2025 أحدث التحديثات

منذ إنشائها، أظهرت شبكة Bittensor نموًا وتطورًا ملحوظين. اعتبارًا من عام 2025، أثبتت TAO نفسها بقوة كأحد أفضل العملات الرقمية، حيث تحتل حاليًا المرتبة #29 في السوق العالمي بسعر 455.37 دولار أمريكي. تبلغ القيمة السوقية 3.97 مليار دولار، مع تداول 8.72 مليون رمز TAO، مما يمثل 41.54% من الحد الأقصى للإمدادات.

أداء السوق

لقد أظهر TAO حركة سعرية كبيرة منذ إطلاقه:

• السعر الحالي: 455.37 دولار أمريكي
• حجم التداول على مدار 24 ساعة: 162,221,408 دولار أمريكي
• تغيير السعر خلال 24 ساعة: -2.77%
• القيمة السوقية: $3,972,524,296 USD

أظهر الرمز نموًا ملحوظًا من أدنى مستوى تاريخي له، مع الحفاظ على موقع قوي في السوق:

تطور الشبكة والتبني

لقد شهدت شبكة Bittensor نموًا كبيرًا في التبني والتطوير. تقدم المنصة الآن موارد شاملة بما في ذلك مستكشف الكتل الرسمي على bittensor.com، مما يعزز الشفافية وسهولة الوصول للمستخدمين والمطورين.

لقد تطورت المجتمع المحيط بـ Bittensor بشكل ملحوظ، حيث حصل على درجة مجتمع قدرها 3.7. هذا يعكس المشاركة النشطة والتفاعل من المطورين والمصادقين والمستخدمين ضمن النظام البيئي. لا تزال الشبكة تجذب الانتباه بسبب نهجها المبتكر في تعلم الآلة اللامركزي.

التصنيف الفني ودمج النظام البيئي

Bittensor قد أرست نفسها في عدة فئات رئيسية من البلوكشين:

• الذكاء الاصطناعي و البيانات الضخمة
• DePIN (شبكات البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية)
• الذكاء الاصطناعي التوليدي

تعكس هذه التصنيف تركيز المشروع على إنشاء بنية تحتية لامركزية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. لقد حصل رمز TAO على دعم قوي من عدة منصات، مع تكامل في محافظ العملات المشفرة الرئيسية بما في ذلك Gate Wallet و Trust Wallet، مما يجعله أكثر وصولًا لجمهور أوسع.

المشاريع القابلة للمقارنة

بينما يستمر مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي في التطور، ظهرت عدة مشاريع كبدائل مقارنة أو أنظمة تكميلية لـ Bittensor:

تمثل هذه المشاريع، جنبًا إلى جنب مع Bittensor، النظام البيئي المتنامي لحلول الذكاء الاصطناعي اللامركزية على تقنية blockchain، حيث تقترب كل منها من جوانب مختلفة من التحدي.

سهولة التداول

قد قامت Gate بتحسين خيارات التداول لـ TAO، مما يوفر سيولة محسنة وأزواج تداول. بالإضافة إلى زوج TAO/USDT الأساسي، يمكن الآن تبادل TAO مقابل عملات متعددة، مما يوفر مرونة أكبر للمتداولين والمستثمرين في أسواق مختلفة.

نسبة حجم التداول إلى القيمة السوقية تبلغ 4.08%، مما يشير إلى نشاط تداول صحي بالنسبة للقيمة السوقية الإجمالية للرمز. يدعم هذا الملف الشخصي للسيولة اكتشاف الأسعار بسلاسة وتقليل الانزلاق للمتداولين.

تشير درجة اكتمال البيانات البالغة 72% إلى أنه على الرغم من توفر معلومات شاملة حول المشروع، لا تزال هناك فرص لتعزيز الشفافية وكشف المعلومات مع استمرار نضوج المنصة.

بينما تواصل Bittensor تطوير تقنيتها وتوسيع نظامها البيئي، تظل مشروعًا هامًا عند تقاطع الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وتكنولوجيا blockchain، رائدةً في نهج لامركزي لتطوير الذكاء الاصطناعي ونشره.

