【OpenLedger vs Bittensor: İki AI Ağı Paradigması Arasındaki Mücadele】
Bir. Paradigma savaşı arasındaki temel farklar
AI x Web3 alanında, OpenLedger ve Bittensor iki tamamen farklı ağ tasarım felsefesini temsil ediyor. İlki, "veri odaklı ağ" anlayışını merkeze alarak veri hak sahipliği, paylaşım ve teşvik altyapısının inşasına vurgu yapıyor; ikincisi ise tipik bir "model zamanlama ağı" olarak, performansa göre sıralanan ve teşvik edilen bir AI model düğümleri pazarını oluşturuyor. Her ikisi de AI çağındaki kaynak dağıtım sorununu çözmeye çalışıyor, ancak yolları ve felsefeleri tamamen zıt.
Bittensor, model sağlayıcılarının öncülük ettiği bir "güç otonom pazarı"na daha yakındır; kullanıcılar, performans sıralamasında yüksek olan model düğümlerini çağırmayı seçebilir ve sistem, katılım ve değerlendirme temelinde token dağıtımı yapar. Buna karşılık, OpenLedger, veri açısından bir yaklaşım benimseyerek Datanet, itibar sistemi ve veri görevleri pazarı etrafında bir ekosistem kapalı döngüsü oluşturur ve "Yapay zekanın kaynağı iyi veriler olmalıdır, tek bir model değil" vurgusunu yapar.
İki, Model Odaklı vs Veri Odaklı: Ekosistem Yapısındaki Farklar
Bittensor, kapalı döngü odaklı bir model ekosistemi inşa etti; ana odak noktası TAO ağının sinirsel sıralama mekanizmasıdır: Model, girdilerin işleme sonuçlarını "konsensüs sıralaması" ile değerlendirerek teşvik alır. Bu sistemde, katkı modelin performansıdır; veri kalitesi veya görev katılımı değil.
OpenLedger, Datanet etrafında açık bir veri ağı oluşturmuştur; herhangi bir kullanıcı, veri görevlerini yükleyerek, etiketleyerek ve doğrulayarak itibar ve puan teşviki kazanabilir. İtibar sistemi, katılıma dayalı sıralama ve teşvik dağıtımının temeli olarak daha da ileri bir rol oynamakta; ayrıca model çağrısı sonuçlarının daha güçlü bir izlenebilirliğe ve denetlenebilirliğe sahip olmasını sağlamaktadır.
Bu fark, ekolojik rollerin farklılıklarını beraberinde getirmiştir: Bittensor, hesap gücü sağlayıcılarını ve model geliştiricilerini katılmaya teşvik ederken; OpenLedger, veri sağlayıcıları, model işletmecileri, kullanıcılar ve doğrulayıcılar arasındaki işbirliğini teşvik etmektedir.
Üç, bileşenler ve açıklık: Kim işbirliği ekosistemine daha uygundur?
Bittensor ağı, birleşebilirlik açısından, nispeten kapalıdır; kullanıcıları esasen çağrı tarafına yöneliktir ve genel mekanizması diğer sistemler tarafından entegrasyona pek uygun değildir. Öte yandan, OpenLedger modüler bir tasarım yaklaşımı benimsemiştir; Datanet, herhangi bir zincir üzerindeki projenin "veri katmanı" olarak entegre edilebilir ve aynı zamanda çeşitli AI Agent çerçevelerinin işbirliğini destekler.
OpenLedger, OpenTask, OpenRepo gibi mekanizmalar aracılığıyla daha düşük katılım eşiğine sahip "görev iş birliği alanı" inşa etti ve bu sayede ağın ölçeklenebilirliğini ve Web3 projeleriyle entegrasyon olasılığını daha da artırdı.
Dördüncü, gelecekteki olasılıklar: iş birliği mi yoksa rekabet mi?
Her ne kadar iki tarafın mevcut yolları tamamen farklı olsa da, gelecekte AI + Web3 entegrasyonu sürecinde belirli bir iş birliği ilişkisi gösterebilirler. Örneğin, OpenLedger'ın veri görevleri pazarı Bittensor'a daha kaliteli, yapılandırılmış eğitim ve doğrulama verileri sağlayabilir; ayrıca Bittensor'un model düğümleri OpenLedger ağı içindeki Agent uygulayıcılarının bir parçası olarak da işlev görebilir.
