Nouvelles opportunités sous la vague de la révolution IA
Le développement rapide des technologies de l'intelligence artificielle nous entraîne dans une nouvelle ère axée sur les données. Les avancées révolutionnaires dans des domaines tels que l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel rendent les applications de l'IA omniprésentes. L'émergence de ChatGPT en 2022 a déclenché une onde de choc dans l'ensemble de l'industrie de l'IA, suivie d'une série d'outils d'IA innovants, tels que la génération de vidéos et le bureau intelligent. L'application généralisée des technologies de l'IA est également mise à l'ordre du jour. Parallèlement, la valeur marchande de l'industrie de l'IA connaît une croissance explosive, et elle devrait atteindre 185 milliards de dollars d'ici 2030.
Cependant, l'industrie de l'IA est actuellement dominée par quelques géants de la technologie, et cette forte concentration entraîne une série de défis, tels que le monopole des données et la répartition inégale de la puissance de calcul. La philosophie de décentralisation de Web3 offre de nouvelles possibilités pour résoudre ces problèmes. Dans l'architecture de réseau distribué de Web3, il est prévu de redéfinir le paysage de développement actuel de l'industrie de l'IA.
Alors que l'industrie de l'IA prospère, une série de projets Web3+IA de haute qualité émergent également. Ces projets tentent de combiner la technologie blockchain avec l'intelligence artificielle, explorant de nouvelles directions de développement. Parmi eux, certains projets s'engagent à construire un système économique d'IA décentralisé, d'autres se concentrent sur l'utilisation de la technologie blockchain pour optimiser l'entraînement des modèles d'IA, et certains projets s'efforcent de créer des plateformes haute performance intégrant l'IA et la blockchain.
Dans les différents domaines de niche du Web3+AI, le développement des projets dans la direction des données et de la puissance de calcul est en plein essor. Cependant, en ce qui concerne le développement d'algorithmes, chaque projet reste relativement indépendant, rendant difficile la formation d'une synergie. Bittensor a habilement saisi cette opportunité en construisant une plateforme d'algorithmes AI dotée d'une fonction de filtrage inhérente, grâce aux mécanismes de concurrence et d'incitation propres à la blockchain, avec l'espoir de rassembler et de conserver les projets AI les plus qualitatifs.
Bittensor : explorateur d'un réseau AI décentralisé
Bittensor est un réseau de machine learning décentralisé et une plateforme d'échange de biens numériques. Il fonctionne via un réseau de calcul distribué, résolvant efficacement des problèmes tels que la centralisation des données. Le réseau utilise un mécanisme d'incitation équitable, distribuant des récompenses aux sous-réseaux et aux nœuds en fonction de leur contribution. En même temps, il offre des services aux individus ayant besoin de ressources en machine learning et évolue progressivement vers un marché d'échange de biens numériques diversifié.
L'histoire de Bittensor est pleine d'esprit d'innovation. En 2021, un groupe d'experts techniques a lancé ce projet dans le but de promouvoir le développement d'un réseau d'IA décentralisé. En 2022, l'équipe a publié la version Alpha du réseau, validant la faisabilité de l'IA décentralisée. En 2023, la version Beta a été lancée, introduisant le modèle économique de jetons TAO pour inciter à l'entretien du réseau. En 2024, le projet a intégré la technologie DHT, améliorant l'efficacité du stockage et de la récupération des données, tout en renforçant l'expansion vers les sous-réseaux et le marché des biens numériques.
Le jeton TAO du réseau Bittensor imite le design du Bitcoin sur plusieurs aspects. L'offre totale est de 21 millions de jetons, avec une réduction de moitié tous les quatre ans. TAO est distribué par un lancement équitable, sans pré-extraction ni réserve pour l'équipe. Actuellement, un bloc est généré environ toutes les 12 secondes, chaque bloc récompensant 1 TAO. Ces récompenses sont réparties entre les différents sous-réseaux en fonction de leur contribution, puis distribuées par les sous-réseaux aux propriétaires, validateurs et mineurs.