تقوم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بتحويل العالم بشكل غير مسبوق. تطبيقات التعلم الآلي موجودة في كل مكان، من السيارات الذاتية القيادة إلى المساعدات الذكية، ومن التشخيص الطبي إلى الترفيه. ومع ذلك، على الرغم من التقدم السريع والابتكارات في هذا المجال، لا تزال العديد من التحديات والقيود تعيق الإمكانات الكاملة للتعلم الآلي.

أحد التحديات الرئيسية هو الطبيعة المركزية والمعزولة لمنصات وأنظمة التعلم الآلي. يتم التحكم في معظم نماذج وبيانات التعلم الآلي من قبل عدد قليل من الشركات والمؤسسات الكبيرة، مما يخلق مشكلات مثل خصوصية البيانات، والأمان، والتحيز، والوصول. علاوة على ذلك، يتم تدريب معظم نماذج التعلم الآلي في عزلة، دون الاستفادة من الذكاء الجماعي وتنوع النماذج ومصادر البيانات الأخرى.

Bittensor هو بروتوكول نظير إلى نظير يهدف إلى إنشاء شبكة تعلم آلي عالمية ومركزية ومُعزَّزة. يتيح Bittensor لنماذج التعلم الآلي التدريب بشكل تعاوني والحصول على مكافآت وفقًا للقيمة المعلوماتية التي تقدمها للجماعة. كما يوفر Bittensor وصولًا مفتوحًا ومشاركة لأي شخص يرغب في الانضمام إلى الشبكة والمساهمة بنماذج التعلم الآلي والبيانات الخاصة به.

ما هو Bittensor؟

Bittensor هو بروتوكول نظير إلى نظير للشبكات الفرعية اللامركزية التي تركز على التعلم الآلي. الشبكة الفرعية هي مجموعة من العقد التي تقدم خدمات التعلم الآلي المتخصصة للشبكة، مثل النصوص، الصور، الصوت، الفيديو، إلخ. على سبيل المثال، يمكن أن توفر الشبكة الفرعية للنصوص خدمات معالجة اللغة الطبيعية، مثل الترجمة، والتلخيص، وتحليل المشاعر، إلخ.

رؤية Bittensor هي إنشاء شبكة تعليم آلي عالمية لامركزية ومُحفَّزة حيث يمكن لأي شخص الانضمام والمشاركة بنماذج التعليم الآلي والبيانات الخاصة بهم، والحصول على مكافآت بناءً على القيمة المعلوماتية التي يقدمونها للجماعة. تهدف Bittensor إلى التغلب على القيود والتحديات التي تواجه منصات وأنظمة التعليم الآلي الحالية، مثل المركزية، والصوامع، والخصوصية، والأمان، والانحياز، والوصول.

كيف يعمل Bittensor؟

Bittensor هو شبكة لامركزية تحدث ثورة في كيفية إنشاء نماذج التعلم الآلي ومشاركتها وتحفيزها. تعمل بشكل نظير إلى نظير، مكونة نظامًا بيئيًا عالميًا حيث تتعاون نماذج الذكاء الاصطناعي لتشكيل شبكة عصبية. تتناول هذه الفقرة الآليات التي تجعل Bittensor يعمل بفاعلية.

توافق يوماتا

في قلب عملية Bittensor يكمن توافق يومات. تم تصميم آلية التوافق هذه لتمكين مالكي الشبكات الفرعية من كتابة آليات الحوافز الخاصة بهم، مما يسمح لمُصدِّقي الشبكات الفرعية بالتعبير عن تفضيلاتهم الذاتية حول ما يجب أن تتعلمه الشبكة. يعمل توافق يومات من خلال مكافأة مُصدِّقي الشبكات الفرعية بالأرباح مقابل إنتاج تقييمات قيمة المُعدِّن التي تتماشى مع التقييمات الذاتية التي تنتجها مُصدِّقات الشبكات الفرعية الأخرى، مع وزنها حسب الحصة. وهذا يضمن عدم امتلاك أي مجموعة سيطرة كاملة على ما يتم تعلمه ويحافظ على حوكمة لامركزية عبر الشبكة.

خليط من الخبراء (MoE)

آلية رئيسية أخرى هي نموذج مزيج الخبراء (MoE). في هذا النموذج، يستخدم Bittensor عدة شبكات عصبية، كل منها متخصص في جانب مختلف من البيانات. تتعاون هذه النماذج الخبراء عندما يتم إدخال بيانات جديدة، حيث تجمع معرفتها المتخصصة لتوليد توقع جماعي. تتيح هذه الطريقة لـ Bittensor معالجة المشكلات المعقدة بشكل أكثر فعالية من أي نموذج فردي.

