Обеспечение будущего ИИ с помощью агрегации данных в реальном времени и поощрений с использованием двойных токенов.

Введение: Bittensor Subnet 42 от Masa запускается в основной сети

Мы рады объявить о запуске подсети Bittensor от Masa в основной сети , что является важной вехой в развитии децентрализованного ИИ. С запуском основной сети подсеть Bittensor от Masa полностью интегрирована в нейронную сеть Bittensor , выводя агрегацию данных в режиме реального времени без разрешения на передний план разработки ИИ.

К подсети Bittensor компании Masa присоединились более 10 партнеров-валидаторов Genesis , включая Foundry , Openτensor Foundationaτion , τaosτaτs , Datura , RoundTable21 , PRvalidator , Tensorplex Labs , Rizzo , Republic , Nocturnal Labs , Luganodes , Animoca , DSRV , Crypto Times и InfStone , что создает прочную основу из доверенных партнеров, проверяющих данные и децентрализующих управление в подсети.

Запуск основной сети последовал за успешной кампанией тестовой сети в партнерстве с CoinList , где более 750 майнеров соревновались за 256 слотов для майнеров . Стимулируемая тестовая сеть Masa Bittensor достигла полной мощности майнеров в первую неделю и превысила мощность на 192% в течение 6-недельной стимулируемой тестовой сети.

Запуск Masa Subnet 42 на Bittesnor — это следующий шаг в продвижении нашей миссии по расширению открытой и не требующей разрешений агрегации, преобразования и доступа к данным ИИ. Subnet работает на основе конкурентоспособной глобальной сети майнеров, предоставляющих данные из различных источников, точность которых проверяется валидаторами, а затем разработчики ИИ используют их для обучения обобщенного и специализированного искусственного интеллекта.

Вместе это позволит создать мир справедливого ИИ, управляемого людьми, где разработчики ИИ могут создавать что угодно и где угодно, используя данные со всего мира.

Masa Subnet 42 решает критические проблемы в разработке ИИ

ИИ должен внести поразительный вклад в мировую экономику в размере 15,7 триллионов долларов к 2030 году (PwC), что окажет преобразующее воздействие на мир. Однако быстрое развитие технологий ИИ сдерживается значительными проблемами, связанными с данными. Bittensor Subnet 42 от Masa предназначен для решения следующих ключевых проблем:

Специализированные данные для специализированного ИИ : с распространением больших языковых моделей общего назначения (LLM) истинная ценность теперь заключается в специализированных приложениях ИИ. Маса понимает, что эти приложения требуют столь же специализированных данных для обучения, которые не могут предоставить LLM общего назначения. Это важно, поскольку специализированные данные позволяют моделям ИИ достигать превосходной производительности в определенных областях и дают организациям конкурентное преимущество , предлагая более точные, индивидуальные решения, чем те, которые используют модели общего назначения.
Доступ к данным без разрешения: Masa предоставляет открытый доступ к статическим (индексированным) наборам данных и данным в реальном времени, что имеет решающее значение для приложений RAG, а также для разработки и обучения моделей ИИ. В дополнение к этому подсеть будет предлагать комплексный инструментарий и рабочие процессы ИИ: от агрегации и структурирования до расширенной предварительной обработки, интеллектуального разделения на фрагменты и маркировки, генерации синтетических наборов данных (с использованием LLM) и генерации встраивания. Это сквозное решение позволяет разработчикам перейти от нуля к герою агентов ИИ менее чем за 5 минут; позволяя разработчикам создавать более ценные и специализированные агенты ИИ и очищенные модели с реальными приложениями, обеспечивая при этом значительную экономию времени и средств в процессе разработки.
Экономически эффективный доступ к данным : централизованные платформы Big Tech часто ограничивают пользовательские данные, делая их дорогостоящими или недоступными для открытой разработки ИИ. Masa устраняет эти барьеры, предлагая доступные альтернативы . Например, наши клиенты экономят $5 тыс. в месяц только на данных Twitter через Masa.