Actuellement, le nombre total de comptes sur le réseau Bittensor a dépassé 100 000, dont près de 80 000 comptes actifs. Au cours de l'année écoulée, le prix du TAO a augmenté de plusieurs dizaines de fois, avec une capitalisation boursière actuelle d'environ 2,278 milliards de dollars et un prix unitaire de 321 dollars. Ces données reflètent que le projet Bittensor suscite de plus en plus d'intérêt et de participation.
Architecture de sous-réseau : L'innovation clé de Bittensor
Le protocole Bittensor est un protocole d'apprentissage automatique décentralisé qui permet l'échange de capacités d'apprentissage automatique et de prévisions entre les participants du réseau, facilitant la collaboration et le partage de modèles et de services. Ce protocole comprend plusieurs composants, tels que l'architecture réseau, les sous-tensors, et l'architecture de sous-réseau. Le réseau Bittensor est essentiellement composé de plusieurs nœuds, chacun exécutant un logiciel client Bittensor pour se connecter. Ces nœuds sont gérés par des sous-réseaux, utilisant un mécanisme de sélection naturelle, où les sous-réseaux et les nœuds moins performants sont éliminés.
Les sous-réseaux sont des éléments clés du réseau Bittensor, pouvant être considérés comme un code fonctionnant de manière indépendante, définissant des mécanismes d'incitation et de fonctionnalité spécifiques pour les utilisateurs. Actuellement, il y a un total de 45 sous-réseaux, à l'exception du sous-réseau principal, et il est prévu que le nombre de sous-réseaux passe de 32 à 64 entre mai et juillet 2024, avec 4 nouveaux ajoutés chaque semaine.
Le sous-réseau comprend principalement trois types de rôles : le propriétaire du sous-réseau, les mineurs et les validateurs de mise. Le propriétaire du sous-réseau est responsable de la fourniture du code de base et de la mise en place des mécanismes d'incitation. Les mineurs améliorent constamment le code pour accroître leur compétitivité. Les validateurs sont responsables de l'évaluation des contributions du sous-réseau et de l'obtention de récompenses. Les récompenses d'émission du sous-réseau sont généralement réparties entre le propriétaire, les validateurs et les mineurs dans un rapport de 18 %, 41 % et 41 %.
Après l'enregistrement du sous-réseau, il y a une période d'immunité de 7 jours, et les frais d'enregistrement initiaux s'élèvent à 100 TAO. Lorsque tous les quotas de sous-réseau sont épuisés, les nouvelles inscriptions de sous-réseau remplaceront les sous-réseaux avec les émissions les plus faibles et qui ne sont pas en période d'immunité. Par conséquent, les sous-réseaux doivent continuellement augmenter le montant de la mise des validateurs et l'efficacité des mineurs pour garantir leur survie à long terme.
Grâce à l'architecture de sous-réseau de Bittensor, le réseau de données AI décentralisé Masa a pu se concrétiser, devenant le premier système de récompense à double monnaie du réseau, et attirant un financement de 18 millions de dollars. Cela démontre le potentiel d'application pratique du modèle de sous-réseau de Bittensor.
Mécanisme de consensus : une tentative d'innovation par la preuve d'intelligence
Le réseau Bittensor utilise plusieurs mécanismes de consensus et de preuve. Le plus caractéristique est le mécanisme de preuve d'intelligence (PoI), qui est le mécanisme de validation et d'incitation original de Bittensor. Dans PoI, les mineurs prouvent leur contribution en accomplissant des tâches de calcul intelligent, qui peuvent impliquer le traitement du langage naturel, l'analyse de données, etc. Les validateurs sont responsables de l'attribution des tâches et de l'évaluation de la qualité de l'achèvement.
Le consensus Yuma est l'algorithme de consensus central de Bittensor. Les validateurs attribuent des scores en fonction de l'achèvement des tâches et saisissent ces scores dans l'algorithme de consensus Yuma. Cet algorithme attribue des poids différents en fonction du nombre de TAO mis en jeu par les validateurs, tout en éliminant les résultats qui s'écartent considérablement de la majorité des scores, pour finalement obtenir un score global et distribuer des récompenses en conséquence.
Une caractéristique importante du consensus Yuma est le principe d'ignorance des données, qui garantit la confidentialité et la sécurité pendant le processus de traitement des données. Parallèlement, un mécanisme de récompense basé sur la performance incite les nœuds à fournir des ressources de calcul efficaces et de haute qualité.
