Одна из особенностей жизни в Азии заключается в том, что Вы часто просыпаетесь от важных новостей и вынуждены догонять их.

Например, Сэма Альтмана уволили из OpenAI в пятницу.

Я чуть не подавилась молоком.

Зачем совету директоров увольнять человека, который явно чрезвычайно умен, имеет образцовый послужной список и только что выступил с отличным докладом на конференции OpenAI 12 дней назад?

Высказывайте свои пикантные теории. Эндрю Коте считает, что это была политика, что Альтмана уволили, потому что "он слишком быстро продвигал ИИ вперед, внедряя недавний прорыв". И некоторым людям это не понравилось.

У OpenAI очень неудобная (почти дисфункциональная) корпоративная структура, потому что она начиналась как некоммерческая организация, которая позже решила перейти к коммерческому предприятию. Сегодня некоммерческая организация контролирует направление деятельности коммерческой компании, предоставляя инвесторам ограниченный потенциал роста.

Это будет пикантная пара недель, когда выяснится вся правда.

Станет ли это моментом Стива Джобса? Продолжит ли Сэм создавать другую компанию, конкурирующую с OpenAI?

Но что совершенно ясно, так это то, что внутренние операции OpenAI окутаны пеленой тайны. Несмотря на то, что GPT - это инструмент, который стал повсеместным и которым пользуются сотни миллионов людей по всему миру, существует ощутимое несоответствие.

Мы, обычные пользователи, оказываемся на обочине, пытаясь заглянуть сквозь завесу тайны, которая окружает этих гигантов ИИ. Поскольку GPT продолжает вплетаться в саму ткань нашего общества, такое отсутствие прозрачности вызывает беспокойство.

Блокчейн + криптовалюта = ???

Блокчейн... и криптовалюта? Источник: marketoonist.com

В последнее время я все чаще задумываюсь над вопросом: Каким будет пересечение криптовалют и ИИ? Это неясно, но большинство согласится с тем, что здесь кроется огромный потенциал, который ждет своего раскрытия.

Когда мы думаем об AI x Crypto, мы обычно вспоминаем Akash Network и Render. Это децентрализованные сети для графических процессоров, которые могут обеспечить необходимые вычисления для обучения моделей ИИ. Логика проста - по мере того, как ИИ будет стремительно развиваться, будет расти и спрос на вычислительные ресурсы. Пиринговые сети, в этом контексте, могут испытать значительный рост. Так что они занимаются кирками и лопатами, но я думаю, что это только царапины на поверхности потенциала AI x Crypto.

Это все равно, что сказать, что обезьяньи JPEG - это вершина того, что могут предложить NFT.

И тут я наткнулся на Bittensor.

ELI5: Биттензор

В отличие от Akash или Render, которые поддерживают обучение моделей ИИ (вверх по течению), Bittensor фокусируется на выводе ИИ (вниз по течению), где обученные модели используются для генерации результатов.

Это децентрализованная сеть, которая стимулирует модели искусственного интеллекта, в частности, большие языковые модели (Large Language Models, LLM), для выполнения различных задач, таких как создание текстов, изображений и музыки. Сегодня сеть состоит из более чем 27 подсетей, каждая из которых занимается выполнением определенных задач.

Проще говоря, думайте о Bittensor как о децентрализованном ChatGPT + Midjourney + все остальное, что может сделать ИИ.

Сеть работает в двух основных направлениях:

1. Майнеры (производители ценностей): Майнеры разрабатывают и размещают в сети модели искусственного интеллекта. Они получают вознаграждение в виде жетонов TAO в зависимости от производительности их моделей, связанных с конкретной задачей. Это стимулирует разработку лучших и более эффективных моделей ИИ.
2. Валидаторы (производители консенсуса): Валидаторы оценивают результаты работы майнеров, ранжируя их производительность при выполнении конкретной задачи. Они также взаимодействуют с пользователями, которые отправляют задания валидаторам (например, для подсети генерации изображений: "/imagine Sam Altman with Darth Vader mask at Thanksgiving dinner") и направляют их соответствующим майнерам.

