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Masa Protocol 在 Bittensor 上首次推出 AI 數據子網,引入雙代幣獎勵結構使 AI 開發民主化

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2024-07-12 17:42:50363瀏覽

Masa 也成為 Bittensor 子網生態系統中的第一個實時代幣,引入了新的雙代幣獎勵結構,以激勵貢獻者並使 AI 開發民主化。

Masa Protocol Debuts AI Data Subnet on Bittensor, Introducing Dual-Token Reward Structure to Democratize AI Development

Masa 是一個去中心化的 AI 網絡,人們透過貢獻資料來賺取收入,現已宣佈在 Bittensor 上推出人工智慧資料子網,該協議開創了人工智慧去中心化生產的先河。

Masa 將利用 Bittensor 的點對點機器智慧網路來增強人工智慧資料聚合、轉換和存取。總之,這將打造一個由人類驅動的公平人工智慧世界,而人工智慧開發人員可以利用世界上的數據在任何地方建立任何東西。

根據一項研究,到2030 年,加密貨幣行業的人工智慧部門的收入預計將達到102 億美元VanEck的研究報告顯示,預計到2030年,中心化人工智慧的市場份額將達到1.8萬億美元。然而,對去中心化參與者的需求很明顯,因為人工智慧的基本組成部分,包括計算、模型和數據,不應該被壟斷。

Bittensor 自 2023 年 3 月推出以來已建構了價值 100 億美元的 AI 生態系統,是 DeAI 領域的主要參與者。其機構驗證者,包括 DCG 子公司 Foundry 和 Polychain,已總共質押了總計 570 萬枚(即價值 18 億美元)的 TAO。

Bittensor 透過一個由較小的專業子網路組成的中央網路運行,每個子網路專用於人工智慧的不同領域。其去中心化自治組織 (DAO) 透過獨特的經濟模型來管理這些子網路的創建,鼓勵高價值 AI 子網的生產。

Masa 使來自世界各地的人們能夠為 AI 開發貢獻數據和計算,而無需集中化控制。它促進了人工智慧訓練數據、計算和頻寬的公平、開放和無需許可的貢獻。

與 Bittensor 的激勵機制類似,Masa 貢獻者 - 驗證者和工人 - 根據他們對網路貢獻的價值,使用遊戲獲得獎勵-優化貢獻者在網路上的效用的理論框架。這確保了一個有效的系統,利用經濟誘因來推動公平人工智慧的成長和公平擴展。

Masa Bittensor 子網路提供來自對人工智慧開發至關重要的各種資料來源的即時和靜態、結構化、註釋和向量化數據,例如X (Twitter)、Discord、分類語音(例如播客、YouTube、 TikTok)、門控網路資料(例如紐約時報)和公共網路資料(例如Google 搜尋)。

可以使用即時資料建立強大的資料集或直接在當前上下文的系統提示中。靜態資料集由子網路工作人員不斷更新和存儲,以便進一步處理為向量,以促進人工智慧代理中的檢索增強生成(RAG)。這些資料集使用代理資料管道進行處理和註釋,這些管道採用微調的 LLM 來從不穩定的資料輸入中提供高品質的輸出。

人工智慧開發人員一直在將 Masa 資料用於廣泛的用例,例如捕獲交易訊號和建立超個人化的人工智慧伴侶。 Masa 和 Bittensor 社群可以透過貢獻來自世界任何地方的運算和頻寬,使用低功耗設備從筆記型電腦、伺服器或未來的行動裝置運行 Masa 工作節點。

Masa 的代幣 $MASA 是現在唯一的代幣Bittensor 生態系統中任何子網的實時代幣。 Masa Protocol 和 Masa Bittensor Subnet 驗證者和工作人員可以獲得 $MASA 和 $TAO 的雙代幣質押獎勵。

Masa 基金會擁有的 TAO 營運子網將用於透過回購或分配來支援 $MASA,作為排放計畫的一部分。

Masa 是第一個於 2024 年透過 17 分鐘公開發售在 CoinList 上首次亮相的人工智慧專案三月。在過去 2 年裡,Masa 網路中的貢獻者數量已超過 160 萬,開發人員超過 100 名,個人透過貢獻數據賺取收入。

Masa 的貢獻者、開發者和驗證者生態系統預計將顯著提高 Bittensor 的性能和實用性。迄今為止,Masa 已籌集了 1800 萬美元,由 DCG、Anagram、Republic Digital、Animoca 支持,並由 Binance 和 Hashkey 孵化。

要參與 Masa Bittensor 子網,使用者可以造訪 Masa 的網站。欲了解更多信息,用戶可以關注 X 上的 Masa。

关于 MasaMasa 是一个去中心化的人工智能网络,人们通过贡献数据来赚钱。人工智能开发人员可以利用世界各地的数据在任何地方构建任何东西。加入 Masa 的使命,创建以人为本的公平人工智能。

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