De plus, Bittensor introduit le mécanisme d'experts hybrides MOE(, qui intègre plusieurs sous-modèles experts dans une architecture de modèle. Cela permet à différents sous-modèles de travailler ensemble pour obtenir de meilleurs résultats lors du traitement de nouvelles données. Avec le soutien du consensus Yuma, les validateurs peuvent évaluer et classer les modèles experts, ce qui favorise l'optimisation continue du modèle.
![Bittensor : comment le sous-réseau AI redéfinit-il les réseaux d'intelligence collective ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(
) Écosystème de sous-réseau : une multitude d'applications IA
Actuellement, Bittensor compte 45 sous-réseaux enregistrés, dont 40 ont été nommés. Avec l'augmentation du nombre de sous-réseaux, la pression concurrentielle pour les nouveaux sous-réseaux enregistrés augmente également. Cependant, le mécanisme d'élimination de Bittensor garantit qu'à long terme, les sous-réseaux performants se démarqueront.
Dans le réseau de sous-réseaux existant, les sous-réseaux 19, 18 et 1 sont les plus remarqués, représentant respectivement 8,72 %, 6,47 % et 4,16 % des émissions. Le sous-réseau 19, Vision, se concentre sur la génération et l'inférence d'images décentralisées, offrant un accès à des modèles open source de haute qualité. Le sous-réseau 18, Cortex.t, s'engage à construire une plateforme AI de pointe, fournissant des services de texte et d'image via une API. Le sous-réseau 1 est le premier sous-réseau de génération de texte, bien qu'il ait été remis en question, il maintient toujours un classement élevé.
![Bittensor : comment le sous-réseau AI transforme-t-il le réseau d'intelligence collective ?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(
En ce qui concerne les catégories de modèles, les modèles génératifs dominent. Il existe également différents types de modèles, tels que le traitement des données et l'IA de trading. Par exemple, le sous-réseau numéro 22, Meta Search, fournit une analyse du sentiment du marché en analysant les données des médias sociaux, tandis que le sous-réseau numéro 2, Omron, se concentre sur l'optimisation des stratégies de staking.
D'un point de vue risque-rendement, les nœuds bien gérés peuvent obtenir des rendements considérables. Cependant, les nouveaux nœuds enregistrés doivent disposer de matériel performant et d'algorithmes optimisés pour survivre dans une compétition féroce. Ce mécanisme favorise l'évolution continue et l'amélioration des performances de l'ensemble du réseau.
![Bittensor : Comment le sous-réseau AI redéfinit-il le réseau d'intelligence collective ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(
) Perspectives d'avenir : opportunités et défis coexistants
L'engouement continu dans le domaine de l'IA offre d'énormes opportunités pour les projets Web3+IA. Bittensor, en tant que projet alliant innovation technologique et reconnaissance sur le marché, a le potentiel de jouer un rôle clé dans cette vague. Sa structure de sous-réseau unique abaisse le seuil d'entrée des équipes d'IA dans le réseau décentralisé, tout en favorisant l'optimisation continue des projets grâce à un mécanisme de compétition éliminatoire.
Cependant, avec l'augmentation du nombre de sous-réseaux, il existe également certains risques potentiels. L'abaissement du seuil d'admission aux sous-réseaux pourrait entraîner un afflux de projets de faible qualité. En même temps, avec l'augmentation du nombre de sous-réseaux, les revenus d'un sous-réseau individuel pourraient diminuer. Si le prix du jeton TAO ne peut pas augmenter en conséquence, cela pourrait affecter l'engagement des participants.
Néanmoins, Bittensor en tant qu'explorateur innovant dans le domaine du Web3 + AI mérite toujours une attention continue. Il ne fournit pas seulement un nouveau paradigme pour le développement de l'IA, mais élargit également les possibilités d'application des réseaux décentralisés. À l'avenir, la manière dont Bittensor équilibrera développement et gestion des risques sera un facteur clé déterminant son succès à long terme.
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AirdropChaser
· Il y a 10h
Saisir une bonne opportunité sur le marché
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AirdropHarvester
· Il y a 10h
Il faut gagner de l'argent en jouant à de nouveaux projets.
