Verstehen des Bittensor-Protokolls (Update 2025)

2025 Neueste Updates

Seit seiner Gründung hat das Bittensor-Netzwerk bemerkenswerte Wachstums- und Entwicklungsfortschritte gezeigt. Im Jahr 2025 hat sich TAO fest als eine der führenden Kryptowährungen etabliert und belegt derzeit den 29. Platz auf dem globalen Markt mit einem Preis von 455,37 USD. Die Marktkapitalisierung beträgt 3,97 Milliarden USD, bei einer zirkulierenden Menge von 8,72 Millionen TAO-Token, was 41,54 % des maximalen Angebots entspricht.

Marktleistung

TAO hat seit seiner Einführung eine signifikante Preisbewegung gezeigt:

• Aktueller Preis: $455,37 USD
• 24-Stunden-Handelsvolumen: 162.221.408 USD
• 24-Stunden-Preisänderung: -2,77%
• Marktkapitalisierung: $3.972.524.296 USD

Der Token hat ein bemerkenswertes Wachstum von seinem historischen Tiefpunkt gezeigt, während er eine starke Marktposition beibehält:

Netzwerkentwicklung und -adoption

Das Bittensor-Netzwerk hat ein erhebliches Wachstum in der Akzeptanz und Entwicklung erfahren. Die Plattform bietet jetzt umfassende Ressourcen, darunter einen offiziellen Block-Explorer unter bittensor.com, der Transparenz und Zugänglichkeit für Benutzer und Entwickler verbessert.

Die Gemeinschaft rund um Bittensor hat sich erheblich entwickelt und eine Community-Bewertung von 3,7 erreicht. Dies spiegelt die aktive Teilnahme und das Engagement von Entwicklern, Validatoren und Nutzern innerhalb des Ökosystems wider. Das Netzwerk zieht weiterhin Aufmerksamkeit für seinen innovativen Ansatz im Bereich des dezentralen maschinellen Lernens auf sich.

Technische Klassifizierung und Ökosystemintegration

Bittensor hat sich in mehreren wichtigen Blockchain-Kategorien etabliert:

• KI & Big Data
• DePIN (Dezentrale Physische Infrastruktur Netzwerke)
• Generative AI

Diese Klassifizierung spiegelt den Fokus des Projekts wider, eine dezentrale Infrastruktur für KI- und Maschinenlern-Anwendungen zu schaffen. Der TAO-Token hat starke Unterstützung auf mehreren Plattformen gewonnen, mit der Integration in wichtige Kryptowährungs-Wallets, einschließlich Gate Wallet und Trust Wallet, was ihn für ein breiteres Publikum zugänglicher macht.

Vergleichbare Projekte

Da der dezentrale KI-Bereich weiterhin wächst, sind mehrere Projekte als vergleichbare Alternativen oder ergänzende Systeme zu Bittensor aufgetaucht:

Diese Projekte, zusammen mit Bittensor, repräsentieren das wachsende Ökosystem dezentraler KI-Lösungen auf Blockchain-Technologie, die jeweils verschiedene Aspekte der Herausforderung angehen.

Handelszugänglichkeit

Gate hat die Handelsoptionen für TAO verbessert und bietet eine erhöhte Liquidität sowie Handelspaare. Neben dem primären TAO/USDT-Paar kann TAO jetzt gegen mehrere Währungen getauscht werden, was Händlern und Investoren in verschiedenen Märkten mehr Flexibilität bietet.

Das Handelsvolumen im Verhältnis zur Marktkapitalisierung liegt bei 4,08 %, was auf eine gesunde Handelsaktivität im Verhältnis zur Gesamtmarktkapitalisierung des Tokens hinweist. Dieses Liquiditätsprofil unterstützt eine reibungslosere Preisfindung und verringert die Slippage für Händler.

Der Datenvollständigkeitsindex von 72 % deutet darauf hin, dass umfassende Informationen über das Projekt verfügbar sind, jedoch weiterhin Möglichkeiten für mehr Transparenz und Informationsoffenlegung bestehen, während die Plattform weiterhin reift.