Görünüşe göre, OpenLedger daha çok AI için açık bir veri tedarik zinciri sistemi oluştururken, Bittensor ise bir algoritma değer ağı kurmaya çalışıyor. Eğer ilki AI algoritma ekonomisinin kaşifi ise, diğeri AI'nın temel mantığını ve veri düzenini yeniden inşa etmeye çalışıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
【OpenLedger vs Bittensor: İki AI Ağı Paradigması Arasındaki Mücadele】
Bir. Paradigma savaşı arasındaki temel farklar
AI x Web3 alanında, OpenLedger ve Bittensor iki tamamen farklı ağ tasarım felsefesini temsil ediyor. İlki, "veri odaklı ağ" anlayışını merkeze alarak veri hak sahipliği, paylaşım ve teşvik altyapısının inşasına vurgu yapıyor; ikincisi ise tipik bir "model zamanlama ağı" olarak, performansa göre sıralanan ve teşvik edilen bir AI model düğümleri pazarını oluşturuyor. Her ikisi de AI çağındaki kaynak dağıtım sorununu çözmeye çalışıyor, ancak yolları ve felsefeleri tamamen zıt.
Bittensor, model sağlayıcılarının öncülük ettiği bir "güç otonom pazarı"na daha yakındır; kullanıcılar, performans sıralamasında yüksek olan model düğümlerini çağırmayı seçebilir ve sistem, katılım ve değerlendirme temelinde token dağıtımı yapar. Buna karşılık, OpenLedger, veri açısından bir yaklaşım benimseyerek Datanet, itibar sistemi ve veri görevleri pazarı etrafında bir ekosistem kapalı döngüsü oluşturur ve "Yapay zekanın kaynağı iyi veriler olmalıdır, tek bir model değil" vurgusunu yapar.
İki, Model Odaklı vs Veri Odaklı: Ekosistem Yapısındaki Farklar
Bittensor, kapalı döngü odaklı bir model ekosistemi inşa etti; ana odak noktası TAO ağının sinirsel sıralama mekanizmasıdır: Model, girdilerin işleme sonuçlarını "konsensüs sıralaması" ile değerlendirerek teşvik alır. Bu sistemde, katkı modelin performansıdır; veri kalitesi veya görev katılımı değil.
OpenLedger, Datanet etrafında açık bir veri ağı oluşturmuştur; herhangi bir kullanıcı, veri görevlerini yükleyerek, etiketleyerek ve doğrulayarak itibar ve puan teşviki kazanabilir. İtibar sistemi, katılıma dayalı sıralama ve teşvik dağıtımının temeli olarak daha da ileri bir rol oynamakta; ayrıca model çağrısı sonuçlarının daha güçlü bir izlenebilirliğe ve denetlenebilirliğe sahip olmasını sağlamaktadır.
Bu fark, ekolojik rollerin farklılıklarını beraberinde getirmiştir: Bittensor, hesap gücü sağlayıcılarını ve model geliştiricilerini katılmaya teşvik ederken; OpenLedger, veri sağlayıcıları, model işletmecileri, kullanıcılar ve doğrulayıcılar arasındaki işbirliğini teşvik etmektedir.
Üç, bileşenler ve açıklık: Kim işbirliği ekosistemine daha uygundur?
Bittensor ağı, birleşebilirlik açısından, nispeten kapalıdır; kullanıcıları esasen çağrı tarafına yöneliktir ve genel mekanizması diğer sistemler tarafından entegrasyona pek uygun değildir. Öte yandan, OpenLedger modüler bir tasarım yaklaşımı benimsemiştir; Datanet, herhangi bir zincir üzerindeki projenin "veri katmanı" olarak entegre edilebilir ve aynı zamanda çeşitli AI Agent çerçevelerinin işbirliğini destekler.
OpenLedger, OpenTask, OpenRepo gibi mekanizmalar aracılığıyla daha düşük katılım eşiğine sahip "görev iş birliği alanı" inşa etti ve bu sayede ağın ölçeklenebilirliğini ve Web3 projeleriyle entegrasyon olasılığını daha da artırdı.
Dördüncü, gelecekteki olasılıklar: iş birliği mi yoksa rekabet mi?
Her ne kadar iki tarafın mevcut yolları tamamen farklı olsa da, gelecekte AI + Web3 entegrasyonu sürecinde belirli bir iş birliği ilişkisi gösterebilirler. Örneğin, OpenLedger'ın veri görevleri pazarı Bittensor'a daha kaliteli, yapılandırılmış eğitim ve doğrulama verileri sağlayabilir; ayrıca Bittensor'un model düğümleri OpenLedger ağı içindeki Agent uygulayıcılarının bir parçası olarak da işlev görebilir.
Görünüşe göre, OpenLedger daha çok AI için açık bir veri tedarik zinciri sistemi oluştururken, Bittensor ise bir algoritma değer ağı kurmaya çalışıyor. Eğer ilki AI algoritma ekonomisinin kaşifi ise, diğeri AI'nın temel mantığını ve veri düzenini yeniden inşa etmeye çalışıyor.