Bittensor : le pionnier de la fusion entre Web3 et IA, explorant un nouveau paradigme d'apprentissage automatique décentralisé.
Nouvelles opportunités sous la vague de la révolution IA
Le développement rapide des technologies de l'intelligence artificielle nous entraîne dans une nouvelle ère axée sur les données. Les avancées révolutionnaires dans des domaines tels que l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel rendent les applications de l'IA omniprésentes. L'émergence de ChatGPT en 2022 a déclenché une onde de choc dans l'ensemble de l'industrie de l'IA, suivie d'une série d'outils d'IA innovants, tels que la génération de vidéos et le bureau intelligent. L'application généralisée des technologies de l'IA est également mise à l'ordre du jour. Parallèlement, la valeur marchande de l'industrie de l'IA connaît une croissance explosive, et elle devrait atteindre 185 milliards de dollars d'ici 2030.
Cependant, l'industrie de l'IA est actuellement dominée par quelques géants de la technologie, et cette forte concentration entraîne une série de défis, tels que le monopole des données et la répartition inégale de la puissance de calcul. La philosophie de décentralisation de Web3 offre de nouvelles possibilités pour résoudre ces problèmes. Dans l'architecture de réseau distribué de Web3, il est prévu de redéfinir le paysage de développement actuel de l'industrie de l'IA.
Alors que l'industrie de l'IA prospère, une série de projets Web3+IA de haute qualité émergent également. Ces projets tentent de combiner la technologie blockchain avec l'intelligence artificielle, explorant de nouvelles directions de développement. Parmi eux, certains projets s'engagent à construire un système économique d'IA décentralisé, d'autres se concentrent sur l'utilisation de la technologie blockchain pour optimiser l'entraînement des modèles d'IA, et certains projets s'efforcent de créer des plateformes haute performance intégrant l'IA et la blockchain.
Dans les différents domaines de niche du Web3+AI, le développement des projets dans la direction des données et de la puissance de calcul est en plein essor. Cependant, en ce qui concerne le développement d'algorithmes, chaque projet reste relativement indépendant, rendant difficile la formation d'une synergie. Bittensor a habilement saisi cette opportunité en construisant une plateforme d'algorithmes AI dotée d'une fonction de filtrage inhérente, grâce aux mécanismes de concurrence et d'incitation propres à la blockchain, avec l'espoir de rassembler et de conserver les projets AI les plus qualitatifs.
Bittensor : explorateur d'un réseau AI décentralisé
Bittensor est un réseau de machine learning décentralisé et une plateforme d'échange de biens numériques. Il fonctionne via un réseau de calcul distribué, résolvant efficacement des problèmes tels que la centralisation des données. Le réseau utilise un mécanisme d'incitation équitable, distribuant des récompenses aux sous-réseaux et aux nœuds en fonction de leur contribution. En même temps, il offre des services aux individus ayant besoin de ressources en machine learning et évolue progressivement vers un marché d'échange de biens numériques diversifié.
L'histoire de Bittensor est pleine d'esprit d'innovation. En 2021, un groupe d'experts techniques a lancé ce projet dans le but de promouvoir le développement d'un réseau d'IA décentralisé. En 2022, l'équipe a publié la version Alpha du réseau, validant la faisabilité de l'IA décentralisée. En 2023, la version Beta a été lancée, introduisant le modèle économique de jetons TAO pour inciter à l'entretien du réseau. En 2024, le projet a intégré la technologie DHT, améliorant l'efficacité du stockage et de la récupération des données, tout en renforçant l'expansion vers les sous-réseaux et le marché des biens numériques.
Le jeton TAO du réseau Bittensor imite le design du Bitcoin sur plusieurs aspects. L'offre totale est de 21 millions de jetons, avec une réduction de moitié tous les quatre ans. TAO est distribué par un lancement équitable, sans pré-extraction ni réserve pour l'équipe. Actuellement, un bloc est généré environ toutes les 12 secondes, chaque bloc récompensant 1 TAO. Ces récompenses sont réparties entre les différents sous-réseaux en fonction de leur contribution, puis distribuées par les sous-réseaux aux propriétaires, validateurs et mineurs.