Während Bittensor weiterhin seine Technologie entwickelt und sein Ökosystem erweitert, bleibt es ein bedeutendes Projekt an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Blockchain-Technologie, das einen dezentralen Ansatz für die Entwicklung und Bereitstellung von KI vorantreibt.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz transformieren die Welt in beispielloser Weise. Anwendungen des maschinellen Lernens sind überall, von selbstfahrenden Autos bis hin zu intelligenten Assistenten, von medizinischen Diagnosen bis zur Unterhaltung. Trotz der schnellen Fortschritte und Innovationen in diesem Bereich gibt es jedoch viele Herausforderungen und Einschränkungen, die das volle Potenzial des maschinellen Lernens behindern.

Eine der Hauptschwierigkeiten ist die zentralisierte und isolierte Natur von Plattformen und Systemen für maschinelles Lernen. Die meisten Modelle und Daten für maschinelles Lernen werden von einigen wenigen großen Unternehmen und Institutionen kontrolliert, was Probleme wie Datenschutz, Sicherheit, Voreingenommenheit und Zugang schafft. Darüber hinaus werden die meisten Modelle für maschinelles Lernen isoliert trainiert, ohne von der kollektiven Intelligenz und Vielfalt anderer Modelle und Datenquellen zu profitieren.

Bittensor ist ein Peer-to-Peer-Protokoll, das darauf abzielt, ein globales, dezentrales und incentiviertes Netzwerk für maschinelles Lernen zu schaffen. Bittensor ermöglicht es maschinellen Lernmodellen, gemeinsam zu trainieren und entsprechend dem informativen Wert, den sie der Gemeinschaft bieten, belohnt zu werden. Bittensor bietet auch offenen Zugang und Teilnahme für jeden, der dem Netzwerk beitreten und seine Modelle für maschinelles Lernen sowie Daten beitragen möchte.

Was ist Bittensor?

Bittensor ist ein Peer-to-Peer-Protokoll für dezentrale Subnetze, das sich auf maschinelles Lernen konzentriert. Ein Subnetz ist eine Gruppe von Knoten, die der Netzwerk spezialisierte Dienstleistungen im Bereich des maschinellen Lernens anbieten, wie Text-, Bild-, Audio-, Video-Dienste usw. Zum Beispiel kann ein Text-Subnetz Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache bereitstellen, wie Übersetzung, Zusammenfassung, Sentiment-Analyse usw.

Die Vision von Bittensor ist es, ein globales, dezentrales und incentiviertes Netzwerk für maschinelles Lernen zu schaffen, in dem jeder teilnehmen und seine Modelle und Daten für maschinelles Lernen beitragen kann und entsprechend dem informativen Wert, den sie der Gemeinschaft bieten, belohnt wird. Bittensor zielt darauf ab, die Einschränkungen und Herausforderungen der aktuellen Plattformen und Systeme für maschinelles Lernen zu überwinden, wie Zentralisierung, Silos, Datenschutz, Sicherheit, Vorurteile und Zugang.

Wie funktioniert Bittensor?

Bittensor ist ein dezentrales Netzwerk, das revolutioniert, wie Maschinenlernmodelle erstellt, geteilt und incentiviert werden. Es arbeitet peer-to-peer und bildet ein globales Ökosystem, in dem KI-Modelle zusammenarbeiten, um ein neuronales Netzwerk zu bilden. Dieser Abschnitt untersucht die Mechanismen, die Bittensor effektiv funktionieren lassen.

Yuma Consensus

Im Zentrum des Betriebs von Bittensor steht der Yuma-Konsens. Dieser Konsensmechanismus ist darauf ausgelegt, es Subnetzbesitzern zu ermöglichen, ihre eigenen Anreizmechanismen zu schreiben, wodurch Subnetzvalidatoren ihre subjektiven Präferenzen darüber ausdrücken können, was das Netzwerk lernen sollte. Der Yuma-Konsens funktioniert, indem er Subnetzvalidatoren Dividenden für die Erstellung von Miner-Wertbewertungen belohnt, die mit den subjektiven Bewertungen anderer Subnetzvalidatoren übereinstimmen, gewichtet nach dem Stake. Dies stellt sicher, dass keine Gruppe die vollständige Kontrolle darüber hat, was gelernt wird, und erhält eine dezentrale Governance im gesamten Netzwerk.

Mixture of Experts (MoE)

Ein weiterer wichtiger Mechanismus ist das Mixture of Experts (MoE) Modell. In diesem Modell nutzt Bittensor mehrere neuronale Netzwerke, die jeweils auf einen anderen Aspekt der Daten spezialisiert sind. Diese Expertenmodelle arbeiten zusammen, wenn neue Daten eingeführt werden, und kombinieren ihr spezialisiertes Wissen, um eine kollektive Vorhersage zu erzeugen. Dieser Ansatz ermöglicht es Bittensor, komplexe Probleme effektiver zu lösen, als es jedes einzelne Modell könnte.

