加密货币中的竞争分析很少仅仅是表面相似之处。它关乎结构性激励:在热议之下的架构。
两个项目主导着关于去中心化人工智能基础设施的讨论:
• 米拉,和
• Bittensor ( TAO) 美元。
在理论上,两者都实现了对人工智能的去中心化访问。在实践中,它们的模型却大相径庭。
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➩ Bittensor 的模型
Bittensor建立了一个网络,AI开发者将模型贡献给“子网”,推理请求在它们之间路由。奖励流向那些提供有用响应的人。
这是一种市场经济:
• 供应 = 贡献的模型。
• 需求 = 推理调用。
• 价格发现 = 质押和声誉评分。
这个设计的优势在于开放;任何人都可以贡献模型,任何人都可以使用。但是开放也是它的弱点。
市场并不保证真相。
他们优化供应和吞吐量,而不是正确性。
当资本流入推理市场时,游戏变成了“谁能更快、更便宜、更有说服力地回答。”验证并不是原生原语。
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➩ Mira的模型
Mira的设计基于一个不同的假设:在高风险系统中,未经验证的AI输出是毫无价值的。
它的架构将人工智能的响应分解为事实声明,分布在独立模型之间,并要求达成共识。只有当多个验证者达成一致时,才会铸造证书:一种加密收据,证明输出足够真实以值得信赖。
经济不是关于产出,而是关于激励诚实:
• 节点质押以进行验证。
• 削减机制可以阻止操纵。
• 冗余确保弹性。
共识创造了一个朝向真理的激
查看原文两个项目主导着关于去中心化人工智能基础设施的讨论:
• 米拉,和
• Bittensor ( TAO) 美元。
在理论上,两者都实现了对人工智能的去中心化访问。在实践中,它们的模型却大相径庭。
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➩ Bittensor 的模型
Bittensor建立了一个网络,AI开发者将模型贡献给“子网”,推理请求在它们之间路由。奖励流向那些提供有用响应的人。
这是一种市场经济:
• 供应 = 贡献的模型。
• 需求 = 推理调用。
• 价格发现 = 质押和声誉评分。
这个设计的优势在于开放;任何人都可以贡献模型,任何人都可以使用。但是开放也是它的弱点。
市场并不保证真相。
他们优化供应和吞吐量,而不是正确性。
当资本流入推理市场时,游戏变成了“谁能更快、更便宜、更有说服力地回答。”验证并不是原生原语。
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➩ Mira的模型
Mira的设计基于一个不同的假设:在高风险系统中,未经验证的AI输出是毫无价值的。
它的架构将人工智能的响应分解为事实声明,分布在独立模型之间,并要求达成共识。只有当多个验证者达成一致时,才会铸造证书:一种加密收据,证明输出足够真实以值得信赖。
经济不是关于产出,而是关于激励诚实:
• 节点质押以进行验证。
• 削减机制可以阻止操纵。
• 冗余确保弹性。
共识创造了一个朝向真理的激