Actuellement, le nombre total de comptes sur le réseau Bittensor a dépassé 100 000, dont près de 80 000 comptes actifs. Au cours de l'année écoulée, le prix du TAO a augmenté de plusieurs dizaines de fois, avec une capitalisation boursière actuelle d'environ 2,278 milliards de dollars et un prix unitaire de 321 dollars. Ces données reflètent que le projet Bittensor suscite de plus en plus d'intérêt et de participation.
Architecture de sous-réseau : L'innovation clé de Bittensor
Le protocole Bittensor est un protocole d'apprentissage automatique décentralisé qui permet l'échange de capacités d'apprentissage automatique et de prévisions entre les participants du réseau, facilitant la collaboration et le partage de modèles et de services. Ce protocole comprend plusieurs composants, tels que l'architecture réseau, les sous-tensors, et l'architecture de sous-réseau. Le réseau Bittensor est essentiellement composé de plusieurs nœuds, chacun exécutant un logiciel client Bittensor pour se connecter. Ces nœuds sont gérés par des sous-réseaux, utilisant un mécanisme de sélection naturelle, où les sous-réseaux et les nœuds moins performants sont éliminés.
Les sous-réseaux sont des éléments clés du réseau Bittensor, pouvant être considérés comme un code fonctionnant de manière indépendante, définissant des mécanismes d'incitation et de fonctionnalité spécifiques pour les utilisateurs. Actuellement, il y a un total de 45 sous-réseaux, à l'exception du sous-réseau principal, et il est prévu que le nombre de sous-réseaux passe de 32 à 64 entre mai et juillet 2024, avec 4 nouveaux ajoutés chaque semaine.
Le sous-réseau comprend principalement trois types de rôles : le propriétaire du sous-réseau, les mineurs et les validateurs de mise. Le propriétaire du sous-réseau est responsable de la fourniture du code de base et de la mise en place des mécanismes d'incitation. Les mineurs améliorent constamment le code pour accroître leur compétitivité. Les validateurs sont responsables de l'évaluation des contributions du sous-réseau et de l'obtention de récompenses. Les récompenses d'émission du sous-réseau sont généralement réparties entre le propriétaire, les validateurs et les mineurs dans un rapport de 18 %, 41 % et 41 %.
Après l'enregistrement du sous-réseau, il y a une période d'immunité de 7 jours, et les frais d'enregistrement initiaux s'élèvent à 100 TAO. Lorsque tous les quotas de sous-réseau sont épuisés, les nouvelles inscriptions de sous-réseau remplaceront les sous-réseaux avec les émissions les plus faibles et qui ne sont pas en période d'immunité. Par conséquent, les sous-réseaux doivent continuellement augmenter le montant de la mise des validateurs et l'efficacité des mineurs pour garantir leur survie à long terme.
Grâce à l'architecture de sous-réseau de Bittensor, le réseau de données AI décentralisé Masa a pu se concrétiser, devenant le premier système de récompense à double monnaie du réseau, et attirant un financement de 18 millions de dollars. Cela démontre le potentiel d'application pratique du modèle de sous-réseau de Bittensor.
Mécanisme de consensus : une tentative d'innovation par la preuve d'intelligence
Le réseau Bittensor utilise plusieurs mécanismes de consensus et de preuve. Le plus caractéristique est le mécanisme de preuve d'intelligence (PoI), qui est le mécanisme de validation et d'incitation original de Bittensor. Dans PoI, les mineurs prouvent leur contribution en accomplissant des tâches de calcul intelligent, qui peuvent impliquer le traitement du langage naturel, l'analyse de données, etc. Les validateurs sont responsables de l'attribution des tâches et de l'évaluation de la qualité de l'achèvement.
Le consensus Yuma est l'algorithme de consensus central de Bittensor. Les validateurs attribuent des scores en fonction de l'achèvement des tâches et saisissent ces scores dans l'algorithme de consensus Yuma. Cet algorithme attribue des poids différents en fonction du nombre de TAO mis en jeu par les validateurs, tout en éliminant les résultats qui s'écartent considérablement de la majorité des scores, pour finalement obtenir un score global et distribuer des récompenses en conséquence.
