加密貨幣中的競爭分析很少僅僅是表面相似之處。它關乎結構性激勵:在熱議之下的架構。
兩個項目主導着關於去中心化人工智能基礎設施的討論:
• 米拉,和
• Bittensor ( TAO) 美元。
在理論上,兩者都實現了對人工智能的去中心化訪問。在實踐中,它們的模型卻大相徑庭。
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➩ Bittensor 的模型
Bittensor建立了一個網路,AI開發者將模型貢獻給“子網”,推理請求在它們之間路由。獎勵流向那些提供有用響應的人。
這是一種市場經濟:
• 供應 = 貢獻的模型。
• 需求 = 推理調用。
• 價格發現 = 質押和聲譽評分。
這個設計的優勢在於開放;任何人都可以貢獻模型,任何人都可以使用。但是開放也是它的弱點。
市場並不保證真相。
他們優化供應和吞吐量,而不是正確性。
當資本流入推理市場時,遊戲變成了“誰能更快、更便宜、更有說服力地回答。”驗證並不是原生原語。
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➩ Mira的模型
Mira的設計基於一個不同的假設:在高風險系統中,未經驗證的AI輸出是毫無價值的。
它的架構將人工智能的響應分解爲事實聲明,分布在獨立模型之間,並要求達成共識。只有當多個驗證者達成一致時,才會鑄造證書:一種加密收據,證明輸出足夠真實以值得信賴。
經濟不是關於產出,而是關於激勵誠實:
• 節點質押以進行驗證。
• 削減機制可以阻止操縱。
• 冗餘確保彈性。
共識創造了一個朝向真理的激
查看原文兩個項目主導着關於去中心化人工智能基礎設施的討論:
• 米拉,和
• Bittensor ( TAO) 美元。
在理論上,兩者都實現了對人工智能的去中心化訪問。在實踐中,它們的模型卻大相徑庭。
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➩ Bittensor 的模型
Bittensor建立了一個網路,AI開發者將模型貢獻給“子網”,推理請求在它們之間路由。獎勵流向那些提供有用響應的人。
這是一種市場經濟:
• 供應 = 貢獻的模型。
• 需求 = 推理調用。
• 價格發現 = 質押和聲譽評分。
這個設計的優勢在於開放;任何人都可以貢獻模型,任何人都可以使用。但是開放也是它的弱點。
市場並不保證真相。
他們優化供應和吞吐量,而不是正確性。
當資本流入推理市場時,遊戲變成了“誰能更快、更便宜、更有說服力地回答。”驗證並不是原生原語。
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➩ Mira的模型
Mira的設計基於一個不同的假設:在高風險系統中,未經驗證的AI輸出是毫無價值的。
它的架構將人工智能的響應分解爲事實聲明,分布在獨立模型之間,並要求達成共識。只有當多個驗證者達成一致時,才會鑄造證書:一種加密收據,證明輸出足夠真實以值得信賴。
經濟不是關於產出,而是關於激勵誠實:
• 節點質押以進行驗證。
• 削減機制可以阻止操縱。
• 冗餘確保彈性。
共識創造了一個朝向真理的激