"Сэм Альтман в маске Дарта Вейдера на ужине в День благодарения", созданный подсетью генерации изображений Bittensor.

Возможно, я слишком упрощаю технические тонкости, но несколько моментов бросаются в глаза:

• Майнеры и валидаторы в сети обмениваются знаниями и совместно используют параметры, что позволяет самооптимизироваться со временем
• Сеть разработана таким образом, чтобы использовать сильные стороны нескольких отдельных моделей ИИ для получения наилучших результатов ("смесь экспертов").

Источник: Revelo Intel - Bittensor

Я не собираюсь вдаваться в технические подробности, но вот несколько хороших обзоров, которые помогли мне лучше понять Bittensor:

Revelo Intel - Bittensor

Knower - краткий отчет о Bittensor и искусственном интеллекте

Вы можете попробовать эквивалент Bittensor's chatGPT здесь

TAO

TAO - это полезный токен для сети, и его структура похожа на структуру Биткойна: жесткий лимит в 21 млн. токенов и честный запуск без выделения VC. У него даже есть цикл уменьшения наполовину, причем первое уменьшение произойдет в 2025 году.

Сегодня в обращении находится 5,65 млн. TAO, и все они были справедливо распределены посредством майнинга и проверки в сети. На сегодняшний день рыночная стоимость циркулирующего товара составляет чуть более $1 млрд. Ежедневно майнерам и валидаторам выдается 7 200 новых TAO.

Мои первые мысли

Bittensor все еще находится в стадии становления. Сеть может похвастаться преданным, почти культовым сообществом, однако общее число участников остается скромным - активно около 50 000+ аккаунтов. Самая оживленная подсеть, SN1, предназначенная для генерации текстов, насчитывает около 40 активных валидаторов и более 990 майнеров.

По-настоящему захватывающей является концепция децентрализованной сети ИИ. Это не только снижает риски централизации, но и поднимает вопрос: Могут ли эти уникальные экономические стимулы способствовать появлению моделей ИИ, превосходящих те, что разрабатываются такими финансируемыми организациями, как OpenAI и Google?

До того, как LLM стали мейнстримом с появлением таких инструментов, как ChatGPT, стартапы в области глубоких технологий часто были сосредоточены на приобретении собственных наборов данных для разработки специализированных моделей ИИ на основе машинного обучения для очень специфических задач. Например, компания Flatiron Health использует реальные клинические данные онкологических пациентов и разрабатывает модели искусственного интеллекта, которые используются в инструментах, помогающих исследователям рака и поставщикам медицинских услуг. Традиционно целью стартапа было создание продукта и монетизация этих запатентованных моделей.

Однако Bittensor может представлять собой сдвиг в этой парадигме. Возможно, правильнее будет назвать это не технологическим прорывом, а инновацией бизнес-модели, созданной с помощью технологий. Например, он предлагает путь для совместной разработки собственных данных и моделей искусственного интеллекта и их использования широкой аудиторией, без необходимости открывать их. Я представляю себе будущее, в котором Bittensor будет размещать тысячи специализированных подсетей, решающих целый спектр задач, от проблем экологии и здравоохранения до решений в области энергетики.

И если быть честным, я нахожу что-то очаровательное в команде, которая разрабатывает свои токеномики так же, как Биткойн. Это говорит об их мотивах, что отличает их от современных команд, которые часто оптимизируют свои токеномики по модели VC-финансирования, с большими ассигнованиями для основателей и инвесторов.

Я не уверен, куда пойдет Биттензор. Это может быть 100-кратный успех или полный провал. Но потенциал и философия, лежащие в его основе, слишком убедительны, чтобы я мог их игнорировать.

(ПРИМЕЧАНИЕ: На момент написания этой статьи я являюсь владельцем TAO и делаю ставку на валидаторы).

Отказ от ответственности：

1. Эта статья перепечатана из[Teng's Thoughts]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору[TENG YAN]. Если у Вас есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и они незамедлительно рассмотрят их.
2. Предупреждение об ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционным советом.
3. Перевод статьи на другие языки осуществляется командой Gate Learn. Если не указано, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.