Введение

Сравнение популярных приложений искусственного интеллекта

Как приложение, работающее на основе искусственного интеллекта, Hyperspace предлагает определенные преимущества по сравнению с хорошо известными моделями искусственного интеллекта, такими как Claude и ChatGPT. Он отличается в генерации изображений, выполнении узлов и поиске веб-страниц. Кроме того, благодаря своей архитектуре на основе Web3, Hyperspace обеспечивает более эффективную скорость выполнения ключевых функций.

Финансирование история

По данным RootData, Hyperspace получила финансирование от крипто-ориентированного фонда Blue7. Однако конкретные детали финансирования не были раскрыты. Blue7 ранее инвестировала в значимые проекты Web3, включая автоматизацию и ретрансляцию сети Gelato Network, корпоративное решение Layer 2 Lightlink и платформу искусственного интеллекта Talus.

Участники команды

Основной участник ( Источник(

Команда Hyperspace возглавляется ее соучредителем и генеральным директором Варуном Матуром. Однако о прошлой карьере Варуна публично известно мало.

Обновления по узлам гиперпространства (Источник: Varun’s X)

Варун Матур ( @varun_mathur) активно делится своими знаниями и обновлениями о развитии Hyperspace через свой аккаунт X (ранее Twitter). Пользователи могут найти ценные данные о количестве узлов, последних достижениях и стратегических направлениях с точки зрения основателя.

Продукт и основные компоненты

Как экосистема выполнения модели искусственного интеллекта с высокой степенью настраиваемости, Hyperspace имеет 49,3 тыс. узлов, более 1,2 миллиона токенов, 400 миллионов встроенных записей данных, более 500 моделей искусственного интеллекта и 3,2 ТБ векторной базы данных. Эти компоненты обеспечивают всестороннюю поддержку различных потребностей пользователей.

1. Типы клиентских продуктов

Типы продуктов клиента

Hyperspace предлагает несколько вариантов клиентов, включая браузерный узел, настольный узел и интерфейс командной строки (CLI). Благодаря высокому уровню настраиваемости, Hyperspace может обеспечить разнообразные системы выполнения моделей искусственного интеллекта.

2. Основные компоненты

2.1 Управление идентификацией

Сущности в системе (далее именуемые узлами) уникально идентифицируются по своим узловым адресам. Узловой адрес представляет собой не просто прямое представление открытого ключа узла, а скорее криптографический хэш его открытого ключа. Причина использования криптографического хэша вместо прямого открытого ключа заключается в определенных соображениях безопасности в децентрализованных системах, особенно в смягчении атак Сибила и экипировочной атаки без доверенного централизованного органа.

Система использует криптографические головоломки, в частности механизм доказательства работы (PoW), чтобы повысить устойчивость сети к подобным атакам.

Hyperspace считает криптографические головоломки наиболее практичным методом для генерации распределенных идентификаторов узлов в среде без централизованных доверенных сущностей. Его основное преимущество заключается в том, что это затрудняет потенциальным злоумышленникам нарушать сеть.

В своей сущности полностью децентрализованная сеть должна использовать криптографические техники не просто как оптимальный выбор, но как фундаментальную необходимость для максимизации устойчивости к атакам.

При использовании хешированных значений вместо открытых ключей для генерации идентификаторов узлов открытые ключи все еще могут использоваться для подписи сообщений, обмениваемых между узлами. Учитывая ограничения на вычислительные ресурсы, подписи сообщений классифицируются на два типа:

• Слабая подпись:
  Слабая подпись не подписывает весь сообщение, а включает только IP-адрес, порт и временную метку. Временная метка ограничивает срок действия подписи.
  • Это помогает предотвратить атаки повтора, особенно в сценариях с динамическим IP.
  • Поскольку синхронизация времени между разными узлами может иметь расхождения, метки времени могут использовать более грубую временную гранулярность.
  • Слабые подписи подходят для сценариев, где полная целостность сообщения не критична, например, для сообщений PING.
• Сильная подпись
  • Сильная подпись подписывает весь контент сообщения. Она обеспечивает целостность сообщения и повышает защиту от атак типа man-in-the-middle.
  • Для предотвращения повторных атак при передаче вызовов удаленных процедур (RPC) сообщения включают уникальное значение (nonce).

