jakiro
著者：Teng Yan、元Delphi Digital NFT Research Supervisor;
私は分散化された集合的な知恵のアイデアに非常に魅了されているので、最近、特定の分野でのAIネットワークの発売を導くために、両節モデルを模索しています。
しかし、私は、bittersorにはいくつかの深刻な欠陥があることがわかりました。私の発見は衝撃的で、私を一時停止させました。
BitterSorはすばやくレビューします
出典：bittensor.com
Bittensorは、AIモデルとして分散型インセンティブネットワーク操作です。
32のサブネットの中で、マイナーはAIモデルを展開して、特定の基準に従って競合します。その後、検証はこれらの出力を評価してランク付けし、鉱夫は相対的なパフォーマンスに基づいてタオトークンを獲得しました。現在、これらのサブネットは、テキスト生成、画像生成、テキスト変換音声、細かい調整モデルなどのタスクを扱っています。
「AIモデルホース」：Dall-E 2によって生成された画像を使用します
要するに、これはAIモデルの競馬です。最高の馬（モデル）は最大の報酬を受け取ります。
ここでの重要なアイデアは、通貨インセンティブが最も関連するサブネットに最高のモデルと革新者を自然に引き付けるということです。
初めて、昨年11月に初期のビターに関する初期の見解のいくつかを共有しました。それ以来、Bittersorは徐々にCrypto Twitterの最愛の人となり、分散型AI運動の旗手になりました。現在のところ、Bittensorの市場価値は28億米ドルであり、完全に希薄化された評価は85億米ドルです。
前進する道は頑丈です
私の意見では、bittersorの最大の問題は次のとおりです。
1.水平経済は壊れています
それが適切に実装されている場合、それは意味があり、最適な出力を生成するためのサブネットでのインセンティブの競争は意味があります。
太い身体と首都「if」に注意してください。
心に強く訴えるゲーム、リレーマイニング、正しい出力に対する認証者の理解などの課題があります。これらの問題は、十分な研究と実験を通じて解決できると思います。一部のサブネットは、中国のリレーが採掘やその他の不適切な動作を防ぐために、措置を講じたり、基準を修正したりしています。
しかし、競争が水平に拡大すると、経済モデルは崩壊し始めます。
サブネットは、より大きなインフレ報酬を得るために互いに競合する必要があります。動的なタオが達成されると、これはより明白になります（サブネットには独自の動的トークンがあり、トークンホルダーはサブネット間の報酬の分布に影響を与える可能性があります）
これは問題につながります：
TAO所有者は、異なるサブネットの経済的価値をBitterSorネットワークとどのように比較する必要がありますか？例えば：
（1）Voice -to -voiceモデル（サブネット3）とand
（2）X線疾患の視覚モデルのスクリーニング？
それぞれの場合に生成される値は完全に異なります。この問題をさまざまな方法で説明できますが、答えは決して明確ではありません。各サブネットの価値貢献を決定するために市場の力に依存することは、長期的な戦略開発に最適な選択ではありません。
これは、各AAPL株主にAppleが開発すべき次の製品に投票するように依頼するようなものです。
2。Ziwangの競争上の課題
Bittersorサブネットが基本的な生成AIタスク（一般的な画像やテキスト生成など）で競争力があるかどうかは疑わしい。一部のオープンソースプロジェクトはこれらの分野でうまく機能しており、これらのプロジェクトは通常、評判、研究貢献、公共サービスによって促進されます。
Metaがリリースしたオープンソースツールの例として、強力な大手言語モデル（LLM）LLAMA-3を例として取ります。Llama-3の開発は数十億ドルを投資していますが、それでも無料で使用でき、コミュニティから強力なサポートを受けています。先週のリリース以来、Huggingfaceに500,000回以上ダウンロードされています。
ベンチマークの比較は、Llama-3などのオープンソースLLMがすでに同じ種類の中で最高であることを示しており、OpenaiのGPT-4などの排他的なモデルに匹敵すると言えます。
これまでのところ、既存のオープンソースモデルを上回る結果または機能が達成されたBittersorサブネットを見たことはありません。私は彼らのパフォーマンスが確立されたベンチマークよりも優れているという証拠を見ませんでした。ある時点で、あなたは彼らがこれをするかどうか自問しなければなりません。
3.スマートネットワークの高い運用コスト
ネットワークは、ネイティブの通貨タオに大部分が依存しています。マイナーは、特にマイニングの報酬が計算コストを超える場合、アービトラージを計算する機会を発見したときに主にネットワークに参加します。
タオの要求は::に依存します
（1）投機家（たくさんのワーム、ここでは説明しません）
（2）bitterSorサブネットを追加するか、鉱夫または検証のニーズを増やします。しかし、この成長はしばしば既存の参加者の熱意を弱めます。鉱山労働者/検証の経済的利益の圧力により、トークン価格の低下は、オンライン活動の反個人性の減少につながります。
出典：Taostats.io
bitterSorの営業コストは非常に高く、毎日7,200 TAOの7,200 TAOインフレを支払います。これは、1日あたり約320万ドル、または年間12億ドルに相当します。
これは重要な質問を提起します：この基金はどこから来たのですか？主に投機家。しかし、BitterSorは1年で12億ドルを生み出しますか？その評価は、独自の価値をはるかに超えている可能性があります。
4。透明性
ビテンサーはある程度の分散化を提供しますが、それが開いていないことは注目に値します – これは重要な違いです。Ziwangの参加は誰にも開かれていませんが、内部メカニズムは透明性がなく、次の活動に対するユーザーの理解に対する理解が限られています。
-
鉱夫は何をしていますか？
-
どのアルゴリズムを実行しますか？
-
最終結果はどうですか？
多くの開発者が根本的な推論プロセスを明確に理解する必要があるため、この透明性の欠如は、サブネット出力開発を使用してアプリケーションの多様性を制限する可能性があります。
いくつかの考え方
私はbittersorに反対しません。実際、私はそれが新興の暗号X AIフィールドで最も興味深い実験の1つであることを発見しました。
それは、そのビジョンを中心に賢い人々のグループを集めました。多くの将来のプロジェクトを刺激する可能性があります。ただし、Bittersorは、現実の世界で成功する機会を得るために現在の課題に対処する必要があります。さもなければ、投機的な誇大広告の墓で失われます。
いくつかの最終的なアイデア：
-
ネットワーク内のすべてのサブネットが、さまざまな無関係なタスクに散らばるのではなく、特定の部門を対象としている場合、より大きな相乗効果を達成できます。
-
たとえば、「ゲノム研究/創薬のための両節」または「財務/取引のためのビターサル」を想像してください。これは実際にうまくいくことができます。このビジョンは、経済的結束、戦略的方向性、およびビジネス開発の取り組みを促進することができます。
-
Bittensorの経済モデル（現在の状態）は、AIの生態系に最も適している可能性がありますが、ターゲットを絞ったインセンティブ対策から利益を得ることができます。潜在的なアプリケーションには、トークン価格の予測など、暗号通貨に固有のタスクが含まれます。
最後に、AIの地方分権化は、世界で非常に重要な役割を果たしたと固く信じています。これは、特にオープンソースの測定を通じて、大規模なテクノロジー企業の世界的な支配とイノベーションを促進することです。今後の記事で私の考えを詳細に説明します。