Anreizmechanismen

Bittensor verfügt auch über eine einzigartige Struktur des Anreizmechanismus. Jedes Subnetz innerhalb von Bittensor hat seinen eigenen Anreizmechanismus, der das Verhalten der Subnetz-Miner steuert und den Konsens unter den Subnetz-Validierern regelt. Diese Mechanismen sind analog zu Verlustfunktionen im maschinellen Lernen, die das Verhalten der Subnetz-Miner in Richtung wünschenswerter Ergebnisse lenken und kontinuierliche Verbesserungen sowie qualitativ hochwertige Ergebnisse anreizen.

Proof of Intelligence

Proof of Intelligence ist ein einzigartiger Konsensmechanismus, der von Bittensor genutzt wird. Er belohnt Knoten im Netzwerk für die Bereitstellung wertvoller maschineller Lernmodelle und Ausgaben. Im Gegensatz zu traditionellen Proof of Work (PoW) oder Proof of Stake (PoS) Mechanismen, die auf Rechenleistung oder finanziellen Einsätzen basieren, priorisiert Proof of Intelligence die intellektuellen Beiträge der Knoten. Dies richtet das Belohnungssystem des Netzwerks auf seine Kernmission aus, die maschinelle Intelligenz voranzutreiben.

Knoten im Bittensor-Netzwerk sind verpflichtet, sich zu registrieren und am Konsensprozess teilzunehmen. Sie tun dies, indem sie eine Proof of Work (POW)-Herausforderung lösen oder eine Gebühr zahlen. Nach der Registrierung werden sie Teil eines Subnetzes und tragen zur kollektiven Intelligenz des Netzwerks bei. Validatoren bewerten dann den Wert der von diesen Knoten bereitgestellten maschinellen Lernmodelle und -ergebnisse und gewährleisten die Qualität und Integrität der geistigen Vermögenswerte des Netzwerks.

Dieser Mechanismus steht im Mittelpunkt von Bittensors Vision eines dezentralen Marktplatzes für maschinelles Lernen, in dem Intelligenz die primäre Währung ist und Innovation kontinuierlich gefördert wird. Er stellt einen signifikanten Wandel von traditionellen Blockchain-Konsensmechanismen dar und legt den Fokus auf den Fortschritt von KI- und maschinellen Lerntechnologien.

Subnets

Subnets sind die Bausteine von Bittensor und fungieren als dezentrale Rohstoffmärkte unter einem einheitlichen Tokensystem. Jede Subnet hat ein spezifisches Gebiet oder Thema und besteht aus registrierten Knoten und zugehörigen Machine-Learning-Modellen. Validatoren innerhalb dieser Subnets spielen eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Integrität und Qualität der Daten und Modelle, die im Netzwerk ausgetauscht werden.

Zusammen gewährleisten diese Mechanismen, dass Bittensor eine dezentrale, kollaborative und innovative Plattform für die Entwicklung von KI- und Maschinenlernmodellen bleibt. Durch die Anreizung zur Teilnahme und die Nutzung der kollektiven Intelligenz seines Netzwerks steht Bittensor an der Spitze der dezentralen Maschinenlerntechnologie.

Komponenten von Bittensor

Bittensor ist ein dezentrales Netzwerk, das maschinelles Lernen-Modelle anstelle von Computern oder Servern verbindet. Diese Modelle, die Neuronen genannt werden, bieten spezialisierte Dienste im Bereich des maschinellen Lernens für das Netzwerk an, wie Text, Bild, Audio, Video usw. Die Neuronen sind in Gruppen organisiert, die als Subnetze bezeichnet werden, welche den Anreizmechanismus und den Aufgabenbereich für jedes Subnetz definieren.

Bittensor verwendet vier Hauptkomponenten: die Blockchain, die Neuronen, die Synapsen und den Metagraph, um das dezentrale maschinelle Lernprotokoll zu ermöglichen. Lassen Sie uns jede dieser Komponenten betrachten und wie sie zusammenarbeiten.

