ما هو بيتنسور؟

ملخص: Bittensor هي منصة تعلم آلي لامركزية متطورة تعيد تشكيل تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال الذكاء التعاوني والمشترك. ويحفز جوهرها، رمز TAO، المشاركة العالمية والابتكار في الذكاء الاصطناعي، في حين تضمن شبكتها من العقد والمدققين سلامة البيانات وموثوقية النموذج. 

من خلال آلية إجماع إثبات الذكاء الفريدة ، تقدم Bittensor التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بطريقة عادلة وفعالة. تتجلى براعة المنصة في تطبيقاتها المختلفة ، من الذكاء الاصطناعي المساعدين الشخصيين إلى إنشاء المحتوى ، مما يسلط الضوء على إمكاناتها في قطاعات متعددة.

ما هو بيتسور (TAO)؟

Bittensor هي منصة مبتكرة للتعلم الآلي اللامركزي تضم أكثر من 60000 مستخدم ، وتعيد تشكيل تطوير وتعاون نماذج الذكاء الاصطناعي. وهي تستفيد من شبكة نظير إلى نظير لتعزيز الذكاء الجماعي ، مما يسمح للنماذج الذكاء الاصطناعي بمشاركة المعرفة وتنميتها بسرعة. تعمل الطبيعة اللامركزية للمنصة على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تطوير التعلم الآلي ، مما يشجع المشاركة العالمية المتنوعة.

من الأمور المركزية لوظائف Bittensor رمز TAO ، وهو عنصر حاسم في نظامها البيئي. تمثل رموز TAO قيمة المساهمات من المطورين ، وتجسد الذكاء والرؤى داخل الشبكة. يحفز هذا الرمز المميز التعاون والابتكار ، مما يجعل ذكاء الآلة أصلا قابلا للتداول.

تتضمن بنية Bittensor شبكة من الشبكات الفرعية (أو العقد) والمدققين ، تعمل بموجب آلية إجماع فريدة. تساهم العقد الذكاء الاصطناعي الخدمات، ويضمن المدققون سلامة البيانات وموثوقية النموذج. يكافئ إجماع إثبات الذكاء العقد على مساهماتها القيمة في التعلم الآلي ، مما يضمن نظاما عادلا وفعالا لتطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

‍

كيف يعمل بيتندر؟

يعمل Bittensor مثل الدماغ اللامركزي للذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بالعمل معا والتعلم من بعضها البعض وتبادل المعرفة. فيما يلي تفصيل بسيط لكيفية عمله:

1. شبكة العقد: تخيل Bittensor كشبكة كبيرة حيث كل عقدة ، أو "شبكة فرعية" ، تشبه خلية دماغية فردية. تقوم كل شبكة فرعية بتشغيل برنامج Bittensor ، مما يسمح لها بالتواصل والتفاعل مع العقد الأخرى.
2. التسجيل والأدوار: يتضمن الانضمام إلى شبكة Bittensor عملية تسجيل ، مثل الاشتراك في خدمة جديدة. بعد التسجيل ، تأخذ الشبكات الفرعية أحد الدورين. يقدم عمال المناجم خدمات الذكاء الاصطناعي ، باستخدام قدراتهم الحسابية لمعالجة المهام. من ناحية أخرى ، يعمل المدققون كمشرفين ، مما يضمن دقة وموثوقية عمل عمال المناجم. هذه الأدوار ضرورية للتشغيل السلس للشبكة.
3. المشاركة والتعاون: عندما يأتي طلب لمهمة الذكاء الاصطناعي ، تجد الشبكة عامل المنجم المناسب للتعامل معها. يستخدم المعدن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به للعمل على المهمة ثم يشارك النتائج عبر الشبكة.
4. نظام الحوافز (رموز TAO): لتحفيز الشبكات الفرعية على المساهمة بأفضل أعمالها ، تستخدم Bittensor عملتها الخاصة ، والتي تسمى رموز TAO المميزة. يكسب عمال المناجم هذه الرموز من خلال تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي قيمة ، ويكسبها المدققون من خلال ضمان جودة هذه الخدمات. يكافئ هذا النظام العمل الجيد ويحافظ على صحة الشبكة ونموها.
5. آلية الإجماع: للحفاظ على النظام والاتفاق في الشبكة ، تستخدم Bittensor آلية إجماع Yuma الخاصة بها. يتضمن ذلك طريقة فريدة تسمى إثبات الذكاء ، حيث تثبت الشبكات الفرعية قيمتها من خلال أداء المهام الذكاء الاصطناعي بفعالية ، بدلا من مجرد حل مشاكل الرياضيات المعقدة كما هو الحال في شبكات blockchain التقليدية.