Подсеть Masa Bittensor: внедрение инноваций в области искусственного интеллекта с использованием данных в реальном времени

Данные — это жизненная сила разработки ИИ. Подсеть Bittensor от Masa предназначена для предоставления данных в реальном времени и статических (индексированных) данных , которые имеют решающее значение для разработки обобщенных и специализированных приложений ИИ . Подсеть Masa предоставляет огромный объем данных в реальном времени и статических (индексированных), структурированных, аннотированных и векторизованных данных в экосистему Bittensor, генерируя почти 20 миллиардов точек данных ежедневно.

Основные характеристики Masa Bittensor Subnet 42

Данные в реальном времени : необходимы для создания надежных, актуальных наборов данных или подачи контекста в реальном времени в системные подсказки для LLM (больших языковых моделей) . Это особенно полезно для моделей ИИ, которым требуются постоянные обновления для отражения последних тенденций, движений рынка или социальных настроений.

Статические (индексированные) данные : постоянно обновляются майнерами и сохраняются для дальнейшей обработки в векторные вложения, обеспечивая рабочие процессы Retrieval Augmented Generation (RAG) . Эти наборы данных обрабатываются и аннотируются с использованием тонко настроенных LLM , которые обучены обрабатывать JSON и другие форматы данных для оптимального качества в сильно изменчивых входных данных.

Критические источники данных: Подсеть Masa Bittensor поставляет большой объем данных в реальном времени и статических (индексированных) данных в экосистему Bittensor, ежедневно анализируя около 20 миллиардов точек данных, включая:

Twitter: 350 млн твитов от 586 млн активных пользователей ежемесячно
Discord: 4 млрд сообщений от 150 млн активных пользователей в месяц
Telegram: 15 млрд сообщений от 900 млн активных пользователей ежемесячно
Веб-страницы: проиндексировано 250 тыс. новых веб-сайтов
Подкасты: 120 тыс. новых эпизодов подкастов
YouTube: загружено 720 тыс. часов нового видеоконтента (что эквивалентно примерно 500 дням контента каждые 24 часа)

Разработчики, использующие протокол данных Masa и подсеть Masa Bittensor, могут использовать источники структурированных данных в реальном времени для создания моделей ИИ для таких вариантов использования, как торговые сигналы, анализ настроений рынка, персонализированные ИИ-компаньоны и многое другое .

Технические возможности и подсеть Masa Bittensor

Подсеть Masa Bittensor — это техническая мощная машина , разработанная для обработки данных в реальном времени в масштабе. Подсеть построена на надежной математической и архитектурной основе, которая обеспечивает непрерывное совершенствование, эффективную производительность и экономическое выравнивание для участников.

Разработчики могут использовать Masa SDK для сбора данных из всех интегрированных источников, включая Twitter, Discord, YouTube и другие, напрямую через API Masa Bittensor Subnet . Модели ИИ, созданные с использованием этих потоков данных, могут обрабатывать события в реальном времени, такие как рыночные тенденции, изменения настроений и действия KOL (лидеров мнений) , предоставляя действенные идеи за миллисекунды.

В будущем Masa Subnet предоставит разработчикам возможность генерации вложений фрагментов данных, что усилит рабочие процессы RAG. Используя как данные в реальном времени, так и статические данные, разработчики могут быстро и эффективно создавать векторные вложения для агентов ИИ, которым требуются непрерывные обновления и богатые входные данные.

Архитектура подсети Masa Bittensor

Подсеть Masa Bittensor Subnet 42 работает с тремя основными типами участников:

Майнеры : эти пользователи предоставляют данные и пропускную способность, позволяя обучать и обрабатывать модели ИИ. Майнеры, часто использующие маломощные устройства, такие как ноутбуки и серверы, собирают, структурируют, аннотируют и векторизуют данные. Этот процесс децентрализован, что позволяет участвовать любому человеку с высокоскоростным интернетом , включая майнеров, расположенных по всему миру. В будущем мобильные устройства и специализированные графические процессоры также смогут запускать рабочие узлы, что позволит еще более широкое участие.