Die Blockchain

Die Blockchain von Bittensor basiert auf dem Substrate-Framework, das Interoperabilität und Skalierbarkeit ermöglicht. Die Blockchain zeichnet die Transaktionen und Interaktionen zwischen den Knoten im Netzwerk sowie die Governance- und Konsensregeln auf. Die Blockchain ermöglicht auch die Erstellung und Verteilung des $TAO-Tokens, der die native Währung von Bittensor ist.

Die Neuronen

Die Neuronen sind die Knoten im Netzwerk, die maschinelles Lernen Modelle ausführen und maschinelle Lernservices für das Netzwerk anbieten. Jedes Neuron hat eine eindeutige Identität und einen öffentlichen Schlüssel, die auf der Blockchain registriert sind. Jedes Neuron verfügt außerdem über eine Konfigurationsdatei, die den Typ des maschinellen Lernmodells, die Eingabe- und Ausgabeformate, die Portnummer und andere Parameter angibt.

Die Synapsen

Die Synapsen sind die Verbindungen zwischen den Neuronen, die den Austausch von Informationen und die Zusammenarbeit ermöglichen. Jede Synapse hat ein Gewicht, das die Stärke und Qualität der Verbindung repräsentiert. Die Gewichte werden durch den Metagraphen bestimmt, der die kollektive Intelligenz des Netzwerks darstellt. Die Synapsen haben auch Kosten und Belohnungen, die in $TAO-Token denominiert sind. Die Kosten sind der Betrag an $TAO, den ein Neuron an ein anderes Neuron zahlt, um dessen Dienst für maschinelles Lernen zu nutzen. Die Belohnung ist der Betrag an $TAO, den ein Neuron von einem anderen Neuron erhält, um dessen Dienst für maschinelles Lernen bereitzustellen.

Der Metagraph

Der Metagraph stellt die Topologie und Dynamik des Netzwerks sowie die Qualität und den Ruf der Neuronen dar. Der Metagraph ist ein gerichteter Graph, wobei die Knoten die Neuronen und die Kanten die Synapsen sind. Der Metagraph wird regelmäßig durch einen Konsensmechanismus aktualisiert, der die Transaktionen, Interaktionen und Rückmeldungen zwischen den Neuronen berücksichtigt. Der Metagraph bestimmt die Gewichte der Synapsen, die die Kosten und Belohnungen der Synapsen sowie das Ranking und die Sichtbarkeit der Neuronen beeinflussen. Der Metagraph ermöglicht auch die Governance des Netzwerks, da die Neuronen über Vorschläge und Änderungen mit ihren TAO-Token abstimmen können.

Die Bittensor DeleGate Charta

Die Bittensor DeleGate-Charta ist ein grundlegendes Dokument, das die Leitprinzipien und Verpflichtungen der Entitäten und Einzelpersonen, die am Bittensor-Netzwerk teilnehmen, umreißt. Es ist eine Erklärung der Opentensor Foundation und anderer Unterzeichner, die die Vision einer dezentralen KI-Landschaft teilen. Hier sind die Kernprinzipien der Charta:

• Gegenargument zur zentralen Kontrolle: Die Charta betont die Gefahren der zentralen Kontrolle über KI und fordert eine Machtverteilung, um Missbrauch und Vorurteile zu verhindern. Sie behauptet, dass die KI-Governance in den Händen vieler und nicht der wenigen liegen sollte.
• Dezentralisierte Präferenzkonsens: Die Unterzeichner verpflichten sich, den Missbrauch von KI abzulehnen und ihre ethische Anwendung zu fördern. Sie geloben, die Kontrolle über KI-Präferenzen zu dezentralisieren und die kollektive menschliche Weisheit zu nutzen, um die komplexen Fragen, die durch KI-Technologie aufgeworfen werden, zu navigieren.
• Open Ownership: Die Charta unterstützt den offenen und unberechtigten Erwerb von Eigentum für die Mitwirkenden des Bittensor-Netzwerks. Dieses Prinzip stellt sicher, dass so viele Menschen wie möglich Zugang haben, Einfluss nehmen können und ein Interesse an der Entwicklung von KI haben.
• Open Source Entwicklung: Die Charta betrachtet die Open-Source-Entwicklung als moralische Verpflichtung, die es Einzelnen ermöglicht, ihr eigenes Schicksal in der KI-Zukunft zu kontrollieren.

Die Bittensor DeleGate Charta ist nicht nur eine Reihe von Idealen, sondern ein Bekenntnis zu einer dezentralen, offenen und gerechten KI-Zukunft, in der Macht verteilt ist und das Potenzial der KI zum Wohle aller genutzt wird.