2.2 Серверы сообщества Гиперпространства (HCS) и Узлы Вывода Гиперпространства (HIN)

Рабочий процесс работы HCS и HIN

• Узлы HCS играют центральную роль в экосистеме искусственного интеллекта Hyperspace. Функционируя как оракулы, координаторы и последователи, они облегчают взаимодействие между узлами вывода Hyperspace (HINs).
• Узлы HIN должны устанавливать соединения с узлами HCS и могут выбирать, к какому HCS подключиться на основе предпочтений операторов узлов. HIN должны отправлять свою вычислительную мощность и диапазон исполняемых моделей искусственного интеллекта в HCS.

Вместе HCS и HIN формируют полный механизм вывода:

После начального подключения узел гиперпространственного вывода (HIN) должен отправить вторичное сообщение общения на Сервер Сообщества Гиперпространства (HCS), известное как сообщение регистрации. Процесс регистрации выглядит следующим образом:

• HIN отправляет сообщение о регистрации
  1. Сообщение включает вычислительные характеристики, заявленные HIN, и поддерживаемые им модели искусственного интеллекта, которые он может выполнить.
• HCS отправляет вызов на проверку вывода
  1. Задача представлена как вычислительная проблема. Тип проблемы определяется автономно HCS.
  2. HIN должен решить вызов и отправить свои выводы через вызов.

Модель доказательства мошенничества и вызова 2.3

Если клиент получает два разных ответа или подозрительно неверный ответ, он может подать жалобу на мошенничество в блокчейн для компенсации.

Процесс подтверждения мошенничества

• Клиент подает претензию о мошенничестве в блокчейн.
• Другие узлы могут повторно вычислить запрос и проверить целостность результатов вывода.
• Если результат вывода оказывается неверным, узел может подать ончейн-вызов.
• Процесс челленджа синхронизируется в блокчейне и контролируется смарт-контрактами.
• Требуется только хэш выходных данных большой модели языка (LLM), что гарантирует, что полное содержимое вывода остается неизвестным.
• У всех узлов есть временное окно для представления своих результатов вывода для сравнения до завершения испытания.

Модель вызова

После отправки запроса оспариваемый узел должен предоставить промежуточный корень состояния. Претендент отвечает, определяя первый неисправный корень состояния и отправляя запрос. Затем оспариваемый узел отправляет корни промежуточного состояния из корня оспариваемого состояния в корень предыдущего состояния. Этот процесс повторяется до тех пор, пока этап выполнения не будет сужен до одной транзакции, которая рассчитывается в блокчейне. Процесс вызова включает в себя сложные шаги и формулы. Он следует логарифмическому процессу пошаговой проверки и обеспечивает безопасность и точность результатов вывода за счет постепенного сужения области задачи (т. е. постепенной проверки корня состояния).

2.4 Крипто-экономика и модель стимулирования

Встроенная экономическая структура и стимулирующие механизмы обеспечивают целостность всех участвующих сущностей. Возникающие экосистемы блокчейна часто вводят новые токены для укрепления криптоэкономической безопасности. Однако эти токены часто испытывают трудности в достижении достаточного масштаба и распределения на ранних этапах, что создает проблемы при создании надежного фундамента безопасности.

EigenLayer эффективно решает эту проблему, представляя валидаторов Ethereum и используя криптоэкономические гарантии безопасности Ethereum. Hyperspace AI принимает эту структуру, используя операторов EigenLayer для улучшения безопасности сети Hyperspace AI.

Hyperspace AI предлагает настраиваемую структуру, которая позволяет пользователям настраивать свою платформу данных с помощью различных компонентов и моделей искусственного интеллекта. К его ключевым особенностям можно отнести:

• Поддержка нескольких моделей: поддерживает несколько открытых моделей и позволяет пользователям выбирать модели в зависимости от их потребностей.
• Сеть информационных данных: Генерирует информационную сеть на основе высококачественных источников данных.
• Выполнение узла: Позволяет пользователям запускать узлы на рабочем столе или веб-клиентах, участвовать в пиринговой сети и зарабатывать поощрения.
• База данных векторов: обеспечивает доступ к обновленной базе данных векторов для эффективного поиска информации.
• Горячие точки сети: позволяет пользователям создавать и делиться ресурсами искусственного интеллекта за вознаграждение для снижения операционных издержек.
• Протокол быстрого платежа: реализует настраиваемый протокол для обеспечения эффективных сетевых транзакций.