آليات الحوافز

تتميز Bittensor أيضًا بهيكل آلية تحفيز فريدة. كل شبكة فرعية ضمن Bittensor لديها آلية تحفيز خاصة بها، والتي تدفع سلوك عمال المناجم في الشبكة الفرعية وتتحكم في التوافق بين مدققي الشبكة الفرعية. هذه الآليات تشبه دوال الخسارة في تعلم الآلة، حيث توجه سلوك عمال المناجم في الشبكة الفرعية نحو النتائج المرغوبة وتحفز على التحسين المستمر والنتائج عالية الجودة.

إثبات الذكاء

إثبات الذكاء هو آلية توافق فريدة تستخدمها Bittensor. إنها تكافئ العقد داخل الشبكة على مساهمتها بنماذج وآليات تعلم الآلة القيمة. على عكس آليات إثبات العمل التقليدية (PoW) أو إثبات الحصة (PoS) التي تعتمد على القوة الحسابية أو الحصة المالية، فإن إثبات الذكاء يعطي الأولوية للمساهمات الفكرية للعقد. هذا يتماشى مع نظام المكافآت في الشبكة مع مهمتها الأساسية المتمثلة في تعزيز الذكاء الآلي.

يُطلب من العقد في شبكة Bittensor التسجيل والمشاركة في عملية الإجماع. يقومون بذلك عن طريق حل تحدي إثبات العمل (POW) أو دفع رسوم. بمجرد التسجيل، يصبحون جزءًا من شبكة فرعية ويساهمون في الذكاء الجماعي للشبكة. ثم يقوم المدققون بتقييم قيمة نماذج التعلم الآلي والمخرجات المقدمة من هذه العقد، مما يضمن جودة وسلامة الأصول الفكرية للشبكة.

تعتبر هذه الآلية مركزية لرؤية Bittensor لسوق التعلم الآلي اللامركزي، حيث تكون الذكاء هو العملة الأساسية ويتم تحفيز الابتكار بشكل مستمر. وتمثل هذه الآلية تحولًا كبيرًا عن آليات توافق الكتل التقليدية، حيث تركز على تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

الشبكات الفرعية

الأنظمة الفرعية هي اللبنات الأساسية لـ Bittensor، تعمل كأسواق سلع لامركزية تحت نظام رمزي موحد. تحتوي كل شبكة فرعية على مجال أو موضوع محدد وتتكون من عقد مسجلة ونماذج تعلم آلي مرتبطة. يلعب المدققون داخل هذه الشبكات الفرعية دورًا حيويًا في الحفاظ على سلامة وجودة البيانات والنماذج المتبادلة داخل الشبكة.

معًا، تضمن هذه الآليات أن تظل Bittensor منصة لامركزية وتعاونية ومبتكرة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. من خلال تحفيز المشاركة واستغلال الذكاء الجماعي لشبكتها، تتصدر Bittensor مقدمة تكنولوجيا تعلم الآلة اللامركزية.

مكونات Bittensor

Bittensor هو شبكة لامركزية تربط نماذج التعلم الآلي بدلاً من الكمبيوترات أو الخوادم. تُعرف هذه النماذج باسم الخلايا العصبية، وتقدم خدمات تعلم آلي متخصصة للشبكة، مثل النصوص، الصور، الصوت، الفيديو، إلخ. تُنظم الخلايا العصبية في مجموعات تُسمى الشبكات الفرعية، التي تحدد آلية الحوافز ومجال المهام لكل شبكة فرعية.

تستخدم Bittensor أربعة مكونات رئيسية: البلوكشين، الخلايا العصبية، المشابك، والميتاغراف لتمكين بروتوكول التعلم الآلي اللامركزي. دعونا نلقي نظرة على كل من هذه المكونات وكيفية عملها معًا.

البلوكشين

تستند سلسلة الكتل الخاصة بـ Bittensor إلى إطار عمل Substrate، مما يسمح بالتشغيل البيني وقابلية التوسع. تسجل سلسلة الكتل المعاملات والتفاعلات بين العقد على الشبكة، بالإضافة إلى قواعد الحكم والتوافق. كما تتيح سلسلة الكتل إنشاء وتوزيع رمز $TAO، الذي هو العملة الأصلية لـ Bittensor.