Wie Bittensor Maschinenlernmodelle ermöglicht

Bittensor ermöglicht es, dass maschinelles Lernen Modelle zusammenarbeiten und entsprechend dem informativen Wert, den sie der Gemeinschaft bieten, belohnt werden. Dies wird durch den folgenden Prozess erreicht:

• Ein Verbraucher, der auf einen Machine-Learning-Dienst zugreifen möchte, sendet eine Anfrage an das Netzwerk, zusammen mit einer Zahlung in TAO-Token.
• Das Netzwerk leitet die Anfrage basierend auf dem Typ und Format der Anfrage an das entsprechende Subnetz weiter.
• Das Subnetz wählt die besten Neuronen aus, um die Anfrage basierend auf ihrem Ruf und ihrer Verfügbarkeit zu beantworten.
• Die ausgewählten Neuronen verarbeiten die Anfrage und senden ihre Antworten zusammen mit einem Arbeitsnachweis zurück.
• Der Verbraucher erhält die Antworten und wählt die beste basierend auf Vorlieben und Kriterien aus.
• Der Verbraucher zahlt dem Neuron, das die beste Antwort liefert, und gibt optional Feedback an das Netzwerk.
• Das Netzwerk aktualisiert den Metagraph basierend auf den Transaktionen, Interaktionen und Rückmeldungen und verteilt die Belohnungen und Strafen entsprechend an die Neuronen.

Arten von Aufgaben und Anwendungen des maschinellen Lernens, die auf Bittensor durchgeführt werden können

Bittensor kann eine Vielzahl von Aufgaben und Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens unterstützen, wie z. B. Text- oder Bilderzeugung, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision usw. Einige Beispiele für die Arten von maschinellen Lernservices, die auf Bittensor durchgeführt werden können, sind:

• Textaufforderung: Ein Verbraucher kann eine Texteingabe, wie einen Satz oder einen Absatz, senden und eine Textergänzung, wie eine Geschichte oder einen Aufsatz, vom Netzwerk erhalten.
• Bildunterschrift: Ein Verbraucher kann ein Bild senden und eine Bildunterschrift erhalten, die den Inhalt des Bildes aus dem Netzwerk beschreibt.
• Spracherkennung: Ein Verbraucher kann einen Audioclip senden und erhält ein Transkript, das die Sprache in Text umwandelt, vom Netzwerk.
• Gesichtserkennung: Ein Verbraucher kann ein Gesichtbild senden und einen Namen oder ein Etikett erhalten, das die Person im Bild aus dem Netzwerk identifiziert.

Dies sind nur einige Beispiele für Aufgaben und Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens, die auf Bittensor durchgeführt werden können. Die Möglichkeiten sind endlos, da neue Subnetze und Modelle erstellt und dem Netzwerk hinzugefügt werden können, wodurch der Umfang und die Vielfalt der verfügbaren Dienste im maschinellen Lernen erweitert werden.

Wie funktionieren Subnetze?

Quelle: Bittensor Entwicklerdokument

Subnets sind das Herzstück des Bittensor-Ökosystems. Subnets sind Gruppen von Neuronen, die spezialisierte maschinelle Lernservices für das Netzwerk anbieten, wie z. B. Text, Bild, Audio, Video usw. Subnets definieren auch den Anreizmechanismus und das Aufgabengebiet für jede Gruppe. Subnets ermöglichen die Schaffung verschiedener dezentraler Warenmärkte oder Wettbewerbe, die unter einem einheitlichen Tokensystem angesiedelt sind.

Die Rolle und Funktion von Subnetzen

Subnets spielen eine entscheidende Rolle im Bittensor-Netzwerk, da sie die folgenden Funktionen bereitstellen:

• Subnetze ermöglichen die Arbeitsteilung und Spezialisierung unter den Neuronen. Jedes Subnetz konzentriert sich auf einen bestimmten Typ von maschinellem Lernservice, wie z.B. Textaufforderungen, Bildbeschriftung, Spracherkennung, Gesichtserkennung usw. Dies ermöglicht es den Neuronen, ihre Modelle und Ressourcen für ihr gewähltes Gebiet zu optimieren und hochwertige sowie effiziente Dienstleistungen für das Netzwerk anzubieten.
• Subnets ermöglichen die Schaffung von individuellen Anreizmechanismen für jede Gruppe von Neuronen. Jedes Subnet kann sein eigenes Belohnungs- und Bestrafungssystem entwerfen und implementieren, basierend auf seinen Kriterien und Zielen. Dies ermöglicht es dem Subnet, die Anreize der Neuronen mit den gewünschten Ergebnissen des Subnets in Einklang zu bringen und die Zusammenarbeit und Innovation unter den Neuronen zu fördern.
• Subnets erleichtern die Governance und den Konsens des Netzwerks. Jedes Subnetz hat seine eigenen Validatoren, die für die Aktualisierung des Metagraphs und die Sicherung des Netzwerks verantwortlich sind. Die Validatoren werden von den Mitgliedern des Subnetzes gewählt, die ihre TAO-Token einsetzen, um für ihre bevorzugten Kandidaten zu stimmen. Die Validatoren nehmen auch an der Governance des Netzwerks teil, indem sie Änderungen und Upgrades vorschlagen und darüber abstimmen, die das Netzwerk betreffen.

Der Prozess der Erstellung und Beitritt zu Subnetzen

Um ein Subnetz zu erstellen oder einem beizutreten, benötigen Sie ein Neuron, das Ihr Knoten im Netzwerk ist. Sie benötigen auch einige TAO-Token, die die Währung des Netzwerks sind. Sie können diese Schritte befolgen, um ein Subnetz zu erstellen oder einem beizutreten:

• Um ein Subnetz zu erstellen, müssen Sie ein Subnetz auf der Bittensor-Blockchain registrieren, indem Sie eine Gebühr in TAO-Token bezahlen. Die Gebühr hängt von der Nachfrage und dem Angebot von Subnetzen im Netzwerk ab. Sie können die btcli subnet erstellenBefehl zum Erstellen eines Subnetzes und Festlegen der Parameter und Details Ihres Subnetzes, wie z. B. den Namen, die Beschreibung, den Typ, den Port usw. Sie müssen auch einen Wallet-Namen und ein Passwort angeben, die zur Generierung Ihrer öffentlichen und privaten Schlüssel für Ihr Subnetz verwendet werden. Sie erhalten eine netuid, die eine eindeutige Kennung für Ihr Subnetz im Netzwerk ist.
• Um einem Subnetz beizutreten, müssen Sie eine Verbindung zu den Validierern des Subnetzes herstellen, die die Knoten sind, die das Metagraf des Subnetzes pflegen und aktualisieren. Sie können die btcli subnet beitretenBefehl, um einem Subnetz beizutreten und die NetUID des Subnetzes anzugeben, dem Sie beitreten möchten. Sie müssen auch einen Wallet-Namen und ein Passwort angeben, die zur Generierung Ihrer öffentlichen und privaten Schlüssel für Ihr Subnetz verwendet werden. Sie erhalten eine Bestätigungsnachricht, die angibt, dass Sie erfolgreich dem Subnetz beigetreten sind.

Die Arten und Interaktionen von Subnetzen

Es gibt verschiedene Arten von Subnetzen im Bittensor-Netzwerk, abhängig von der Art und dem Format des maschinellen Lernservices, den sie anbieten. Einige der gängigen Arten von Subnetzen sind:

• Text-Subnets: Diese Subnets bieten Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, wie z.B. Textaufforderung, Textzusammenfassung, Textübersetzung, Textsentimentanalyse usw. Diese Subnets akzeptieren und geben Text in den Formaten Eingabe und Ausgabe zurück.
• Bild-Subnetze: Diese Subnetze bieten Computer Vision-Dienste an, wie z.B. Bildbeschriftung, Bildklassifikation, Bildsegmentierung, Bildgenerierung usw. Diese Subnetze akzeptieren und geben Bilder als Eingangs- und Ausgabedateiformate zurück.
• Audio-Subnetze: Diese Subnetze bieten Sprach- und Klangverarbeitungsdienste an, wie z.B. Spracherkennung, Sprachsynthese, Sprachübersetzung, Klangerzeugung usw. Diese Subnetze akzeptieren und geben Audio-Clips als Eingabe- und Ausgabedateiformate zurück.
• Video-Subnetze: Diese Subnetze bieten Video- und Bewegungsverarbeitungsdienste an, wie z.B. Video-Untertitelung, Video-Klassifizierung, Video-Segmentierung, Video-Generierung usw. Diese Subnetze akzeptieren und geben Videos als Eingangs- und Ausgabeformate zurück.

