بررسی هوش مصنوعی DeepNode: چگونه یک شبکه غیرمتمرکز، هوش مصنوعی را به یک بازار آزاد تبدیل می‌کند

هوش مصنوعی دیپ‌نود یک زیرساخت هوش مصنوعی غیرمتمرکز است که به توسعه‌دهندگان، اعتبارسنج‌ها، ارائه‌دهندگان محاسبات و کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را از طریق یک شبکه باز و هماهنگ با بلاکچین بسازند، ارزیابی کنند و از آنها کسب درآمد کنند. توکن DN لایه تسویه حساب و انگیزه‌ای است که هر اقدام روی پلتفرم، از اجرای مدل گرفته تا اعتبارسنجی و مدیریت را پشتیبانی می‌کند.

این بررسی توضیح می‌دهد که DeepNode چگونه کار می‌کند، چه مشکلاتی را هدف قرار می‌دهد، معماری آن چگونه ساختار یافته است و چگونه اقتصاد توکنی DN برای پشتیبانی از عملکرد بلندمدت شبکه طراحی شده است.

هوش مصنوعی DeepNode قصد حل چه مشکلی را دارد؟

توسعه هوش مصنوعی مدرن به شدت متمرکز است. گروه کوچکی از شرکت‌های بزرگ فناوری، اکثر مدل‌های هوش مصنوعی، زیرساخت‌های محاسباتی و کانال‌های توزیع را کنترل می‌کنند. این ساختار، مشکلات متعددی را برای توسعه‌دهندگان و کاربران ایجاد می‌کند.

اول، تمرکز ارزش بسیار زیاد است. توسعه‌دهندگان اغلب مدل‌هایی را برای پلتفرم‌های متمرکز می‌سازند اما در درآمد بلندمدت سهیم نیستند. به ارائه‌دهندگان محاسبات نرخ‌های ثابتی پرداخت می‌شود. کاربران بدون اینکه بدانند مدل‌ها چگونه ارزیابی یا مدیریت می‌شوند، هزینه‌های دوره‌ای را پرداخت می‌کنند.

دوم، دیده شدن اغلب مهم‌تر از سودمندی است. در بسیاری از پلتفرم‌های متمرکز هوش مصنوعی، مدل‌ها به دلیل بودجه‌های بازاریابی، مشارکت‌ها یا تبلیغات پلتفرم موفق می‌شوند، نه به دلیل دقت یا سودمندی اندازه‌گیری شده.

سوم، مشارکت‌کنندگان فاقد انگیزه‌های شفاف هستند. اعتبارسنج‌ها، ارزیاب‌ها و مشارکت‌کنندگان داده معمولاً یک‌باره مبلغی دریافت می‌کنند، حتی اگر کارشان ارزش بلندمدت ایجاد کند.

در نهایت، سیستم‌های هوش مصنوعی به صورت جداگانه عمل می‌کنند. اکثر پلتفرم‌ها بر وظایف محدودی مانند مدل‌های زبانی یا تولید تصویر تمرکز دارند. هوش بین حوزه‌ای به دلیل معماری‌های بسته و انگیزه‌های ناسازگار، همچنان دشوار است.

دیپ‌نود با در نظر گرفتن هوش به عنوان یک بازار آزاد به جای یک محصول بسته، به این مسائل می‌پردازد.

هوش مصنوعی DeepNode در عمل چگونه کار می‌کند؟

دیپ‌نود عمل می کند به عنوان یک شبکه هوش مصنوعی همتا به همتا. مدل‌ها، اعتبارسنج‌ها و گره‌های محاسباتی به صورت درون زنجیره‌ای هماهنگ می‌شوند، در حالی که اجرای هوش مصنوعی به صورت خارج از زنجیره انجام می‌شود.

به جای تبادل محاسبات خام، شبکه هوش مصنوعی را مبادله می‌کند. توسعه‌دهندگان مدل‌های هوش مصنوعی را به حوزه‌های خاصی مانند امور مالی، تحقیق یا تولید ارائه می‌دهند. این مدل‌ها توسط اپراتورهای گره مستقل اجرا و توسط اعتبارسنج‌ها ارزیابی می‌شوند.

پروژه‌های امیدبخش را کشف کنید...

پروژه‌های نویدبخش ...

(تبلیغات)

ادامه مقاله...