Une caractéristique importante du consensus Yuma est le principe d'ignorance des données, qui garantit la confidentialité et la sécurité pendant le processus de traitement des données. Parallèlement, un mécanisme de récompense basé sur la performance incite les nœuds à fournir des ressources de calcul efficaces et de haute qualité.
De plus, Bittensor introduit le mécanisme d'experts hybrides MOE(, qui intègre plusieurs sous-modèles experts dans une architecture de modèle. Cela permet à différents sous-modèles de travailler ensemble pour obtenir de meilleurs résultats lors du traitement de nouvelles données. Avec le soutien du consensus Yuma, les validateurs peuvent évaluer et classer les modèles experts, ce qui favorise l'optimisation continue du modèle.
![Bittensor : comment le sous-réseau AI redéfinit-il les réseaux d'intelligence collective ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(
) Écosystème de sous-réseau : une multitude d'applications IA
Actuellement, Bittensor compte 45 sous-réseaux enregistrés, dont 40 ont été nommés. Avec l'augmentation du nombre de sous-réseaux, la pression concurrentielle pour les nouveaux sous-réseaux enregistrés augmente également. Cependant, le mécanisme d'élimination de Bittensor garantit qu'à long terme, les sous-réseaux performants se démarqueront.
Dans le réseau de sous-réseaux existant, les sous-réseaux 19, 18 et 1 sont les plus remarqués, représentant respectivement 8,72 %, 6,47 % et 4,16 % des émissions. Le sous-réseau 19, Vision, se concentre sur la génération et l'inférence d'images décentralisées, offrant un accès à des modèles open source de haute qualité. Le sous-réseau 18, Cortex.t, s'engage à construire une plateforme AI de pointe, fournissant des services de texte et d'image via une API. Le sous-réseau 1 est le premier sous-réseau de génération de texte, bien qu'il ait été remis en question, il maintient toujours un classement élevé.
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En ce qui concerne les catégories de modèles, les modèles génératifs dominent. Il existe également différents types de modèles, tels que le traitement des données et l'IA de trading. Par exemple, le sous-réseau numéro 22, Meta Search, fournit une analyse du sentiment du marché en analysant les données des médias sociaux, tandis que le sous-réseau numéro 2, Omron, se concentre sur l'optimisation des stratégies de staking.
D'un point de vue risque-rendement, les nœuds bien gérés peuvent obtenir des rendements considérables. Cependant, les nouveaux nœuds enregistrés doivent disposer de matériel performant et d'algorithmes optimisés pour survivre dans une compétition féroce. Ce mécanisme favorise l'évolution continue et l'amélioration des performances de l'ensemble du réseau.
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) Perspectives d'avenir : opportunités et défis coexistants
L'engouement continu dans le domaine de l'IA offre d'énormes opportunités pour les projets Web3+IA. Bittensor, en tant que projet alliant innovation technologique et reconnaissance sur le marché, a le potentiel de jouer un rôle clé dans cette vague. Sa structure de sous-réseau unique abaisse le seuil d'entrée des équipes d'IA dans le réseau décentralisé, tout en favorisant l'optimisation continue des projets grâce à un mécanisme de compétition éliminatoire.
Cependant, avec l'augmentation du nombre de sous-réseaux, il existe également certains risques potentiels. L'abaissement du seuil d'admission aux sous-réseaux pourrait entraîner un afflux de projets de faible qualité. En même temps, avec l'augmentation du nombre de sous-réseaux, les revenus d'un sous-réseau individuel pourraient diminuer. Si le prix du jeton TAO ne peut pas augmenter en conséquence, cela pourrait affecter l'engagement des participants.
Néanmoins, Bittensor en tant qu'explorateur innovant dans le domaine du Web3 + AI mérite toujours une attention continue. Il ne fournit pas seulement un nouveau paradigme pour le développement de l'IA, mais élargit également les possibilités d'application des réseaux décentralisés. À l'avenir, la manière dont Bittensor équilibrera développement et gestion des risques sera un facteur clé déterminant son succès à long terme.
![Bittensor : Comment les sous-réseaux d'IA redéfinissent-ils les réseaux d'intelligence collective ?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(