Diese Subnetze können miteinander und mit dem Netzwerk interagieren, indem sie maschinelles Lernen-Dienste anfordern und bereitstellen sowie Informationen und $TAO-Token austauschen. Zum Beispiel kann ein Text-Subnetz einen Bildunterschriftendienst von einem Bild-Subnetz anfordern, indem es ein Bild sendet und einige $TAO-Token bezahlt. Das Bild-Subnetz kann dann eine Bildunterschrift zurückgeben und einige $TAO-Token als Belohnung erhalten. Das Text-Subnetz kann dann die Bildunterschrift für seinen Dienst verwenden, beispielsweise für Textzusammenfassungen oder Übersetzungen.

Der $TAO-Token

Der $TAO-Token ist die native Kryptowährung des Bittensor-Netzwerks. Er erfüllt mehrere wichtige Funktionen und Zwecke innerhalb des Ökosystems:

• Anreizsystem: Der $TAO-Token wird verwendet, um verschiedene Teilnehmer im Bittensor-Netzwerk zu incentivieren. Miner, die ihre Rechenressourcen zur Durchführung von maschinellen Lernaufgaben bereitstellen, werden für ihre Beiträge mit $TAO belohnt. Dieser Belohnungsmechanismus fördert die Bereitstellung von Rechenleistung für das Netzwerk, die für die dezentralisierten maschinellen Lernprozesse unerlässlich ist.
• Staking: Um am Netzwerk als Miner teilzunehmen und Belohnungen zu verdienen, müssen die Teilnehmer ein $TAO-Token staken. Staking dient als eine Form von Sicherheiten oder "skin in the game", was dazu beiträgt, dass die Miner motiviert sind, im besten Interesse des Netzwerks zu handeln. Es hilft auch, das Netzwerk zu sichern, indem es für jeden Teilnehmer kostspielig wird, böswillig zu handeln.
• Governance: $TAO kann in der Governance des Bittensor-Netzwerks verwendet werden. Token-Inhaber können möglicherweise Änderungen vorschlagen, über Protokoll-Upgrades abstimmen oder an anderen Entscheidungsprozessen teilnehmen, die das Netzwerk betreffen. Dies steht im Einklang mit der dezentralen Ethik der Blockchain-Technologie, bei der die Kontrolle unter den Stakeholdern verteilt ist, anstatt in einer einzigen Autorität zentralisiert zu sein.

Die Tokenomik des $TAO Tokens ist darauf ausgelegt, den Wert und die Qualität des Netzwerks widerzuspiegeln sowie die Zusammenarbeit und Innovation unter den Knoten zu fördern. Die Tokenomik des $TAO Tokens basiert auf den folgenden Prinzipien und Mechanismen:

• Lieferung: Die maximale Anzahl an TAO-Token, die jemals existieren wird, ist auf 21 Millionen begrenzt, was dem Angebotslimit von Bitcoin nachempfunden ist, um Seltenheit zu fördern und Inflation zu kontrollieren. Derzeit sind etwa 6,39 Millionen TAO-Token im Umlauf. TAO-Token werden durch Mining erzeugt, ähnlich wie Bitcoin, wobei etwa alle 12 Sekunden ein neuer Block erstellt wird. Jeder Block belohnt die Miner und Validatoren mit 1 TAO-Token. Nach der aktuellen Schaffensrate werden täglich etwa 7.200 neue TAO-Token zum umlaufenden Angebot hinzugefügt, und diese werden gleichmäßig zwischen Minern und Validatoren verteilt. Die Ausgabequote wird halbiert, sobald 50 % des Gesamtangebots abgebaut wurden. Diese 'Halbierung' erfolgt alle vier Jahre, gegeben der 12-sekündigen Blockzeit. Dieser Halbierungsprozess wird bei jedem nachfolgenden 50%-Meilenstein des verbleibenden Angebots fortgesetzt, bis die vollen 21 Millionen TAO-Token im Umlauf sind.
• Emission: Die Emission von TAO-Token erfolgt durch die Netzwerkbelohnungen, die an die Miner verteilt werden, die maschinelles Lernen für das Netzwerk bereitstellen. Die Netzwerkbelohnungen werden basierend auf dem Informationswert der Dienstleistungen berechnet, der durch das Metagraph bestimmt wird. Die Netzwerkbelohnungen werden auch durch einen Schwierigkeitsfaktor angepasst, der sich nach der Netzwerkaktivität und den insgesamt gestakten Token richtet. Die Emissionsrate der TAO-Token ist so gestaltet, dass sie einer logarithmischen Kurve folgt, was bedeutet, dass die Emission im Laufe der Zeit abnehmen wird, während das Netzwerk reift und die Nachfrage steigt.
• Verbrennen: Das Verbrennen von TAO-Token erfolgt durch die Netzwerkgebühren, die von den Verbrauchern gezahlt werden, die auf maschinelles Lernen-Dienste aus dem Netzwerk zugreifen. Die Netzwerkgebühren werden basierend auf den Kosten der Dienstleistungen berechnet, die durch das Metagraph bestimmt werden. Die Netzwerkgebühren werden auch durch einen Nachfragefaktor angepasst, der auf der Netzwerkaktivität und der Gesamtzahl der zirkulierenden Token basiert. Die Verbrennungsrate der TAO-Token ist so gestaltet, dass sie einer exponentiellen Kurve folgt, was bedeutet, dass das Verbrennen im Laufe der Zeit zunehmen wird, während das Netzwerk wächst und das Angebot abnimmt.