عناصر عملیاتی کلیدی عبارتند از:

• ارتباط اثبات کار (PoWR): پاداش‌ها بر اساس درستی و مفید بودن هستند، نه محاسبات خام.
• ارزشیابی مستمر: مدل‌ها به مرور زمان رتبه‌بندی می‌شوند. عملکرد ضعیف، نفوذ را کاهش می‌دهد، در حالی که دقت ثابت، باعث افزایش دیده شدن می‌شود.
• هماهنگی درون زنجیره‌ای: ثبت نام، اعتبار، نتایج اعتبارسنجی و پاداش‌ها برای شفافیت، روی زنجیره ثبت می‌شوند.

این ساختار به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به طور مداوم تکامل یابند، نه اینکه یک بار آموزش ببینند و به طور نامحدود به کار گرفته شوند.

معماری پشت هوش مصنوعی DeepNode چیست؟

دیپ‌نود (DeepNode) به عنوان یک سیستم ترکیبی با هماهنگی درون زنجیره‌ای و اجرای برون زنجیره‌ای ساخته شده است. این سیستم بر روی بیس (Base) راه‌اندازی می‌شود. Ethereum شبکه لایه ۲، برای ایجاد تعادل بین امنیت و هزینه‌های تراکنش پایین‌تر.

لایه‌های اصلی معماری شامل موارد زیر است:

• بازار مدل: یک رجیستری غیرمتمرکز که در آن مدل‌های هوش مصنوعی آپلود، اعتبارسنجی و کسب درآمد می‌شوند.
• لایه اجرا: گره‌های محاسباتی توزیع‌شده که وظایف استنتاج هوش مصنوعی را اجرا می‌کنند.
• لایه اعتبارسنجی: اعتبارسنج‌ها خروجی‌ها را ارزیابی کرده و امتیاز اعتماد را تعیین می‌کنند.
• لایه اعتبار: دقت، قابلیت اطمینان و عملکرد تاریخی را ردیابی می‌کند.
• لایه حاکمیت: ارتقاء پروتکل‌ها و تغییرات سیاست‌ها را مدیریت می‌کند.
• لایه دامنه: زیرشبکه‌های تخصصی را برای موارد استفاده هوش مصنوعی خاص صنعت فعال می‌کند.

وظایف به طور اضافی با استفاده از قانون «یک مدل، دو گره» پردازش می‌شوند تا خطاها و دستکاری‌ها کاهش یابد.

چه کسانی در شبکه DeepNode مشارکت دارند؟

DeepNode نقش‌های واضح و ماژولاری را تعریف می‌کند. شرکت‌کنندگان می‌توانند نقش‌ها را تخصصی یا ترکیب کنند، اما تضاد منافع به دلیل طراحی محدود شده است.

نقش‌های اصلی شامل موارد زیر است:

• سازندگان مدل: مدل‌های هوش مصنوعی را آپلود و نگهداری کنید و به ازای هر استنتاج، DN کسب کنید.
• معدنچیان: قدرت محاسباتی را فراهم کرده و وظایف هوش مصنوعی را اجرا کنید.
• اعتبارسنج ها: خروجی‌ها را تأیید کنید، امتیازهای اعتماد اختصاص دهید و از یکپارچگی شبکه محافظت کنید.
• سهامداران: DN را به ماینرها یا اعتبارسنج‌ها واگذار کنید و در پاداش‌ها سهیم شوید.
• حامیان: در ازای سهم درآمد، DN را به مدل‌های امیدوارکننده پیوند دهید.
• مصرف کنندگان: از مدل‌های هوش مصنوعی از طریق بازار یا API استفاده کنید.
• معماران دامنه (مرحله بعدی): طراحی و مدیریت زیرشبکه‌های هوش مصنوعی مختص دامنه.

اعتبارسنج‌ها نمی‌توانند مدل‌هایی را که خودشان ایجاد کرده‌اند یا از نظر مالی از آنها پشتیبانی می‌کنند، اعتبارسنجی کنند و این امر باعث کاهش سوگیری می‌شود.

توکن DN چیست و چگونه استفاده می‌شود؟

DN توکن بومی DeepNode است. هر وظیفه، پاداش و اقدام مدیریتی هوش مصنوعی در DN ثبت می‌شود.

موارد استفاده اصلی DN عبارتند از:

• پرداخت هزینه برای وظایف استنتاج هوش مصنوعی
• پاداش دادن به ماینرها، اعتبارسنج‌ها و سازندگان مدل
• سپرده‌گذاری و واگذاری نمایندگی
• مدل پیوند و مشارکت حامیان
• رای گیری حکومتی
• پیکربندی مشوق در سطح دامنه

دی ان نیست memecoinنقش آن کاملاً کاربردی است و به فعالیت قابل اندازه‌گیری شبکه گره خورده است.