الخلايا العصبية

الخلايا العصبية هي العقد على الشبكة التي تشغل نماذج التعلم الآلي وتقدم خدمات التعلم الآلي للشبكة. كل خلية عصبية لها هوية فريدة ومفتاح عام، يتم تسجيلهما على البلوكشين. كل خلية عصبية لديها أيضًا ملف تكوين يحدد نوع نموذج التعلم الآلي، وصيغ الإدخال والإخراج، ورقم المنفذ، والمعلمات الأخرى.

المشابهات

المشابك هي الوصلات بين الخلايا العصبية التي تمكن تبادل المعلومات والتعاون. كل مشبك له وزن يمثل قوة وجودة الاتصال. يتم تحديد الأوزان من خلال الميتاغراف، وهو الذكاء الجماعي للشبكة. كما أن المشابك لها تكلفة ومكافأة، يتم التعبير عنهما برموز $TAO. التكلفة هي مقدار $TAO الذي يدفعه خلية عصبية لخلية عصبية أخرى مقابل استخدام خدمة التعلم الآلي الخاصة بها. المكافأة هي مقدار $TAO الذي تتلقاه خلية عصبية من خلية عصبية أخرى مقابل تقديم خدمة التعلم الآلي الخاصة بها.

الميتاجراف

تمثل الميتاغراف طوبولوجيا وديناميات الشبكة، فضلاً عن جودة وسمعة الخلايا العصبية. الميتاغراف هو رسم بياني موجه، حيث تمثل العقد الخلايا العصبية وتمثل الحواف المشابك. يتم تحديث الميتاغراف بشكل دوري بواسطة آلية الإجماع، التي تأخذ في الاعتبار المعاملات والتفاعلات والتغذية الراجعة بين الخلايا العصبية. يحدد الميتاغراف أوزان المشابك، التي تؤثر على تكلفة ومكافأة المشابك، فضلاً عن ترتيب ووضوح الخلايا العصبية. كما يمكن الميتاغراف من إدارة الشبكة، حيث يمكن للخلايا العصبية التصويت على الاقتراحات والتغييرات باستخدام رموز TAO الخاصة بها.

ميثاق ديلي غيت لبِتنسور

ميثاق DeleGate الخاص بـ Bittensor هو وثيقة أساسية تحدد المبادئ التوجيهية والالتزامات للكيانات والأفراد المشاركين في شبكة Bittensor. إنها إعلان من مؤسسة Opentensor وغيرها من الموقعين الذين يشاركون رؤية مشهد الذكاء الاصطناعي اللامركزي. فيما يلي المبادئ الأساسية للميثاق:

• نقطة مضادة للسيطرة المركزية: يبرز الميثاق مخاطر السيطرة المركزية على الذكاء الاصطناعي، داعياً إلى توزيع السلطة لمنع الإساءة والتحيز. ويؤكد أن إدارة الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون بيد الكثيرين، وليس القلة.
• التوافق على التفضيلات اللامركزية: يلتزم الموقعون بمعارضة إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي وتعزيز تطبيقه الأخلاقي. يتعهدون بتوزيع السيطرة على تفضيلات الذكاء الاصطناعي، مستفيدين من الحكمة البشرية الجماعية لتوجيه الأسئلة المعقدة التي تطرحها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
• الملكية المفتوحة: تدعم الميثاق تراكم الملكية المفتوحة وغير المصرح بها للمساهمين في شبكة Bittensor. تضمن هذه المبدأ أن يتمكن أكبر عدد ممكن من الأشخاص من الوصول إلى وتوجيه وامتلاك حصة في تطوير الذكاء الاصطناعي.
• تطوير المصدر المفتوح: يعتبر الميثاق تطوير المصدر المفتوح ضرورة أخلاقية، مما يسمح للأفراد بالتحكم في مصيرهم الخاص في مستقبل الذكاء الاصطناعي.

ميثاق DeleGate الخاص بـ Bittensor ليس مجرد مجموعة من المبادئ، بل هو التزام بمستقبل ذكاء اصطناعي لامركزي، مفتوح، وعادل، حيث يتم توزيع السلطة، ويتم استغلال إمكانيات الذكاء الاصطناعي من أجل الصالح العام.