Hyperspace AI без проблем интегрирует технологию блокчейн с выводом искусственного интеллекта. Он создает децентрализованную и безопасную экосистему выполнения модели искусственного интеллекта, которая зависит меньше от централизованных сущностей и обеспечивает более высокую прозрачность, масштабируемость и устойчивость к атакам.

Преимущества и вызовы

В отличие от централизованных приложений искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и Claude, Hyperspace наиболее отличается своей децентрализацией.

Конфиденциальность данных

• Искусственный интеллект Hyperspace: как децентрализованный протокол, он дает владельцам данных возможность сохранять контроль над своими данными. Пользователи имеют свободу выбора способа обмена своими данными, а также использования смарт-контрактов и шифрования для обеспечения конфиденциальности и безопасности. В замен участники получают вознаграждение токенами за свой вклад в данные.
• ChatGPT/Claude: Эти модели работают в рамках централизованной структуры, где хранение данных и их обработка зависят от централизованных серверов. Это означает, что данные пользователей хранятся на серверах, управляемых OpenAI или Anthropic, что представляет потенциальные риски для конфиденциальности.

Механизм стимулирования токенов

• Гиперпространственный ИИ: используя технологию блокчейн и токенизацию, участники, включая поставщиков данных, разработчиков и операторов узлов, могут получать вознаграждение за предоставление данных, вычислительных ресурсов или задач по выводу. Эта модель экономического стимулирования поощряет активное участие сообщества, тем самым стимулируя рост экосистемы.
• ChatGPT/Claude: Эти модели в первую очередь генерируют доход через подписочные планы и доступ к API. Они лишены децентрализованной системы стимулирования. Пользователей и разработчиков привлекает функциональность этих моделей (например, подписка на API), а не вознаграждения на основе блокчейна.

Прозрачность и верифицируемость модели

• Искусственный интеллект Hyperspace: блокчейн обеспечивает прозрачность в обучении модели ИИ и использовании данных. Каждый этап, включая совместное использование данных, обучение модели и запросы вывода, можно проследить и проверить. Это крайне важно для обеспечения справедливости и доверия к моделям искусственного интеллекта.
• ChatGPT/Claude: Эти модели обычно являются закрытыми, с малой прозрачностью относительно их процесса обучения и источников данных. Этот недостаток видимости затрудняет пользователям и разработчикам полностью доверять моделям.

Распределенные вычисления и обмен ресурсами

• Искусственный интеллект Гиперпространства: Путем использования децентрализованных узлов вывода (HIN) искусственный интеллект Гиперпространства может распределять вычислительные задачи по всему миру. Это снижает зависимость от крупных центров обработки данных и оптимизирует эффективность и использование ресурсов.
• ChatGPT/Claude: Эти модели полагаются на централизованные серверы для вывода и вычислений. Эта централизованная структура может привести к ограничениям ресурсов, и любые сбои сервера могут повлиять на всех пользователей.

Самая значительная проблема для Hyperspace AI заключается в массовом принятии. Хотя преимущества децентрализации очевидны, широкое принятие блокчейн-приложений остается непростой задачей. Это общая проблема для многих децентрализованных секторов, таких как DePIN и блокчейн-игры. Конечно, по сравнению с несколькими годами назад, принятие блокчейна уже не так сложно, благодаря увеличивающимся взаимодействиям между биткоином, традиционными финансовыми учреждениями и регулирующими органами.

Заключение

Hyperspace AI разработала децентрализованную, безопасную и эффективную вычислительную сеть ИИ, интегрировав блокчейн с выводом ИИ. Его основные компоненты обеспечивают надежность и проверяемость вычислений ИИ, снижая при этом зависимость от централизованной инфраструктуры. Кроме того, Hyperspace AI предлагает пользователям платформу с широкими возможностями настройки. Благодаря сотрудничеству HCS (Hyperspace Community Server) и HIN (Hyperspace Inference Nodes) сеть способствует эффективному выполнению и проверке задач вывода ИИ в среде, не требующей доверия. Гиперпространственный ИИ готов стать ключевой децентрализованной вычислительной инфраструктурой ИИ, чтобы предоставлять более прозрачные, справедливые и безопасные решения для будущих приложений по мере роста спроса.