اقتصاد توکنی دیپ‌نود چگونه کار می‌کند؟

توکنومیک DN به گونه‌ای طراحی شده است که انتشار گازهای گلخانه‌ای را با مصرف واقعی هماهنگ کند، نه با تورم ثابت.

توزیع توکن شامل موارد زیر است:

• انتشار گازهای گلخانه‌ای و کمک‌های مالی: ٪۱۰۰
• تیم و مشاوران: ٪۱۰۰
• خزانه داری: ٪۱۰۰
• نقدینگی: ٪۱۰۰
• بذر: 8%
• راهبردی: 4%
• خصوصی: 1%
• قطره هوا: 2%

برنامه‌های واگذاری از آزادسازی فوری برای ایردراپ‌ها تا واگذاری‌های چند ساله برای تخصیص‌های تیمی متغیر است.

درآمد از طریق یک ماژول مسیریابی جریان می‌یابد و در موارد زیر توزیع می‌شود:

• صاحبان مدل
• زیرساخت‌ها و پردازنده‌های پرداخت
• بازخرید و سوزاندن با ۱٪
• تقویت انتشار بر اساس میزان استفاده

این ساختار از تقسیم پاداش‌های سفت و سخت که اغلب باعث ایجاد فشار فروش بیش از حد در شبکه‌های اولیه می‌شود، جلوگیری می‌کند.

دی ان است هم اکنون در دسترس برای تجارت در صرافی‌هایی مانند Gate، Bitget، MEXC، KuCoin و Binance Wallet.

چرا DeepNode از مدل‌های انتشار ثابت اجتناب می‌کند؟

بسیاری از شبکه‌های محاسباتی از تقسیم ثابت انتشار بین ماینرها و استیکرها استفاده می‌کنند. این اغلب منجر به فشار فروش پایدار می‌شود که از تقاضای واقعی فراتر می‌رود.

DeepNode با روش‌های زیر از این امر جلوگیری می‌کند:

• تنظیم انتشار در سطح دامنه
• پاداش دادن به ماینرها بر اساس کار تایید شده
• اختصاص پاداش‌های استیکینگ فقط در صورت نیاز
• افزایش پاداش‌ها با توجه به میزان استفاده واقعی

این رویکرد با هدف حفظ تناسب انتشار گازهای گلخانه‌ای با خلق ارزش و نه با فرضیات پروتکل انجام می‌شود.

نقش شرط‌بندی مایع با stDN چیست؟

دیپ‌نود (DeepNode) یک توکن استیکینگ سیال به نام stDN معرفی می‌کند.

کاربران در زمان راه‌اندازی، DN را گرو می‌گذارند و stDN را با نسبت یک به یک دریافت می‌کنند. با گذشت زمان، ارزش stDN با افزایش پاداش‌ها به جای افزایش کمیت، افزایش می‌یابد.

ویژگی های کلیدی عبارتند از:

• دارایی‌های سپرده‌گذاری شده همچنان نقدشونده باقی می‌مانند
• پاداش‌ها به ارزش توکن تعلق می‌گیرند
• اعتبارسنج‌ها و سهام‌گذاران ۹۵٪ از پاداش‌های سهام‌گذاری را دریافت می‌کنند
• بخش کوچکی به بنیاد و سوزاندن توکن اختصاص می‌یابد
• کارمزدهای برداشت برای کاهش عرضه سوزانده می‌شوند

این طراحی از امنیت شبکه پشتیبانی می‌کند و در عین حال به کاربران اجازه می‌دهد انعطاف‌پذیر باقی بمانند.

نتیجه

DeepNode انگیزه‌های غیرمتمرکز را با عملکرد قابل اندازه‌گیری هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. معماری آن شفافیت، اعتبار و ارزیابی مداوم را در اولویت قرار می‌دهد. اقتصاد توکنی DN به جای تورم ثابت، بر پاداش‌های مبتنی بر استفاده تمرکز دارد.

این پلتفرم نتایج تضمین‌شده‌ای را تضمین نمی‌کند. بلکه زیرساختی را فراهم می‌کند که در آن مدل‌های هوش مصنوعی، محاسبات و اعتبارسنجی بر اساس نتایج، آشکارا با هم رقابت می‌کنند.

منابع

1. وب‌سایت هوش مصنوعی دیپ‌نود: اطلاعات کلی

2. هوش مصنوعی DeepNode روی Xاطلاعیه‌ها (ژانویه ۲۰۲۶)

3. اسناد هوش مصنوعی DeepNodeدرباره هوش مصنوعی دیپ‌نود

4. بررسی اجمالی توکن DN در DeepNodeدرباره توکن DN