كيف يمكّن Bittensor نماذج تعلم الآلة

يمكن لـ Bittensor تمكين نماذج التعلم الآلي من التدريب بشكل تعاوني والحصول على المكافآت وفقًا للقيمة المعلوماتية التي تقدمها للجماعة. يتم تحقيق ذلك من خلال استخدام العملية التالية:

• مستهلك يرغب في الوصول إلى خدمة تعلم الآلة يرسل استعلامًا إلى الشبكة، مع دفع مقابل بوحدات TAO.
• تقوم الشبكة بتوجيه الطلب إلى الشبكة الفرعية المناسبة بناءً على نوع الطلب وصيغته.
• تختار الشبكة الفرعية أفضل الخلايا العصبية للإجابة على الاستعلام بناءً على سمعتها وتوافرها.
• تقوم الخلايا العصبية المحددة بمعالجة الاستعلام وإرسال ردودها مرة أخرى، مع إثبات العمل.
• يتلقى المستهلك الردود ويختار الأفضل بناءً على التفضيلات والمعايير.
• يدفع المستهلك للنيورون الذي يقدم أفضل استجابة ويفضل إعطاء ملاحظات للشبكة.
• تقوم الشبكة بتحديث الميتا جراف استنادًا إلى المعاملات والتفاعلات والتعليقات، وتوزيع المكافآت والعقوبات على الخلايا العصبية وفقًا لذلك.

أنواع مهام التعلم الآلي والتطبيقات التي يمكن تنفيذها على Bittensor

يمكن أن يدعم Bittensor مجموعة واسعة من مهام وتطبيقات تعلم الآلة، مثل توليد النصوص أو الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، إلخ. بعض الأمثلة على أنواع خدمات تعلم الآلة التي يمكن تنفيذها على Bittensor هي:

• نص التحفيز: يمكن للمستهلك إرسال نص تحفيزي، مثل جملة أو فقرة، واستلام إكمال نصي، مثل قصة أو مقال، من الشبكة.
• تسميات الصور: يمكن للمستهلك إرسال صورة، واستلام تسمية تصف محتوى الصورة من الشبكة.
• التعرف على الكلام: يمكن للمستهلك إرسال مقطع صوتي، واستلام نص يُحوّل الكلام إلى نص، من الشبكة.
• تعرّف الوجه: يمكن للمستهلك إرسال صورة وجه، واستلام اسم أو علامة تحدد الشخص في الصورة، من الشبكة.

هذه مجرد بعض الأمثلة على مهام وتطبيقات التعلم الآلي التي يمكن تنفيذها على Bittensor. الاحتمالات لا حصر لها، حيث يمكن إنشاء وإضافة شبكات فرعية ونماذج جديدة إلى الشبكة، مما يوسع نطاق وتنوع خدمات التعلم الآلي المتاحة.

كيف تعمل الشبكات الفرعية؟

المصدر: وثيقة مطور Bittensor

الشبكات الفرعية هي جوهر نظام Bittensor البيئي. الشبكات الفرعية هي مجموعات من الخلايا العصبية التي تقدم خدمات التعلم الآلي المتخصصة للشبكة، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو، وما إلى ذلك. كما تحدد الشبكات الفرعية آلية الحوافز ومجال المهام لكل مجموعة. تتيح الشبكات الفرعية إنشاء أسواق سلعية لامركزية متنوعة، أو مسابقات، تقع تحت نظام رمزي موحد.

دور ووظيفة الشبكات الفرعية

تلعب الشبكات الفرعية دورًا حاسمًا في شبكة Bittensor، حيث توفر الوظائف التالية:

