DePIN Глибокі занурення: Bittensor (TAO)
Bittensor представляє децентралізовану структуру штучного інтелекту, поєднуючи блокчейн-основані стимули з машинним навчанням. Цей курс надає всебічний огляд структури Bittensor, охоплюючи його технічну архітектуру, механізми валідації, токеноміку та управління. Учасники отримають чітке уявлення про те, як моделі ШІ взаємодіють у мережі, як працюють стейкінг та майнінг, та економічні стимули, що підтримують участь.
Sobre o curso
Цей курс досліджує фундаментальні аспекти Bittensor, детально описуючи його децентралізований підхід до розробки штучного інтелекту та інтеграції блокчейну. Він охоплює історію та дизайн мережі, ролі валідаторів та майнерів, а також механізми, що забезпечують справедливий розподіл винагород. Він також досліджує функцію токена TAO, структуру управління та етичні міркування децентралізованого штучного інтелекту. Контент структурований таким чином, щоб забезпечити чіткий, глибокий аналіз для тих, хто цікавиться взаємозв'язком штучного інтелекту та технології блокчейн.
O que vai aprender
- Основоположні принципи, що лежать в основі децентралізованої мережі штучного інтелекту BittensorТехнічна структура Bittensor, включаючи взаємодію вузлів і спеціалізацію підмережіРоль майнерів і валідаторів у навчанні та перевірці моделей штучного інтелектуЯк Dynamic TAO покращує стейкінг, оцінку ліквідності та вартості підмережіМеханізм розкриття комітів та його роль у забезпеченні валідації моделі штучного інтелектуЕкономічна структура TAO, включаючи його графік викидів та модель розподілуСтруктура управління, включаючи прийняття рішень за допомогою пропозицій та голосуванняМеханізми безпеки, які забезпечують цілісність даних і запобігають маніпуляціямЕтичні міркування в децентралізованому ШІ, включаючи пом'якшення упереджень і захист конфіденційностіЯк стимули стейкінгу та майнінгу стимулюють участь і забезпечують стабільність мережі
Informação pré-curso
Idiomas suportados
Adequado para
Instrutores(as)
Gate Learn
DePIN Глибокі занурення: Bittensor (TAO)
Bittensor представляє децентралізовану структуру штучного інтелекту, поєднуючи блокчейн-основані стимули з машинним навчанням. Цей курс надає всебічний огляд структури Bittensor, охоплюючи його технічну архітектуру, механізми валідації, токеноміку та управління. Учасники отримають чітке уявлення про те, як моделі ШІ взаємодіють у мережі, як працюють стейкінг та майнінг, та економічні стимули, що підтримують участь.
Informação pré-curso
Idiomas suportados
Adequado para
Sobre o curso
Цей курс досліджує фундаментальні аспекти Bittensor, детально описуючи його децентралізований підхід до розробки штучного інтелекту та інтеграції блокчейну. Він охоплює історію та дизайн мережі, ролі валідаторів та майнерів, а також механізми, що забезпечують справедливий розподіл винагород. Він також досліджує функцію токена TAO, структуру управління та етичні міркування децентралізованого штучного інтелекту. Контент структурований таким чином, щоб забезпечити чіткий, глибокий аналіз для тих, хто цікавиться взаємозв'язком штучного інтелекту та технології блокчейн.
O que vai aprender
- Основоположні принципи, що лежать в основі децентралізованої мережі штучного інтелекту BittensorТехнічна структура Bittensor, включаючи взаємодію вузлів і спеціалізацію підмережіРоль майнерів і валідаторів у навчанні та перевірці моделей штучного інтелектуЯк Dynamic TAO покращує стейкінг, оцінку ліквідності та вартості підмережіМеханізм розкриття комітів та його роль у забезпеченні валідації моделі штучного інтелектуЕкономічна структура TAO, включаючи його графік викидів та модель розподілуСтруктура управління, включаючи прийняття рішень за допомогою пропозицій та голосуванняМеханізми безпеки, які забезпечують цілісність даних і запобігають маніпуляціямЕтичні міркування в децентралізованому ШІ, включаючи пом'якшення упереджень і захист конфіденційностіЯк стимули стейкінгу та майнінгу стимулюють участь і забезпечують стабільність мережі