ho trascorso del tempo a guardare come il Fabric Protocol coordina dati, calcolo e regolamentazione.
non la versione da titolo - i meccanismi più silenziosi sottostanti.
la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale dipende da tre input - dati, calcolo e regole su ciò che può essere legalmente utilizzato. molti progetti AI crypto si concentrano solo su un livello. Fabric cerca di coordinare tutti e tre all'interno dello stesso sistema.
i fornitori di dati contribuiscono con set di dati. i fornitori di calcolo contribuiscono con capacità GPU. gli operatori gestiscono sistemi robotici o AI che svolgono compiti.
le ricompense arrivano attraverso il Proof of Robotic Work, ma la sola partecipazione non è sufficiente.
i set di dati vengono controllati per provenienza e licensing. l'output di calcolo passa attraverso la validazione. solo il lavoro verificato conta ai fini dei punteggi di contribuzione.
questo aggiunge attrito, ma cambia anche le fondamenta della rete.
molti esperimenti di AI decentralizzata assumono che le piscine di dati aperti funzioneranno. il problema silenzioso è che gran parte di quei dati avrebbe difficoltà sotto vere regole normative.
Fabric sembra assumere che la regolamentazione esisterà e costruisce attorno a questo fin dall'inizio.
il problema più difficile risiede negli incentivi.
tre gruppi condividono un'unica piscina di ricompense - fornitori di dati, fornitori di calcolo e operatori. se un lato guadagna troppo rispetto agli altri, la partecipazione può inclinarsi e la rete rallenta.
al momento ci sono circa 2.730 detentori di token secondo i dati pubblici. l'interesse c'è, ma la partecipazione tra dati e calcolo è ancora incerta.
quindi la domanda è semplice.
può un protocollo mantenere dati, calcolo e operatori in crescita insieme a un ritmo costante - o un livello diventerà eventualmente il collo di bottiglia?
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