• تسمح الشبكات الفرعية بتقسيم العمل والتخصص بين الخلايا العصبية. تركز كل شبكة فرعية على نوع محدد من خدمات تعلم الآلة، مثل تقديم النصوص، وتسمية الصور، والتعرف على الكلام، والتعرف على الوجوه، إلخ. وهذا يسمح للخلايا العصبية بتحسين نماذجها ومواردها في مجالها المختار، وتقديم خدمات عالية الجودة وفعالة للشبكة.
• تمكن الشبكات الفرعية من إنشاء آليات حوافز مخصصة لكل مجموعة من الخلايا العصبية. يمكن لكل شبكة فرعية تصميم وتنفيذ نظام المكافآت والعقوبات الخاص بها، بناءً على معاييرها وأهدافها. يسمح ذلك للشبكة الفرعية بمحاذاة حوافز الخلايا العصبية مع النتائج المرغوبة للشبكة الفرعية، وتشجيع التعاون والابتكار بين الخلايا العصبية.
• تسهل الشبكات الفرعية الحوكمة والتوافق في الشبكة. تمتلك كل شبكة فرعية مدققيها الخاصين، الذين يتحملون مسؤولية تحديث الميتاغراف وتأمين الشبكة. يتم انتخاب المدققين من قبل أعضاء الشبكة الفرعية، الذين يراهنون على رموزهم TAO للتصويت لصالح المرشحين المفضلين لديهم. كما يشارك المدققون في حوكمة الشبكة، من خلال اقتراح والتصويت على التغييرات والترقيات التي تؤثر على الشبكة.

عملية إنشاء والانضمام إلى الشبكات الفرعية

لإنشاء أو الانضمام إلى شبكة فرعية، ستحتاج إلى وجود خلية عصبية، وهي العقدة الخاصة بك على الشبكة. كما ستحتاج إلى بعض رموز TAO، التي هي عملة الشبكة. يمكنك اتباع هذه الخطوات لإنشاء أو الانضمام إلى شبكة فرعية:

• لإنشاء شبكة فرعية، يجب عليك تسجيل شبكة فرعية على بلوكتشين Bittensor عن طريق دفع رسوم بعملات TAO. ستعتمد الرسوم على العرض والطلب على الشبكات الفرعية في الشبكة. يمكنك استخدام الـإنشاء شبكة btcli الأمر لإنشاء شبكة فرعية وتحديد المعلمات والتفاصيل الخاصة بشبكتك الفرعية، مثل الاسم، والوصف، والنوع، والمنفذ، وما إلى ذلك. ستحتاج أيضًا إلى تقديم اسم محفظة وكلمة مرور، والتي ستستخدم لإنشاء مفاتيحك العامة والخاصة لشبكتك الفرعية. ستتلقى netuid، وهو معرف فريد لشبكتك الفرعية على الشبكة.
• للانضمام إلى شبكة فرعية، ستحتاج إلى الاتصال بالمدققين في الشبكة الفرعية، وهم العقد التي تحافظ على الميتاغراف الخاص بالشبكة الفرعية وتقوم بتحديثه. يمكنك استخدام الـانضمام subnet btcli الأمر للانضمام إلى شبكة فرعية وتحديد netuid للشبكة الفرعية التي ترغب في الانضمام إليها. ستحتاج أيضًا إلى تقديم اسم المحفظة وكلمة المرور، والتي ستستخدم لتوليد مفاتيحك العامة والخاصة لشبكتك الفرعية. ستتلقى رسالة تأكيد تشير إلى أنك قد انضممت بنجاح إلى الشبكة الفرعية.

أنواع وتفاعلات الشبكات الفرعية

توجد أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية على شبكة Bittensor، اعتمادًا على نوع وصيغة خدمة تعلم الآلة التي يقدمونها. بعض الأنواع الشائعة من الشبكات الفرعية هي:

• الشبكات الفرعية للنصوص: توفر هذه الشبكات الفرعية خدمات معالجة اللغة الطبيعية، مثل تنبيهات النصوص، تلخيص النصوص، ترجمة النصوص، تحليل مشاعر النصوص، وما إلى ذلك. تقبل هذه الشبكات الفرعية النص وتعيده كتنسيقات الإدخال والإخراج.
• شبكات فرعية للصورة: توفر هذه الشبكات الفرعية خدمات رؤية الكمبيوتر، مثل تسميات الصور، وتصنيف الصور، وتقسيم الصور، وتوليد الصور، وما إلى ذلك. تقبل هذه الشبكات الفرعية وترجع الصور كتنسيقات إدخال وإخراج.
• الشبكات الفرعية الصوتية: توفر هذه الشبكات خدمات معالجة الكلام والصوت، مثل التعرف على الكلام، توليد الكلام، ترجمة الكلام، توليد الصوت، إلخ. تقبل هذه الشبكات الفرعية وتعيد مقاطع الصوت كتنسيقات الإدخال والإخراج.
• شبكات الفيديو: توفر هذه الشبكات خدمات معالجة الفيديو والحركة، مثل كتابة التعليقات التوضيحية على الفيديو، وتصنيف الفيديو، وتقسيم الفيديو، وتوليد الفيديو، وما إلى ذلك. تقبل هذه الشبكات وتعيد الفيديوهات كتنسيقات إدخال وإخراج.