في جوهرها ، توحد Bittensor نماذج الذكاء الاصطناعي المتنوعة في شبكة لامركزية ، مما يعزز التعاون وتبادل المعلومات الاستخباراتية ، مدعوما بنظام مكافآت قائم على الرمز المميز. هذا الهيكل لا يدفع فقط الذكاء الاصطناعي التقدم ولكن أيضا يحافظ على الاكتفاء الذاتي للشبكة وفعاليتها.

‍

أفضل الشبكات الفرعية Bittensor

يقدم إطار الشبكة الفرعية المبتكرة لشبكة Bittensor مجموعة متنوعة من المجالات المتخصصة ، يساهم كل منها بشكل فريد في تقدم ذكاء الآلة. من بين هذه الشبكات ، أفضل 5 شبكات فرعية من Bittensor ، تتميز بتركيزها الفريد وتأثيراتها المحتملة ، هي:

1. الجذر: من الضروري للشبكة ، تقوم الشبكة الفرعية Root بتنسيق توزيع الانبعاثات ، مما يدعم آلية حوافز Bittensor. إنه النواة التي تدعم بنية الشبكة ووظائفها.
2. إنشاء النص: تتيح هذه الشبكة الفرعية ، التي تركز على إنشاء النص ، التفاعلات اللامركزية مع الشبكات العصبية الرائدة. إنه يغير قواعد اللعبة للمطورين والمستخدمين ، ويوسع نطاق إنشاء واستخدام التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
3. الترجمة الآلية: مكرسة لكسر حواجز اللغة ، تثري هذه الشبكة الفرعية بقدرات متعددة اللغات. إنه أمر حيوي لإنشاء منصة يسهل الوصول إليها ومفهومة عالميا.
4. طريقة متعددة: من خلال تسهيل معالجة الذكاء الاصطناعي لأنواع البيانات المتنوعة ، تعمل هذه الشبكة الفرعية بشكل كبير على تطوير فهم الذكاء الاصطناعي السياقي والعلائقي ، وتحسين التفاعلات والموثوقية.
5. كيمياء الصورة: تعمل هذه الشبكة الفرعية على إضفاء الطابع الديمقراطي على تقنيات تحويل النص إلى صورة ، مما يسمح بإنشاء محتوى مرئي من المطالبات النصية. إنها خطوة مهمة في جعل إنشاء الصور المتقدمة في متناول جمهور أوسع.

تسلط هذه الشبكات الفرعية الضوء على التزام Bittensor بتنويع وتعزيز مشهد ذكاء الآلة ، وتشجيع التعاون والابتكار داخل نظامها البيئي.

‍

حالات استخدام Bittensor

تقدم Bittensor مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام في الذكاء الاصطناعي اللامركزية والتعلم الآلي ، مع العديد من التطبيقات المبتكرة المبنية بالفعل على شبكتها. على سبيل المثال ، يمكن للمستخدمين التفاعل مع Chat with Hal ، وهو مساعد الذكاء الاصطناعي شخصي يوضح قدرات Bittensor في معالجة اللغة الطبيعية وتفاعل المستخدم. تطبيق آخر بارز هو Reply Tensor المدعوم من ، والذي يتخصص في استجابات Twitter التي تم إنشاؤها الذكاء الاصطناعي وإنشاء المحتوى.

