Сьогодні вранці Yzi Labs оголосила про свою інвестицію в Tensorplex Labs, негайно спричинивши стрімкий ривок на 500% у її підпроекті Bittensor, Dojo. Того ж місяця минулого року децентралізована стартап-компанія з штучного інтелекту Tensorplex Labs завершила раунд фінансування ризику на суму 3 мільйони доларів. Через рік Tensorplex Labs внесла свій вклад у екосистему Bittensor у різних аспектах, включаючи DEX, панелі управління даними та штучний інтелект. У цій статті буде надано короткий аналіз того, як дворічна компанія з Сінгапуру стала ключовим учасником у екосистемі Bittensor.

Ядро DeFi Bittensor

Стейкінг та позики

До запуску dTao екосистема Bittensor була відносно слабо розвинена. Tensorplex внесла основні продукти DeFi в екосистему TAO, одним з яких є Tensorplex Stake. Як продукт крос-чейн стейкінгу, він представив stTAO, токен ERC-20 LSD (Liquid Staking Derivative). Це дозволяє інвесторам EVM брати участь в екосистемі TAO та отримувати винагороду за стейкінг без необхідності завантажувати гаманець, сумісний із Substrate, або делегувати вручну. Крім того, активи стейкінгу можуть бути з'єднані з такими мережами, як Bittensor, для участі в операціях валідатора. Щоб полегшити це, Tensorplex встановив міст мінімізованої довіри між Substrate і EVM. Окрім стейкінгу, він також запровадив протоколи кредитування, такі як TaoBank, що дозволило користувачам використовувати стейкінг TAO як заставу для безвідсоткових позик. Загальна заблокована вартість (TVL) у стейкінгу досягла піку в понад 30 мільйонів доларів, що зробило Tensorplex одним із найбільших валідаторів на TAO.

Обмін + інтеграція інформаційної панелі зворотнього розповсюдження

Лише минулого місяця, коли офіційно було запущено dTAO, @BackpropFinanceтакож став активним. На цей момент, як один з трьох DEX, де можна торгувати dTAO—нарівні з HotkeySwap та TaoStats—Backprop не тільки дозволяє користувачам торгувати різними підмережами Alpha, але також надає комплексну інформаційну панель. Вона інтегрує торгові інформаційні панелі, аналіз адрес, запити інформації on-chain, аналіз ринку та інші функції в один продукт. Знайомий інтерфейс користувача та добре розроблена інформаційна панель значно знижують поріг входу для нових користувачів, які приєднуються до екосистеми TAO. Це зробило Backprop найпопулярнішим продуктом DEX в межах Bittensor.

Розвиток екосистеми штучного інтелекту

LLM

Tensorplex зробив кілька спроб з великими моделями, створюючи модель, яка перевищила всі відкриті аналоги на базі децентралізованого конкурсу з передпрошивання LLM на Gate.@MacrocosmosAI’s «Підмережа 19». Робота валідаторів на понад 60 підмережах Bittensor та штучних інтелектуальних ланцюгах, таких як @flock_io та @AlloraNetwork, Tensorplex був на передній рубеж інновацій. З 2023 року він використовує передові моделі на Bittensor Subnet 9, включаючи випуск Sumo. У квітні 2024 року, після збільшення обмеження параметрів до 7 мільярдів, модель Sumo-T9-7B навіть перевершувала відомі моделі, такі як Falcon 7B і Llama 2 7B.

Tensorplex Stream

Tensorplex також досліджував галузь штучних інтелектуальних агентів. У співпраці з @Corcel_XУ «Підмережі 18» вперше був створений перший веб3 RAG чат-бот Tensorplex Stream. Цей чат-бот збирає інформацію з транскриптів криптовалютних подкастів для навчання AI агента, надаючи останні огляди та інсайти щодо криптовалют. Окрім чат-бота, Tensorplex також розробив Подкасти, що дозволяє штучному інтелекту «говорити» інформацію, яку він збирає. Використовуючи переваги RAG, цей підхід до збору інформації в реальному часі на швидкозмінному криптовалютному ринку тепер широко використовується.

Мережа Dojo

Протягом останніх 24 годин Dojo Subnet став найвидатнішим підмережею у межах dTAO, підносячись на 500% після того, як YziLabs оголосив про свої інвестиції в Tensorplex Labs. Dojo - це платформа для збору даних, але більше ніж це, це інтегрований екосистема, де люди виступають як треті спостерігачі. Людський інтелект може безпосередньо впливати на розвиток штучного інтелекту, навчання та операції агента як на ланцюжку, так і в реальному світі.

Основний робочий процес дозволяє будь-кому генерувати унікальні синтетичні завдання за допомогою LLMs—наприклад, зворотній зв'язок фізики гри, якість генерації зображень або алгоритми фізики. Dojo збирає дані зворотного зв'язку від людини та застосовує техніки замутнення відповідей. Майнери розподіляють завдання, а людські валідатори перевіряють основні факти, згенеровані LLMs, оцінюючи якість відповідей учасників. Винагороди виділяються на основі багатовимірних метрик: людська послідовність (зважений Коен Каппа), стабільність відповідей (коефіцієнт кореляції між класами ICC) та фактична вірогідність (кореляція Спірмена). Ці дані використовуються для поліпшення та оптимізації моделей з відкритим кодом.

Dojo також впроваджує технічні заходи для запобігання атак Сібіл та забезпечення того, що учасники є реальними людьми. Після того, як система доросла, будуть впроваджені додаткові механізми для стримування зловмисників та створення надійного ланцюжка внесків. До цього часу Dojo зібрав понад 3 мільйони данних, створених людьми.

Інвестиції Yzi Labs у Tensorplex Labs - це лише відображення зростаючого ринкового визнання екосистеми Bittensor. Часто ігнорований в основних обговореннях, Bittensor - це дім для довгострокових проектів зі значними знаннями та відданістю, що сприяє серйозному будівництву. Хоча проблеми, такі як поверхневі проекти або еволюція каркасу dTAO, все ще існують в підмережах, є оптимізм, що Bittensor буде продовжувати надавати високоякісні продукти. Rhythm BlockBeats буде уважно спостерігати за його прогресом.

Disclaimer：

1. Ця стаття відтворена з [ BlockBeats]. Авторське право належить оригінальному автору [BUBBLE]. Якщо у вас є які-небудь зауваження щодо перепублікації, будь ласка, зв'яжіться Gate Learnкоманда, команда вирішить це якнайшвидше відповідно до відповідних процедур.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, представляють лише особисті погляди автора і не є жодними інвестиційними порадами.
3. Інші мовні версії статті перекладені командою Gate Learn і не згадуються вGate.io, перекладений матеріал не може бути відтворений, поширений або злочинно використаний.