يمكن أن تتفاعل هذه الشبكات الفرعية مع بعضها البعض ومع الشبكة من خلال طلب وتقديم خدمات التعلم الآلي، ومن خلال تبادل المعلومات ورموز $TAO. على سبيل المثال، يمكن لشبكة نصية أن تطلب خدمة وصف الصورة من شبكة صور من خلال إرسال صورة ودفع بعض رموز $TAO. يمكن لشبكة الصور بعد ذلك إرجاع وصف للصورة، وتلقي بعض رموز $TAO كمكافأة. يمكن للشبكة النصية بعد ذلك استخدام الوصف لخدمتها، مثل تلخيص النصوص أو الترجمة.

رمز $TAO

رمز $TAO هو العملة المشفرة الأصلية لشبكة Bittensor. يؤدي عدة وظائف وأغراض رئيسية ضمن النظام البيئي:

• الحوافز: يتم استخدام رمز $TAO لتحفيز المشاركين المختلفين في شبكة Bittensor. يتم مكافأة المعدنين الذين يساهمون بمواردهم الحاسوبية لأداء مهام التعلم الآلي بـ $TAO تقديراً لمساهماتهم. تشجع هذه الآلية من المكافآت على توفير القدرة الحاسوبية للشبكة، وهو أمر أساسي لعمليات التعلم الآلي اللامركزية.
• التخزين: للمشاركة في الشبكة كعامل منجم وكسب المكافآت، يجب على المشاركين تخزين رمز $TAO. يعتبر التخزين بمثابة شكل من أشكال الضمان أو "استثمار حقيقي"، مما يساعد على ضمان أن العاملين في المناجم لديهم الدافع للتصرف بما يتماشى مع مصلحة الشبكة. كما أنه يساعد في تأمين الشبكة من خلال جعل أي تصرف خبيث مكلفًا لأي مشارك.
• الحوكمة: يمكن استخدام $TAO في حوكمة شبكة Bittensor. قد يتمكن حاملو الرموز من اقتراح تغييرات، التصويت على ترقية البروتوكول، أو المشاركة في عمليات اتخاذ القرارات الأخرى التي تؤثر على الشبكة. يتماشى هذا مع الروح اللامركزية لتقنية البلوكشين، حيث يتم توزيع السيطرة بين أصحاب المصلحة بدلاً من أن تكون مركزية في سلطة واحدة.

تتم تصميم الاقتصاد الرمزي لرمز $TAO ليعكس قيمة وجودة الشبكة، بالإضافة إلى تحفيز التعاون والابتكار بين العقد. يعتمد الاقتصاد الرمزي لرمز $TAO على المبادئ والآليات التالية:

• الإمداد: الحد الأقصى لعدد رموز TAO التي ستوجد على الإطلاق محدود بـ 21 مليون، مما يعكس حد إمداد بيتكوين لتعزيز الندرة والسيطرة على التضخم. حالياً، يوجد حوالي 6.39 مليون رمز TAO متداول. يتم إنشاء رموز TAO من خلال التعدين، مثل بيتكوين، حيث يتم إنشاء كتلة جديدة تقريباً كل 12 ثانية. كل كتلة تكافئ 1 رمز TAO لعمال المناجم والمدققين. وفقًا لمعدل الإنشاء الحالي، يتم إضافة حوالي 7,200 رمز TAO جديد إلى الإمداد المتداول يوميًا، ويتم توزيعها بالتساوي بين عمال المناجم والمدققين. يتم تقليل معدل الإصدار إلى النصف بمجرد تعدين 50% من إجمالي الإمداد. تحدث هذه "الانقسام" كل أربع سنوات، بالنظر إلى وقت الكتلة البالغ 12 ثانية. ستستمر هذه العملية من الانقسام عند كل نقطة ميل بنسبة 50% من الإمداد المتبقي حتى يتم تداول 21 مليون رمز TAO بالكامل.
• الإصدار: يتم إصدار رموز TAO من خلال مكافآت الشبكة، التي توزع على عمال المناجم الذين يقدمون خدمات التعلم الآلي للشبكة. يتم حساب مكافآت الشبكة بناءً على القيمة المعلوماتية للخدمات، والتي تحددها الميتاغراف. كما يتم تعديل مكافآت الشبكة بواسطة عامل صعوبة يعتمد على نشاط الشبكة وإجمالي الرموز المرهونة. تم تصميم معدل إصدار رموز TAO ليتبع منحنى لوغاريتمي، مما يعني أن الإصدار سينخفض مع مرور الوقت مع نضوج الشبكة وزيادة الطلب.
• الحرق: يتم حرق رموز TAO من خلال رسوم الشبكة، التي يدفعها المستهلكون الذين يصلون إلى خدمات التعلم الآلي من الشبكة. يتم حساب رسوم الشبكة بناءً على تكلفة الخدمات، والتي تحددها الميتاغراف. كما يتم تعديل رسوم الشبكة بواسطة عامل الطلب، الذي يعتمد على نشاط الشبكة وإجمالي الرموز المتداولة. تم تصميم معدل حرق رموز TAO ليتبع منحنى أسي، مما يعني أن الحرق سيزداد مع مرور الوقت مع نمو الشبكة وانخفاض العرض.

