Ambient：Un ecosistema innovador que fusiona Cadena de bloques con IA
En la actualidad, con el continuo avance de la tecnología, la combinación de la Cadena de bloques y la inteligencia artificial se ha convertido en el foco de muchos proyectos innovadores. Ambient ha surgido en este contexto, dedicado a combinar la arquitectura descentralizada de la Cadena de bloques con el razonamiento de IA a gran escala, explorando un nuevo modelo de economía inteligente.
Como un fork completo de Solana, Ambient no solo conserva las características de alta velocidad y eficiencia de Solana, sino que también crea un ecosistema único de cadena de bloques al introducir el mecanismo de prueba Logits (PoL).
La filosofía central de Ambient
Ambient es una cadena de bloques Layer-1 que fusiona la compatibilidad con Solana SVM y un innovador mecanismo de prueba de trabajo, proporcionando una capacidad de inferencia de validación a gran escala. La idea central del proyecto es la integración profunda de la inferencia de IA y la tecnología de cadenas de bloques, creando un ecosistema de IA descentralizado.
A diferencia de los sistemas tradicionales de prueba de participación (PoS), Ambient utiliza un mecanismo de incentivos similar al de Bitcoin, proporcionando beneficios predecibles a cada nodo que participa en la inferencia, ajuste fino o entrenamiento de la red. Este enfoque evita la dependencia de GPU de nivel empresarial y, a través de un sistema de compensación basado en transacciones e inflación, asegura la rentabilidad sostenible de los mineros. Todos los participantes pueden obtener recompensas que corresponden a su contribución, y el valor de la plataforma sigue aumentando a medida que crece la red.
Principales características de Ambient
Razonamiento eficiente y seguridad: proporciona un razonamiento completamente verificado, con un costo inferior al 1%, al mismo tiempo que asegura una alta seguridad en modelos inteligentes grandes (más de 600B de parámetros) y sus versiones ajustadas.
Excelente rendimiento de entrenamiento: el rendimiento de entrenamiento se ha mejorado 10 veces en comparación con los métodos existentes, lo que ha aumentado significativamente la eficiencia del entrenamiento del modelo de IA.
Alta tasa de utilización de mineros: a través de la optimización en un solo modelo, se ha mejorado la utilización de los mineros, lo que ha aumentado la eficiencia del proceso de inferencia y verificación.
Consenso de prueba de trabajo no bloqueante: se adopta un mecanismo de prueba de trabajo no bloqueante para garantizar la competencia económica en las actividades centrales de la red (razonamiento, ajuste fino, entrenamiento), al mismo tiempo que se mantiene un alto TPS, evitando los cuellos de botella de rendimiento de la cadena de bloques tradicional.
Antecedentes del equipo y estado de desarrollo
El CEO y fundador de Ambient, Travis Good, tiene un trasfondo académico diverso que abarca cuatro áreas: ciencias políticas, economía, informática y aprendizaje automático. El estilo de liderazgo de Travis se centra en la capacidad de ejecución y el pragmatismo, manteniendo siempre un enfoque en la operativa real y en soluciones ejecutables al impulsar la innovación tecnológica. Es muy activo en las redes sociales y a menudo comparte sus perspectivas únicas sobre tecnología, innovación y tendencias del sector.
El 1 de abril de este año, Ambient completó una financiación de 7.2 millones de dólares en ronda semilla, con la participación de varias instituciones de inversión reconocidas. El proyecto planea lanzar la red de pruebas en el segundo o tercer trimestre de este año.
Mecanismo de consenso Logits
El algoritmo de "Prueba de Logits" introducido por Ambient utiliza logits (que se pueden entender como unidades lógicas) como característica de huellas dactilares únicas. Este mecanismo puede capturar de manera efectiva el estado de "pensamiento" del modelo en un momento específico, especialmente cuando el modelo produce una salida "en flujo".
Bajo este mecanismo, el valor hash de la prueba de logits es una lista de hashes de cada grupo de valores logits antes de cada token de salida. En términos simples, para cada token n hasta el token final t, el valor hash de la prueba de logits es:
Hash(Hash(n) ... Hash(t))
Y el valor hash de la etiqueta de progreso de logits es el hash de logits después de generar x tokens, donde x se encuentra entre n y t (incluyendo n y t):
Hash(n) ... Hash(x) ... Hash(t)
Basado en este principio, Ambient ha construido un mecanismo de verificación eficiente: después de que el minero genera el texto, el validador elige aleatoriamente una palabra y solicita al minero que proporcione el "estado mental" de ese punto (es decir, la prueba de la marca de progreso de logits correspondiente). El validador entonces realiza una inferencia sobre esa palabra en el mismo modelo y contexto, generando su propio "estado mental". Si los "estados mentales" de ambos (representados por el valor hash) son consistentes, la verificación es exitosa.
Este mecanismo de prueba de trabajo es similar a los principios de diseño de Bitcoin: la minería (a través de la inferencia repetida de un modelo con una gran cantidad de tokens) es costosa, pero el proceso de verificación es muy económico (solo requiere la inferencia de 1 token). Este mecanismo no solo mejora la eficiencia, sino que también asegura la seguridad y la fiabilidad de la verificación.
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WalletAnxietyPatient
· 07-05 08:26
Otro proyecto de Minería, tsk tsk.
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NotSatoshi
· 07-05 07:03
Mirando, 7.2 millones no es nada.
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liquidation_watcher
· 07-04 15:44
Ahora la minería de criptomonedas también está organizada por IA.
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MemeKingNFT
· 07-02 16:08
Cadena de bloques mezcla AI cuánta expectativa de aire tiene el cebollino
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SellTheBounce
· 07-02 16:07
Otra vez el viejo truco de financiar y tomar a la gente por tonta.
