编译：深潮 TechFlow
Bittensor 是什么？
Bittensor 本身不是人工智能产品，也不生产或提供任何人工智能产品或服务。Bittensor 是一个经济系统，通过为 AI 产品生产者提供极具竞争力的激励体系，充当 AI 产品市场的优化器。在 Bittensor 生态系统中，高质量的生产者会获得更多的激励，而竞争力较弱的生产者则逐渐被淘汰。
那么，Bittensor 是如何具体创建这种激励机制的，以鼓励有效竞争并促进高质量人工智能产品的有机生产呢？
Bittensor 通过一个飞轮模型实现了这个目标。验证者评估生态系统中人工智能产品的质量，并根据其质量分配激励，确保高质量生产者获得更多的激励。这激发了高质量产出的持续增加，从而增强了 Bittensor 网络的价值并促进了 TAO 的增值。TAO 的增值不仅吸引了更多高质量的生产者加入 Bittensor 生态系统，而且增加了操纵质量评估结果的操纵者的攻击成本。这进一步加强了诚实验证者的共识，增强了评估结果的客观性和公平性，从而实现了更有效的竞争和激励机制。
确保评估结果的公平性和客观性是启动飞轮的关键一步。这也是 Bittensor 的核心技术，即基于 Yuma 共识的抽象验证系统。
那么，Yuma 共识是什么，它是如何确保共识后的质量评估结果是公平客观的呢？
Yuma 共识是一种共识机制，旨在根据众多验证者提供的多样化评估来计算最终的评估结果。类似于拜占庭容错共识机制，只要网络中的大多数验证者是诚实的，最终就能做出正确的决定。假设诚实的验证者能够提供客观的评估，那么共识后的评估结果也将是公平客观的。
以子网质量评估为例，根网验证者评估并排名每个子网的产出质量。来自 64 个验证者的评估结果被汇总，并通过 Yuma 共识算法得出最终的评估结果。然后，这些最终结果用于为每个子网分配新铸造的 TAO。
当前，Yuma 共识确实还有改进的空间：
Bittensor 还计划升级机制来解决这些缺点：
强大的包容性也是 Yuma 共识的主要优势之一。Yuma 共识不仅用于确定每个子网的发行量，还用于确定同一子网内每个矿工和验证者的分配比例。此外，无论矿工的任务是什么，其包含的贡献，包括计算能力、数据、人类贡献和智力，都是抽象考虑的。因此，人工智能商品生产的任何阶段都可以访问 Bittensor 生态系统，享受激励，同时增强 Bittensor 网络的价值。
接下来，让我们探讨一些领先的子网，观察 Bittensor 如何激励这些子网的产出。
优秀的子网
子网 3：Myshell TTS
可以通过在 GitHub 上创建一个帐户来贡献 myshell ai/MyShell TTS 子网的开发。
发行量：3.46% （2024 年 4 月 9 日）
背景：Myshell 是 Myshell TTS（文本转语音）背后的团队，由麻省理工学院、牛津大学和普林斯顿大学等知名机构的核心成员组成。Myshell 旨在创建一个无代码平台，使没有编程背景的大学生能够轻松创建自己想要的机器人。专注于 TTS 领域、有声读物和虚拟助手，Myshell 于 2023 年 3 月推出了其第一个语音聊天机器人 Samantha。随着产品矩阵的不断扩张，迄今已积累了超过一百万注册用户。该平台托管各种类型的机器人，包括语言学习、教育和效用型机器人。
定位：Myshell 推出这个子网是为了汇聚整个开源社区的智慧，打造最好的开源 TTS 模型。换句话说，Myshell TTS 不直接运行模型或处理最终用户的请求；相反，它是一个用于训练 TTS 模型的网络。
Myshell TTS 运行的流程如上图所示。矿工负责训练模型并上传已训练好的模型到模型池（模型的元数据也存储在 Bittensor 区块链网络中）；验证者通过生成测试用例、评估模型性能并根据结果进行评分来评估模型；Bittensor 区块链负责使用 Yuma 共识来聚合权重，确定每个矿工的最终权重和分配比例。
总之，矿工必须不断提交质量更高的模型以维持其奖励。
目前，Myshell 还在其平台上推出了一个演示，供用户尝试 Myshell TTS 中的模型。
在未来，随着 Myshell TTS 训练的模型变得更加可靠，将会有更多的用例上线。此外，作为开源模型，它们不仅限于 Myshell，还可以扩展到其他平台。通过这种去中心化的方法训练和激励开源模型，难道不正是我们在去中心化人工智能中的目标吗？
子网 5：Open Kaito
可以通过在 GitHub 上创建一个帐户来贡献 Open Kaito 的开发。
发行量：4.39% （2024 年 4 月 9 日）
背景：Kaito.ai 背后的团队是 Open Kaito 团队，其核心成员在人工智能领域拥有丰富的经验，之前曾在 AWS、META 和 Citadel 等一流公司工作。在进入 Bittensor 子网之前，他们推出了旗舰产品 Kaito.ai——一个 Web3 链下数据搜索引擎，在 2023 年第四季度推出。利用人工智能算法，Kaito.ai 优化了搜索引擎的核心组件，包括数据收集、排名算法和检索算法。它已被认可为加密社区中的一流信息收集工具。
定位：Open Kaito 旨在建立一个去中心化的索引层，以支持智能搜索和分析。搜索引擎不仅仅是一个数据库或排名算法，而是一个复杂的系统。此外，一个有效的搜索引擎还需要低延迟，这对构建分散版本提出了额外的挑战。幸运的是，通过 Bittensor 的激励系统，这些挑战有望得到解决。
