Es ist kein Geheimnis, dass der Begriff künstliche Intelligenz (KI) seit der Einführung des LLM von OpenAI vor ein paar Jahren in den Mainstream-Sprachgebrauch Einzug gehalten hat.
Mit der Einführung des LLM von OpenAI vor ein paar Jahren hat der Begriff künstliche Intelligenz (KI) Einzug in die Mainstream-Sprache gehalten. Und es zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung.
Ein Bericht des Big-4-Beratungsgiganten McKinsey & Co. zeigt, dass das Interesse an KI-Technologiebereichen (wie generative KI) um erstaunliche 6300 % gestiegen ist.
Dieses explosive Wachstum wird zusätzlich durch einen Anstieg der Investitionen in diesem Bereich unterstützt, wobei Forscher einen starken Anstieg von 4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf satte 36 Milliarden US-Dollar im letzten Jahr feststellen.
Und nicht nur das – auch die Zahl der Stellenausschreibungen mit KI-Bezug ist zwischen 2022 und 2023 um beeindruckende 111 % gestiegen.
Da KI weiterhin verschiedene Aspekte unseres täglichen Lebens durchdringt – vom Gesundheitswesen und dem Finanzwesen bis hin zu Bildung und Unterhaltung –, besteht ein wachsender Bedarf an dezentralen KI-Systemen, die vertrauenswürdig, unvoreingenommen und sicher sind.
Betreten Sie NeurochainAI, ein Projekt, das dank seines Decentralized AI as a Service (DAIAS)-Frameworks schnell an Bedeutung gewonnen hat und dazu beitragen soll, die Art und Weise neu zu strukturieren, wie Unternehmen (jeder Größe) und Gemeinschaften auf der ganzen Welt mit KI-Systemen interagieren können.
Das Herzstück des innovativen Ansatzes von NeurochainAI ist ein einzigartiger Konsensmechanismus, der Proof of Work (PoW) und Proof of Stake (PoS) kombiniert – treffend als Proof of Work through Staking (PoWtS) bezeichnet.
Dieses Hybridmodell spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung von Vertrauen und Fairness bei der Validierung von KI-Aufgaben innerhalb der dezentralen Infrastruktur der Plattform.
Von außen betrachtet nutzt die Infrastruktur von NeurochainAI die Leistungsfähigkeit von zwei Hauptschichten: der NCN-Kette der Schicht 1 (L1) und der NCN-KI der Schicht 3 (L3).
Um es näher zu erläutern: Die L1-NCN-Kette dient als grundlegende Grundlage des Projekts und hilft dabei, Validierungsinformationen zu geschürften und verbrannten Münzen für Aktivitäten zu verwalten und zu speichern, die auf ihrer L3 stattfinden.
Andererseits beherbergt die L3 NCN AI alle KI-bezogenen Funktionen des Projekts, einschließlich des dezentralen GPU-Netzwerks, des KI-Modellmarktplatzes und des KI-dApp-Stores.
Die Magie entsteht jedoch, wenn die beiden Knoten von NeurochainAI, d. h. L1 Neuron Validator Nodes und L3 AI Mining Nodes, miteinander interagieren.
Die Neuron Validator Nodes fungieren als Lite-Validatoren und bestätigen und bündeln die auf dem L3 geleistete Arbeit für die Transaktionsausführung auf dem L1, während die AI Mining Nodes die eigentlichen KI-Berechnungen auf dem L3 durchführen.
Darüber hinaus kommt während dieser Interaktionen der oben erwähnte PoWtS-Mechanismus ins Spiel.
Wenn ein AI-Mining-Knoten eine Aufgabe empfängt, verarbeitet er die Nachricht und berechnet die Antwort – ähnlich wie kryptografische Berechnungen auf einer regulären PoW-Blockchain.
Dieser Rechner fungiert als PoW auf der NCN AI L3 und muss von Neuron Validator Nodes über PoS auf der NCN Chain L1 validiert werden.
AI-Mining-Knoten erhalten Belohnungen für die KI-Berechnungen, die im dezentralen physischen Infrastrukturnetzwerk (DePIN) durchgeführt werden, während Neuron-Validatorknoten Belohnungen für das Schürfen neuer Münzen erhalten, um diese Antworten zu validieren und schlechte Akteure herauszufiltern.
Von außen betrachtet verhindert der PoWtS-Mechanismus von NeurochainAI böswillige Aktivitäten und gewährleistet die genaue Zuweisung von Belohnungen an verdiente Teilnehmer.
Indem das System von Neuron Validator Nodes verlangt, Token zu setzen, schafft es einen finanziellen Anreiz für sie, ehrlich zu handeln.
Jeder Versuch, falsche Berechnungen zu validieren oder mit böswilligen KI-Mining-Knoten zusammenzuarbeiten, gefährdet den Anteil des Teilnehmers.
Ein solch neuartiges Design maximiert auch die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Aufgabenvalidierung in mehrfacher Hinsicht.
Erstens handeln Validatoren mit einem erheblichen Anteil eher im besten Interesse des Netzwerks, um ihre Investition zu schützen und ein hohes Maß an Sicherheit zu gewährleisten.
Ähnlich stellt das PoWtS-Modul sicher, dass Belohnungen gerecht verteilt werden, basierend auf der tatsächlich geleisteten und validierten Arbeit.
Schließlich nutzt NeurochainAI durch die Einbindung seiner Community in seinen nativen Validierungsprozess kollektive Intelligenz, um hohe Standards der Datengenauigkeit und Modellleistung aufrechtzuerhalten.
NeurochainAI ist auf dem Weg, diesen fairen Validierungsprozess zu schaffen, indem es letzten Freitag, den 9. August, sein Token Generation Event (TGE) startet und sein $NCN-Token verfügbar macht.
Dieser Token-Start wird unmittelbar gefolgt und durch die Einführung von Node Staking unterstützt, um die Dezentralisierung des Netzwerks zu fördern und einen fairen Weg zum Aufbau eines Validator-Netzwerks zu bieten.
Obwohl der Ansatz von NeurochainAI einzigartig ist, ist es erwähnenswert, dass auch andere Projekte im Bereich der dezentralen künstlichen Intelligenz (DE-AI) innovative Wege erkunden, um Vertrauen und Fairness zu gewährleisten.
예를 들어 SingularityNET은 AGIX 토큰을 활용하여 AI 서비스를 구매하고, 네트워크 거버넌스에 참여하고, 네트워크 합의를 위해 지분을 확보합니다.
Fetch.ai는 유용한 작업 증명(UPoW) 합의 메커니즘을 채택하고 거래, 기계 학습 유틸리티 액세스 및 네트워크 검증을 위한 스테이킹에 FET 토큰을 사용합니다.
마지막으로 BitTensor는 지능 증명(PoI) 합의 메커니즘을 사용합니다
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