【OpenLedger vs Bittensor：дві моделі AI-мережі змагаються】
Однією з основних відмінностей у суперечці парадигм
У сфері AI x Web3 OpenLedger та Bittensor представляють собою дві абсолютно різні концепції мережевого дизайну. Перша зосереджена на "даних, що керують мережею", підкреслюючи побудову інфраструктури для прав власності на дані, їхнього обміну та стимулювання; друга ж є типовою "мережею моделей", що побудована з вузлів AI моделей, ранжованих за продуктивністю та стимулюючих відкритий ринок. Обидві намагаються вирішити проблему розподілу ресурсів в епоху AI, але їхні шляхи та філософії абсолютно різні.
Bittensor ближче до "ринку автономної обчислювальної потужності", що керується постачальниками моделей, де користувачі можуть вибирати викликати моделі з високими рейтингами, в той час як система здійснює розподіл токенів на основі участі та оцінок. У порівнянні, OpenLedger підходить з точки зору даних, створюючи екологічний цикл навколо Datanet, системи репутації та ринку завдань даних, підкреслюючи, що "джерелом ШІ повинні бути хороші дані, а не єдина модель".
Два, орієнтація на модель vs орієнтація на дані: відмінності в екологічній структурі
Bittensor побудував модельну екосистему, що має закритий цикл, з основним акцентом на нейронному механізмі ранжування мережі TAO: модель отримує винагороду шляхом "консенсусного ранжування" оброблених результатів на вході. У цій системі внесок становить продуктивність моделі, а не якість даних чи участь у завданні.
OpenLedger побудував відкриту мережу даних навколо Datanet, де будь-який користувач може отримати репутацію та бали за рахунок завантаження, маркування та перевірки завдань з даними. Його репутаційна система далі слугує основою для участі в ранжуванні та розподілі стимулів, а також забезпечує більшу прослежуваність і аудиторськість результатів викликів моделей.
Ця різниця призвела до різних екологічних ролей: Bittensor заохочує постачальників обчислювальної потужності та розробників моделей до участі; тоді як OpenLedger заохочує співпрацю постачальників даних, операторів моделей, користувачів та перевіряючих.
Третє. Комбінованість та відкритість: хто більше підходить для спільної екосистеми?
З точки зору комбінованості, мережа Bittensor є відносно закритою, її користувачі в основному орієнтовані на кінцевий виклик, загальна механіка важко інтегрується з іншими системами. Натомість OpenLedger використовує модульний підхід у дизайні, Datanet може бути інтегрований як "даний шар" для будь-якого проекту на ланцюзі, одночасно підтримуючи співпрацю різних AI Agent фреймворків.
OpenLedger також створив "простір для співпраці над завданнями" з нижчим порогом участі за допомогою механізмів OpenTask, OpenRepo тощо, що додатково підвищує масштабованість мережі та можливості інтеграції Web3 проектів.
Чотири, можливості майбутнього: співпраця чи конкуренція?
Хоча обидва шляхи наразі кардинально різні, у майбутньому під час інтеграції AI + Web3 вони можуть продемонструвати певні синергії. Наприклад, ринок даних OpenLedger може забезпечити Bittensor якісніші, структуровані дані для навчання та валідації; а модульні вузли Bittensor також можуть бути частиною виконавців агентів в мережі OpenLedger.
З того, що ми бачимо на даний момент, OpenLedger більше схожий на відкриту систему постачання даних, створену для ШІ, тоді як Bittensor намагається створити мережу алгоритмічної вартості. Якщо перший є дослідником економіки алгоритмів ШІ, то другий перепроектує базову логіку та порядок даних ШІ.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
【OpenLedger vs Bittensor：дві моделі AI-мережі змагаються】
Однією з основних відмінностей у суперечці парадигм
У сфері AI x Web3 OpenLedger та Bittensor представляють собою дві абсолютно різні концепції мережевого дизайну. Перша зосереджена на "даних, що керують мережею", підкреслюючи побудову інфраструктури для прав власності на дані, їхнього обміну та стимулювання; друга ж є типовою "мережею моделей", що побудована з вузлів AI моделей, ранжованих за продуктивністю та стимулюючих відкритий ринок. Обидві намагаються вирішити проблему розподілу ресурсів в епоху AI, але їхні шляхи та філософії абсолютно різні.
Bittensor ближче до "ринку автономної обчислювальної потужності", що керується постачальниками моделей, де користувачі можуть вибирати викликати моделі з високими рейтингами, в той час як система здійснює розподіл токенів на основі участі та оцінок. У порівнянні, OpenLedger підходить з точки зору даних, створюючи екологічний цикл навколо Datanet, системи репутації та ринку завдань даних, підкреслюючи, що "джерелом ШІ повинні бути хороші дані, а не єдина модель".
Два, орієнтація на модель vs орієнтація на дані: відмінності в екологічній структурі
Bittensor побудував модельну екосистему, що має закритий цикл, з основним акцентом на нейронному механізмі ранжування мережі TAO: модель отримує винагороду шляхом "консенсусного ранжування" оброблених результатів на вході. У цій системі внесок становить продуктивність моделі, а не якість даних чи участь у завданні.
OpenLedger побудував відкриту мережу даних навколо Datanet, де будь-який користувач може отримати репутацію та бали за рахунок завантаження, маркування та перевірки завдань з даними. Його репутаційна система далі слугує основою для участі в ранжуванні та розподілі стимулів, а також забезпечує більшу прослежуваність і аудиторськість результатів викликів моделей.
Ця різниця призвела до різних екологічних ролей: Bittensor заохочує постачальників обчислювальної потужності та розробників моделей до участі; тоді як OpenLedger заохочує співпрацю постачальників даних, операторів моделей, користувачів та перевіряючих.
Третє. Комбінованість та відкритість: хто більше підходить для спільної екосистеми?
З точки зору комбінованості, мережа Bittensor є відносно закритою, її користувачі в основному орієнтовані на кінцевий виклик, загальна механіка важко інтегрується з іншими системами. Натомість OpenLedger використовує модульний підхід у дизайні, Datanet може бути інтегрований як "даний шар" для будь-якого проекту на ланцюзі, одночасно підтримуючи співпрацю різних AI Agent фреймворків.
OpenLedger також створив "простір для співпраці над завданнями" з нижчим порогом участі за допомогою механізмів OpenTask, OpenRepo тощо, що додатково підвищує масштабованість мережі та можливості інтеграції Web3 проектів.
Чотири, можливості майбутнього: співпраця чи конкуренція?
Хоча обидва шляхи наразі кардинально різні, у майбутньому під час інтеграції AI + Web3 вони можуть продемонструвати певні синергії. Наприклад, ринок даних OpenLedger може забезпечити Bittensor якісніші, структуровані дані для навчання та валідації; а модульні вузли Bittensor також можуть бути частиною виконавців агентів в мережі OpenLedger.
З того, що ми бачимо на даний момент, OpenLedger більше схожий на відкриту систему постачання даних, створену для ШІ, тоді як Bittensor намагається створити мережу алгоритмічної вартості. Якщо перший є дослідником економіки алгоритмів ШІ, то другий перепроектує базову логіку та порядок даних ШІ.