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Bittensor

Bittensor

TAO
#38
$216.42下落 6.09 パーセント($14.03)

主要統計

時価総額$2.49B下落 6.09 パーセント
取引高 (24時間)$131.08M
完全希薄化後評価額$4.54B
取引高/時価総額 (24時間)5.26%
総供給量11.52M TAO
最大供給量21.00M TAO
循環供給量11.52M TAO
開始日2023-03-20
ブロック番号9,078,433

Bittensor 情報

ブロックエクスプローラー
業界
AI (Artificial Intelligence)

Bittensor 価格コンバーター

BittensorTAO
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について Bittensor

Bittensor(TAO)は、分散型のブロックチェーンベースの機械学習ネットワークを支えるERC-20トークンです。モデルは協力してトレーニングを行い、その情報価値に対してTAOで報酬を受け取ります。Bittensorはオープンソースプロトコルで、分散型台帳を活用してAI技術を効率的に開発・配布します。それはオープンアクセス/所有権、分散型ガバナンスを促進し、インセンティブのあるフレームワークの中で、世界的に分散されたリソースを活用します。TAOはモデルへの報酬付与とネットワークへの外部アクセスの付与に使用されます。Bittensorの背後には、創業者のジェイコブ・スティーブスとアラ・シャアバナ、マーケティングディレクターのジャクリーン・ドーン、ブロックチェーンアーキテクトのサイーディー・モトラーグがいます。

よくある質問

Bittensorは、人工知能(AI)モデルの共同作成、トレーニング、および評価を可能にするために設計された分散型ブロックチェーンネットワークです。ピアツーピアのインテリジェンスマーケットプレイスとして機能し、参加者はマイナーおよびバリデーターと呼ばれ、サブネット内で相互作用し、機械インテリジェンスの出力を生成および評価します。各サブネットは、テキストや画像、その他のモダリティなど、特定のAIタスクやデータタイプに焦点を当てており、AI開発のための分散型環境を生み出しています。

Bittensorのプロトコルは、ネイティブブロックチェーンを使用して相互作用を記録し、参加者をランク付けし、TAOトークンの形で報酬を分配します。バリデーターはマイナーの出力を評価し、パフォーマンスに基づいてスコアを付けます。このネットワークは、情報理論的価値を提供する貢献に対して参加者を報酬することでインセンティブを供与します。この設計は、中央集権的な権限に依存せずに、AI研究と開発のためのオープンなエコシステムを育成します。

TAOはBittensorネットワークのネイティブ暗号通貨であり、複数のユースケースがあります。

  • インセンティブと報酬: バリデーターとマイナーは、AI出力の生成や評価を含むサブネット内での貢献に基づいてTAOトークンで報酬を受け取ります。
  • ステーキング: 参加者はTAOトークンをステークしてサブネットのセキュリティと運用を支援します。ステーカーは貢献度とサブネットのパフォーマンスに比例した報酬を得ます。
  • ガバナンス: TAOトークン保有者は、プロトコルの更新やインセンティブメカニズムの変更など、ネットワークに影響を与えるガバナンス決定に投票できます。
  • 取引手数料: TAOトークンはブロックチェーン上のアクティビティに対する取引手数料の支払いに使用されます。
  • サブネットの展開: サブネットオペレーターは、計算インフラと報酬分配を含むサブネットを構築および維持するためにTAOを利用します。

Bittensorは、AI開発の分散化と機械学習におけるコラボレーションの促進に焦点を当てた非営利組織であるOpentensor Foundationによって開発されました。コアチームには、Jacob Robert Steeves、Ala Shaabana、Saeideh Motlaghが含まれています。

Bittensorは、そのブロックチェーンインフラを通じてAIシステムの分散型作成と展開を促進します。その主な特徴には以下が含まれます。

  • ピアツーピアのコラボレーション: 参加者はサブネット内で相互作用し、AI出力を交換し、パフォーマンスを評価し、モデルを共同でトレーニングします。
  • インセンティブメカニズム: バリデーターとマイナーは、情報の価値とパフォーマンスに焦点を当て、ネットワークへの貢献に基づいてTAOトークンで報酬を受け取ります。
  • サブネットの柔軟性: サブネットは特定のタスクやデータモダリティに合わせてカスタマイズされ、多様なAIアプリケーションやユースケースを可能にします。
  • セキュリティと公正性: ネットワークは、共謀を防ぎ報酬の公平な分配を確保するために、ランク付けやインセンティブのシステムを採用しています。

この構造は、AI開発に対するオープンで分散型のアプローチを支え、世界中の参加者の間でのアクセスとイノベーションを促進します。