Bittensor Founders

Die Gründer von Bittensor sind talentierte Individuen, die sich zusammengeschlossen haben, um das Bittensor-Projekt zu entwickeln und voranzubringen, das darauf abzielt, das Gebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zu revolutionieren. Jeder Gründer bringt seine einzigartige Expertise und Erfahrung in relevanten Bereichen ein, was zum Erfolg des Projekts beiträgt. Die Gründer sind:

• Jacob Steeves: Jacob ist der CEO und Mitbegründer von Bittensor. Er hat einen Hintergrund in der Forschung im Bereich maschinelles Lernen und gründete Bittensor, um KI zu dezentralisieren. Zuvor hat er für Marken wie Google und Knowm gearbeitet.
• Ala Shaabana: Ala ist Mitbegründer von Bittensor. Er hat einen Doktortitel in maschinellem Lernen. Bevor er Bittensor gründete, arbeitete er als Assistenzprofessor an der Universität Toronto, Kanada.

Ist Bittensor $TAO eine gute Investition?

Bittensor $TAO ist eine Kryptowährung, die das Bittensor-Netzwerk antreibt, ein dezentralisiertes Machine-Learning-Protokoll. $TAO wird verwendet, um die Knoten zu belohnen, die Machine-Learning-Dienste für das Netzwerk bereitstellen, um das Netzwerk zu sichern und um Governance zu ermöglichen. $TAO hat eine begrenzte Menge von 21 Millionen Token, und das Angebot und die Nachfrage des Netzwerks bestimmen seinen Preis.

$TAO hat ebenfalls viel Potenzial und Wert, da es von einem revolutionären und innovativen Projekt unterstützt wird. Bittensor zielt darauf ab, ein globales, dezentrales und incentiviertes maschinelles Lernnetzwerk zu schaffen, um maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu transformieren. Bittensor hat bereits vielversprechende Ergebnisse und Erfolge gezeigt, wie den Start seines Mainnets, das Interesse und Aufmerksamkeit auf sich zieht und Unterstützung sowie Finanzierung erhält. Bittensor hat auch einige ehrgeizige Ziele und Pläne für die Zukunft gesetzt, wie die Erweiterung und Diversifizierung seines Netzwerks, die Verbesserung und Optimierung seines Netzwerks sowie das Wachstum und die Einbindung seiner Gemeinschaft.

Daher ist $TAO eine gute Investition für diejenigen, die an der Vision und Mission von Bittensor glauben und bereit sind, das Risiko einzugehen und den Token langfristig zu halten. Wie immer sollten Anleger ihre eigenen Recherchen und Sorgfaltspflichten durchführen, bevor sie in eine Kryptowährung investieren, und nur das investieren, was sie sich leisten können zu verlieren.

Wie man $TAO auf Gate kauft

Um $TAO-Token auf Gate zu kaufen, folgen Sie diesen Schritten:

• Besuchen Sie das Gate.com Webseite und erstellen Sie ein Konto mit Ihrer E-Mail und Ihrem Passwort.
• Zahlen Sie einige Mittel auf Ihr Gate-Konto ein.
• Handeln Sie Ihre Mittel gegen $TAO-Token, indem Sie die TAO/USDT Paar und Eingabe des Betrags und Preises.

Handeln Sie mit $TAO

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