Валидаторы : Валидаторы играют важную роль в обеспечении целостности сети данных. Они отвечают за проверку транзакций, вклада данных и точности выходных данных ИИ (используя оценку косинусного сходства с использованием внедрений), гарантируя, что данные, поступающие в систему, имеют наивысшее качество. Валидаторы курируют данные, предоставленные майнерами, и преобразуют их в наборы данных с открытым исходным кодом из нескольких источников данных, обрабатывая и публикуя эти наборы данных в коллекциях Hugging Face Фонда Масы— обширном, постоянно обновляемом репозитории, доступном разработчикам ИИ по всему миру.

Узлы Oracle (разработчики) : узлы Oracle предоставляют критически важную инфраструктуру данных для создания приложений ИИ. Эти разработчики используют данные и сервисы из Masa Bittensor Subnet для создания агентов ИИ, приложений и рабочих процессов машинного обучения, которые зависят от агрегации данных в реальном времени и структурированных входных данных. Узлы Oracle Masa позволяют разработчикам ИИ создавать приложения с использованием мировых данных без централизованного управления , обеспечивая по-настоящему открытую и не требующую разрешений среду.

Оптимизация производительности и выравнивание стимулов

Валидаторы, майнеры и узлы Oracle делают ставки на токены MASA и TAO для участия в сети. Их производительность напрямую влияет на их ставку, причем более производительные участники зарабатывают больше, сохраняя при этом влияние на сеть, поддерживая игровую теоретико-стейкинговую модель Subnet.

Подсеть оценивает вклад рабочих узлов на основе таких факторов, как релевантность данных, согласованность и скорость обработки. Низкая производительность дестимулируется с помощью механизма слэшинга, где застейканные токены вычитаются за несоответствие требуемым стандартам производительности. Высокая производительность одинаково оценивается и вознаграждается для участников.

Участвуйте в SN42: получайте награды в виде двойных токенов в MASA и TAO в качестве майнера или валидатора

Одним из самых интересных аспектов подсети Masa Bittensor является система вознаграждения с двумя токенами MASA-TAO , первая в своем роде в экосистеме Bittensor.

Участники, включая валидаторов и майнеров , вознаграждаются на основе их вклада в подсеть. Система вознаграждения основана на игровых теоретических фреймворках, которые гарантируют, что высокополезные вклады будут поощрены, а производительность будет вознаграждена соответствующим образом.

Участники также зарабатывают TAO , собственную валюту Bittensor, наряду с выбросами MASA . TAO, принадлежащий Masa Foundation, распределяется обратно в протокол через управление. Эта система с двумя токенами согласует экономические вознаграждения с сетевым вкладом и инновациями, стимулируя активное взаимодействие и высококачественное участие сообщества.

Присоединяйтесь к SN42 сегодня в качестве майнера: https://developers.masa.ai/docs/masa-subnet/welcome

Присоединяйтесь к SN42 сегодня в качестве валидатора: https://developers.masa.ai/docs/masa-subnet/validator

В заключение: Маса — пионер будущего ИИ

С появлением Masa Bittensor Subnet 42 в основной сети разработчики получили беспрецедентный доступ к огромному количеству структурированных данных в реальном времени, которые имеют решающее значение для разработки ИИ. Предлагая доступ к данным без разрешения, вознаграждения в виде двойных токенов и глобальную сеть валидаторов и майнеров, Masa трансформирует ландшафт ИИ, предоставляя децентрализованную, открытую и справедливую среду для инноваций ИИ.

Поскольку Маса продолжает масштабировать агрегацию, структурирование и обработку данных, разработчики ИИ могут создавать более ценные и специализированные модели, используя преимущества бесшовного конвейера, который обрабатывает все, от агрегации данных до генерации встраиваний.

Присоединяйтесь к растущему сообществу разработчиков, использующих Bittensor Subnet от Masa для упрощения рабочих процессов ИИ и ускорения разработки.

Более подробную информацию можно найти на Masa Developer Hub и Github .