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FarmHopper
· 07-02 15:54
¡La IA que está por todos lados vuelve a tomar a la gente por tonta!
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LiquidatorFlash
· 07-02 15:48
El aumento del 98% fue golpeado, mira cómo este 720w se pone nervioso.
Ambient: Una ecosistema innovador que fusiona la Cadena de bloques y la IA, explorando nuevos mecanismos de verificación y razonamiento.
Ambient：Un ecosistema innovador que fusiona Cadena de bloques con IA
En la actualidad, con el continuo avance de la tecnología, la combinación de la Cadena de bloques y la inteligencia artificial se ha convertido en el foco de muchos proyectos innovadores. Ambient ha surgido en este contexto, dedicado a combinar la arquitectura descentralizada de la Cadena de bloques con el razonamiento de IA a gran escala, explorando un nuevo modelo de economía inteligente.
Como un fork completo de Solana, Ambient no solo conserva las características de alta velocidad y eficiencia de Solana, sino que también crea un ecosistema único de cadena de bloques al introducir el mecanismo de prueba Logits (PoL).
La filosofía central de Ambient
Ambient es una cadena de bloques Layer-1 que fusiona la compatibilidad con Solana SVM y un innovador mecanismo de prueba de trabajo, proporcionando una capacidad de inferencia de validación a gran escala. La idea central del proyecto es la integración profunda de la inferencia de IA y la tecnología de cadenas de bloques, creando un ecosistema de IA descentralizado.
A diferencia de los sistemas tradicionales de prueba de participación (PoS), Ambient utiliza un mecanismo de incentivos similar al de Bitcoin, proporcionando beneficios predecibles a cada nodo que participa en la inferencia, ajuste fino o entrenamiento de la red. Este enfoque evita la dependencia de GPU de nivel empresarial y, a través de un sistema de compensación basado en transacciones e inflación, asegura la rentabilidad sostenible de los mineros. Todos los participantes pueden obtener recompensas que corresponden a su contribución, y el valor de la plataforma sigue aumentando a medida que crece la red.
Principales características de Ambient
Razonamiento eficiente y seguridad: proporciona un razonamiento completamente verificado, con un costo inferior al 1%, al mismo tiempo que asegura una alta seguridad en modelos inteligentes grandes (más de 600B de parámetros) y sus versiones ajustadas.
Excelente rendimiento de entrenamiento: el rendimiento de entrenamiento se ha mejorado 10 veces en comparación con los métodos existentes, lo que ha aumentado significativamente la eficiencia del entrenamiento del modelo de IA.
Alta tasa de utilización de mineros: a través de la optimización en un solo modelo, se ha mejorado la utilización de los mineros, lo que ha aumentado la eficiencia del proceso de inferencia y verificación.
Consenso de prueba de trabajo no bloqueante: se adopta un mecanismo de prueba de trabajo no bloqueante para garantizar la competencia económica en las actividades centrales de la red (razonamiento, ajuste fino, entrenamiento), al mismo tiempo que se mantiene un alto TPS, evitando los cuellos de botella de rendimiento de la cadena de bloques tradicional.
Antecedentes del equipo y estado de desarrollo
El CEO y fundador de Ambient, Travis Good, tiene un trasfondo académico diverso que abarca cuatro áreas: ciencias políticas, economía, informática y aprendizaje automático. El estilo de liderazgo de Travis se centra en la capacidad de ejecución y el pragmatismo, manteniendo siempre un enfoque en la operativa real y en soluciones ejecutables al impulsar la innovación tecnológica. Es muy activo en las redes sociales y a menudo comparte sus perspectivas únicas sobre tecnología, innovación y tendencias del sector.
El 1 de abril de este año, Ambient completó una financiación de 7.2 millones de dólares en ronda semilla, con la participación de varias instituciones de inversión reconocidas. El proyecto planea lanzar la red de pruebas en el segundo o tercer trimestre de este año.
Mecanismo de consenso Logits
El algoritmo de "Prueba de Logits" introducido por Ambient utiliza logits (que se pueden entender como unidades lógicas) como característica de huellas dactilares únicas. Este mecanismo puede capturar de manera efectiva el estado de "pensamiento" del modelo en un momento específico, especialmente cuando el modelo produce una salida "en flujo".
Bajo este mecanismo, el valor hash de la prueba de logits es una lista de hashes de cada grupo de valores logits antes de cada token de salida. En términos simples, para cada token n hasta el token final t, el valor hash de la prueba de logits es:
Hash(Hash(n) ... Hash(t))
Y el valor hash de la etiqueta de progreso de logits es el hash de logits después de generar x tokens, donde x se encuentra entre n y t (incluyendo n y t):
Hash(n) ... Hash(x) ... Hash(t)
Basado en este principio, Ambient ha construido un mecanismo de verificación eficiente: después de que el minero genera el texto, el validador elige aleatoriamente una palabra y solicita al minero que proporcione el "estado mental" de ese punto (es decir, la prueba de la marca de progreso de logits correspondiente). El validador entonces realiza una inferencia sobre esa palabra en el mismo modelo y contexto, generando su propio "estado mental". Si los "estados mentales" de ambos (representados por el valor hash) son consistentes, la verificación es exitosa.
Este mecanismo de prueba de trabajo es similar a los principios de diseño de Bitcoin: la minería (a través de la inferencia repetida de un modelo con una gran cantidad de tokens) es costosa, pero el proceso de verificación es muy económico (solo requiere la inferencia de 1 token). Este mecanismo no solo mejora la eficiencia, sino que también asegura la seguridad y la fiabilidad de la verificación.