لا توضح هذه التطبيقات إمكانات Bittensor في تطوير الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات فحسب ، بل تسلط الضوء أيضا على دورها كسوق لامركزي للخدمات الذكاء الاصطناعي ، وهو مفيد لمختلف القطاعات بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والشركات الصغيرة والمتوسطة.

‍

Bittensor (TAO) الرموز المميزة

تم تصميم الرموز المميزة ل Bittensor ، التي تتمحور حول رمز TAO ، بشكل معقد لشبكة الذكاء الاصطناعي قوية ولامركزية. يتميز بحد إجمالي للعرض يبلغ 21 مليون رمز TAO ، مما يعكس Bitcoin لضمان الندرة والقيمة. حاليا ، حوالي 27.83 ٪ من هذه الرموز في التداول. 

يحفز النظام المشاركة على غرار آلية السلع الرقمية لبيتكوين، ويكافئ المساهمات بناء على قيمتها. يحفز هذا النهج عمال المناجم على مستوى العالم على تحسين استخدام الموارد ، وتعزيز نظام بيئي تنافسي يحركه السوق. على عكس Bitcoin ، التي تؤمن شبكتها بشكل أساسي ، تركز Bittensor على إنشاء أسواق تحقق قيمة حقيقية ، مثل البيانات والذكاء.

يختلف Bittensor عن Bitcoin في تطبيقه للموارد. لا يتعلق الأمر فقط بأمن الشبكة ولكن بناء أنظمة حوافز فرعية متعددة تنتج سلعا في العالم الحقيقي ، وهو تحول عن تركيز أمان الشبكة الفريد لبيتكوين. تستفيد هذه الاستراتيجية من نقاط القوة في أسواق العملات الرقمية لتحقيق نتائج عملية وقابلة للاستخدام ، مما يمثل فرقا كبيرا في أهدافها الأساسية.

‍

المؤسسون والمساهمون الأساسيون

شارك في تأسيس Bittensor علاء شعبانا وجاكوب روبرت ستيفز ، بدعم من مؤسسة Opentensor والعديد من المساهمين. علاء شعبانا ، الحاصل على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر من جامعة ماكماستر ، شغل منصب أستاذ مساعد في جامعة تورنتو. جاكوب روبرت ستيفز ، الذي لديه خلفية في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر من جامعة سايمون فريزر ، عمل سابقا كمهندس برمجيات في Google. 

يشمل المساهمون الأكاديميون والورقيون في المشروع فريقا متنوعا ، يضم أسماء مثل Yuqian Hui و François Luus وآخرين ، إلى جانب "Yuma Rao" الغامض ، وهو شخصية مستعارة تشبه ساتوشي ناكاموتو من Bitcoin. يضم فريق Bittensor العديد من المهنيين ، بما في ذلك موظفي Google السابقين والباحثين ، مما يساهم في تطويره المبتكر في الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

‍

الخلاصة

تبرز Bittensor كقوة رائدة في المشهد الذكاء الاصطناعي اللامركزي ، حيث تعيد تشكيل كيفية تعاون نماذج التعلم الآلي وتطورها. هيكل شبكتها الفرعية الفريد ، إلى جانب رمز TAO ، لا يكافئ فحسب ، بل يضفي الطابع الديمقراطي أيضا على تطوير الذكاء الاصطناعي ، ويدعو إلى المشاركة العالمية. يبسط هذا النهج مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة ، من تعزيز التواصل متعدد اللغات إلى تمكين توليد الصور الإبداعية ، مما يؤكد دور Bittensor في دفع الابتكار.

تسهل منصتها سهلة الاستخدام بيئة تعاونية حيث يمكن للمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي المساهمة والاستفادة ، مما يسلط الضوء على التزام Bittensor بتطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بطريقة لامركزية وشاملة.