 AI 모델 개발을 추진하는 이유는 무엇일까요?
다음과 같은 몇 가지 이유가 있을 수 있습니다.
기여자 유치가 더 쉬워짐: 특정 도메인 지식을 갖춘 전문가를 유치하여 초기 단계 프로젝트에 기여하는 것은 어려운 일이며, 특히 기계 학습 전문가는 더욱 그렇습니다. 그러나 Bittensor는 강력한 브랜드와 다양한 전문 지식을 갖춘 광부/기여자로 구성된 광범위한 네트워크를 보유하고 있습니다. 이러한 기여자 중에는 목표 달성을 돕기 위해 MyShell 및 Virtual과 같은 프로젝트의 서브넷에 기여하도록 원활하게 선택할 수 있는 기계 학습 전문가가 있습니다.
기여자를 위한 즉각적인 가치: 기여자는 자신의 작업에 대해 가치 있는 통화로 즉시 보상받는 것을 선호합니다. 예를 들어 TakeMyShell에는 토큰이 없으며 기여자에게 포인트를 제공하는 것이 가능하지만 진지한 기여자는 잠재적 가치를 알지 못한 채 미래 토큰의 약속에만 기초하여 실질적인 작업에 전념할 가능성이 없습니다. 소규모 프로젝트에 토큰이 있는 경우에도 Bittensor를 사용하면 기여자는 TAO(상당한 양의 유동성을 갖춘 비교적 성숙한 토큰)를 얻을 수 있으므로 기여자는 즉시 안정적인 방식으로 보상을 받을 수 있습니다.
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