مؤسسو Bittensor

مؤسسو Bittensor هم أفراد موهوبون اجتمعوا معًا لتطوير وتعزيز مشروع Bittensor، الذي يهدف إلى إحداث ثورة في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. كل مؤسس يجلب خبراته وتجربته الفريدة في المجالات ذات الصلة، مما يساهم في نجاح المشروع. المؤسسون هم:

• جاكوب ستيفز: جاكوب هو الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لـ Bittensor. لديه خلفية في بحث تعلم الآلة وأسس Bittensor لامركزية الذكاء الاصطناعي. لقد عمل سابقًا مع علامات تجارية مثل جوجل وKnowm.
• علاء شعبانة: علاء هو المؤسس المشارك لـ Bittensor. لديه دكتوراه في تعلم الآلة. قبل بناء Bittensor، عمل كأستاذ مساعد في جامعة تورونتو، كندا.

هل يعتبر Bittensor $TAO استثمارًا جيدًا؟

Bittensor $TAO هو عملة مشفرة تدعم شبكة Bittensor، بروتوكول تعلم آلي لامركزي. تُستخدم $TAO كمكافأة للعقد التي تقدم خدمات تعلم الآلة للشبكة، لتأمين الشبكة، ولتمكين الحوكمة. يوجد حد أقصى للإمداد يبلغ 21 مليون توكن، وتحدد قوى العرض والطلب في الشبكة سعره.

$TAO له أيضًا الكثير من الإمكانات والقيمة، حيث إنه مدعوم بمشروع ثوري ومبتكر. يهدف Bittensor إلى إنشاء شبكة تعلم آلي عالمية، لامركزية، ومحفزة لتحويل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. لقد أظهر Bittensor بالفعل نتائج وإنجازات واعدة، مثل إطلاق الشبكة الرئيسية، وجذب الانتباه والاهتمام، وتلقي الدعم والتمويل. كما وضع Bittensor بعض الأهداف والخطط الطموحة للمستقبل، مثل توسيع وتنويع شبكته، وتحسين وتحسين شبكته، وتنمية وإشراك مجتمعه.

لذلك، فإن $TAO هو استثمار جيد لأولئك الذين يؤمنون برؤية ورسالة Bittensor، ومستعدون لتحمل المخاطر والاحتفاظ بالتوكن على المدى الطويل. كما هو الحال دائمًا، يجب على المستثمرين إجراء أبحاثهم الخاصة وواجبهم due diligence قبل الاستثمار في أي عملة رقمية، واستثمار ما يمكنهم تحمل خسارته.

كيفية شراء $TAO على Gate

لشراء رموز $TAO على Gate، اتبع الخطوات التالية:

• قم بزيارة الـموقع Gate.io وأنشئ حسابًا باستخدام بريدك الإلكتروني وكلمة المرور الخاصة بك.
• أودع بعض الأموال في حسابك على Gate.
• قم بتداول أموالك مقابل رموز $TAO عن طريق اختيار الـTAO/USDT الزوج، وإدخال المبلغ والسعر.

اتخذ إجراء بشأن $TAO

تحقق من سعر $XPRT اليوم وابدأ في تداول أزواج العملات المفضلة لديك:

• TAO/USDT