Open Kaito 的运行过程如上图所示。Open Kaito 不仅分散了搜索引擎的每个组件，而且将索引问题定义为矿工 - 验证者问题。也就是说，矿工负责响应用户的索引请求，而验证者则分发需求并对矿工的响应进行评分。
Open Kaito 不限制矿工如何完成索引任务，而是专注于矿工输出的最终结果，以鼓励创新解决方案。这有助于培养矿工之间健康的竞争环境。面对用户的索引需求，矿工努力改进执行计划，以使用更少的资源获得更高质量的响应结果。
子网 6：Nous Finetuning
可以通过在 GitHub 上创建一个帐户来贡献 Nous Research/finetuning 子网的开发。
发行量：6.26% （2024 年 4 月 9 日）
背景：Nous Finetuning 背后的团队来自 Nous Research，这是一个专注于大规模语言模型（LLM）架构、数据合成和设备内推理的研究团队。其联合创始人曾担任 Eden Network 的首席工程师。
定位：Nous Finetuning 是一个专门用于微调大型语言模型的子网。此外，用于微调的数据也来自 Bittensor 生态系统，具体来说是子网 18。
Nous Finetuning 的运行过程类似于 Myshell TSS。矿工基于来自子网 18 的数据训练模型，并定期发布这些模型以在 Hugging Face 上托管；验证者评估模型并提供评分；同样，Bittensor 区块链负责使用 Yuma 共识来聚合权重，确定每个矿工的最终权重和发行量。
子网 18：Cortex.t
可以通过在 GitHub 上创建一个帐户来贡献 corcel-api/cortex.t 的开发。
发行量：7.74%（2024 年 4 月 9 日）
背景：Cortex.t 背后的团队是 Corcel.io，其获得了 Bittensor 网络第二大验证者 Mog 的支持。Corcel.io 是一个面向最终用户的应用程序，通过利用 Bittensor 生态系统的人工智能产品提供与 ChatGPT 类似的体验。
定位：Cortex.t 被定位为向最终用户提供结果之前的最后一层。它负责检测和优化各种子网的输出，以确保结果准确可靠，特别是当单个提示调用多个模型时。Cortex.t 旨在防止空白或不一致的输出，确保无缝的用户体验。
Cortex.t 中的矿工利用 Bittensor 生态系统中的其他子网来处理最终用户的请求。他们还使用 GPT 3.5 turbo 或 GPT 4 来验证输出结果，以确保对最终用户的可靠性。验证者通过将其与 OpenAI 生成的结果进行比较来评估矿工的输出。
子网 19：Vision
通过在 GitHub 上创建一个帐户来贡献 namoray/vision 的开发。
发行量：9.47%（2024 年 4 月 9 日）
背景：Vision 背后的开发团队也来自 Corcel.io。
定位：Vision 旨在通过利用一种名为 DSIS（分布式规模推理子网）的优化子网构建框架，最大化 Bittensor 网络的产出能力。该框架加速了矿工对验证者的响应。目前，Vision 专注于图像生成的场景。
验证者从 Corcel.io 前端接收需求并将其分发给矿工。矿工可以自由选择自己喜欢的技术堆栈（不限于模型）来处理需求并生成响应。然后，验证者评估矿工的表现。由于 DSIS 的存在，Vision 能够比其他子网更快、更有效地响应这些需求。
总结
从上述示例中可以明显看出，Bittensor 具有很高的包容性。矿工的生成和验证者的验证都发生在链下，Bittensor 网络仅用于根据验证者的评估为每个矿工分配奖励。符合矿工 - 验证者架构的人工智能产品生成的任何方面都可以转化为子网。
从理论上讲，子网之间的竞争应该是激烈的。对于任何子网来说，要想继续获得奖励，就必须持续产出高质量的输出。否则，如果根网验证者认为子网的产出低价值，其分配可能会减少，最终可能被新子网替代。
然而，在现实中，我们确实观察到了一些问题：
这些问题反映出子网之间竞争不足，一些验证者没有发挥鼓励有效竞争的作用。
Open Tensor Foundation 验证者（OTF）已经实施了一些临时措施来缓解这种情况。作为持有 23% 质押权的最大验证者（包括委托），OTF 为子网提供了争夺更多质押 TAO 的渠道：子网所有者可以每周向 OTF 提交请求，以调整其在子网中的质押 TAO 比例。这些请求必须涵盖 10 个方面，包括「子网目标和对 Bittensor 生态系统的贡献」、「子网奖励机制」、「通信协议设计」、「数据来源和安全性」、「计算要求」和「路线图」等，以促进 OTF 的最终决策。
然而，要从根本上解决这个问题，一方面，我们迫切需要推出 dTAO（Dynamic TAO），旨在从根本上改变上述不合理的问题。或者，我们可以呼吁持有大量 Stake TAO 的大型验证者更多地从「生态系统发展」的角度而不是仅仅从「财务回报」的角度来考虑 Bittensor 生态系统的长期发展。
综上所述，凭借其强大的包容性、激烈的竞争环境和有效的激励机制，我们相信 Bittensor 生态系统能够有机地生产出高质量的人工智能产品。尽管并非现有子网的所有输出都可以与中心化产品的输出相媲美，但我们不要忘记当前的 Bittensor 架构刚刚成立一周年（子网 1 于 2023 年 4 月 13 日注册）。对于一个有潜力与中心化人工智能巨头竞争的平台，或许我们应该专注于提出切实可行的改进计划，而不是急于批评它的缺点。毕竟，我们都不希望看到人工智能不断被少数巨头控制。
