Ambient：Un écosystème d'innovation fusionnant Blockchain et AI
Aujourd'hui, avec les progrès constants de la technologie, la combinaison de la Blockchain et de l'intelligence artificielle est devenue le point focal de nombreux projets innovants. Ambient est né dans ce contexte, s'efforçant de combiner une architecture Blockchain décentralisée avec un raisonnement AI à grande échelle, explorant un tout nouveau modèle économique intelligent.
En tant que fork complet de Solana, Ambient conserve non seulement les caractéristiques de vitesse et d'efficacité de Solana, mais crée également un écosystème Blockchain unique grâce à l'introduction du mécanisme de preuve Logits (PoL).
La philosophie fondamentale d'Ambient
Ambient est une blockchain Layer-1 qui allie la compatibilité Solana SVM à un mécanisme de preuve de travail innovant, offrant une capacité de validation à grande échelle. La philosophie centrale du projet est d'intégrer profondément le raisonnement AI et la technologie Blockchain, créant un écosystème AI décentralisé.
Contrairement aux systèmes traditionnels de preuve d'enjeu (PoS), Ambient adopte un mécanisme d'incitation similaire à celui de Bitcoin, offrant des profits prévisibles à chaque nœud participant à l'inférence, à l'ajustement ou à l'entraînement du réseau. Cette approche évite la dépendance aux GPU de niveau entreprise et assure la rentabilité durable des mineurs grâce à un système de compensation basé sur les transactions et l'inflation. Les participants peuvent recevoir des récompenses correspondant à leur contribution, tandis que la valeur de la plateforme augmente avec la croissance du réseau.
Les principales caractéristiques d'Ambient
Raisonnement efficace et sécurité : offre un raisonnement entièrement vérifié, avec des frais inférieurs à 1 %, tout en garantissant une grande sécurité sur de grands modèles intelligents (plus de 600B de paramètres) et leurs versions ajustées.
Performances d'entraînement exceptionnelles : les performances d'entraînement sont améliorées de 10 fois par rapport aux méthodes existantes, augmentant considérablement l'efficacité de l'entraînement des modèles d'IA.
Haute utilisation des mineurs : en optimisant un modèle unique, l'utilisation des mineurs a été améliorée, renforçant l'efficacité du processus d'inférence et de validation.
Consensus de preuve de travail non-bloquant : adopte un mécanisme de preuve de travail non-bloquant, garantissant la compétition économique dans les activités centrales du réseau (inférence, ajustement fin, entraînement) tout en maintenant un TPS élevé, évitant ainsi les goulets d'étranglement de performance des blockchains traditionnelles.
Contexte de l'équipe et état de développement
Le PDG et fondateur d'Ambient, Travis Good, possède un parcours académique diversifié, couvrant quatre domaines : la science politique, l'économie, l'informatique et l'apprentissage automatique. Le style de leadership de Travis se concentre sur l'exécution et le pragmatisme ; lorsqu'il promeut l'innovation technologique, il insiste toujours sur des opérations pratiques et se préoccupe de solutions réalisables. Il est très actif sur les réseaux sociaux, partageant souvent ses perspectives uniques sur la technologie, l'innovation et les tendances du secteur.
Le 1er avril de cette année, Ambient a terminé un tour de financement par capital-risque de 7,2 millions de dollars, avec la participation de plusieurs institutions d'investissement renommées. Le projet prévoit de lancer un réseau de test au cours du deuxième ou du troisième trimestre de cette année.
Mécanisme de consensus Logits
L'algorithme "Logits preuve" introduit par Ambient utilise les logits (compréhensibles comme des unités logiques) en tant que caractéristiques d'empreinte uniques. Ce mécanisme permet de capturer efficacement l'état de "pensée" du modèle à un moment donné, en particulier lorsque le modèle produit des sorties en "flux continu".
Dans ce mécanisme, la valeur de hachage prouvée par les logits est une liste de hachages pour chaque groupe de logits avant chaque token de sortie. En d'autres termes, pour chaque token n jusqu'au token final t, la valeur de hachage prouvée par les logits est :
Hash(Hash(n) ... Hash(t))
Et la valeur de hachage du marqueur de progression des logits est le hachage des logits après la génération de x tokens, où x se situe entre n et t (inclusivement n et t) :
Hash(n) ... Hash(x) ... Hash(t)
Sur la base de ce principe, Ambient a construit un mécanisme de validation efficace : après que les mineurs aient généré du texte, les validateurs choisissent un mot au hasard et demandent aux mineurs de fournir l'"état de pensée" à ce point (c'est-à-dire la preuve de balisage des logits correspondante). Les validateurs effectuent ensuite une inférence sur ce mot dans le même modèle et le même contexte, générant leur propre "état de pensée". Si les deux "états de pensée" (représentés par des valeurs de hachage) correspondent, la validation réussit.
Ce mécanisme de preuve de travail est similaire aux principes de conception de Bitcoin : le minage (exécution répétée du modèle par l'inférence d'un grand nombre de tokens) est coûteux, mais le processus de validation est très économique (nécessite seulement l'inférence d'un token). Ce mécanisme améliore non seulement l'efficacité, mais garantit également la sécurité et la fiabilité de la validation.
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WalletAnxietyPatient
· 07-05 08:26
Un autre projet de Mining, tss tss.
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NotSatoshi
· 07-05 07:03
Regardez, 7,2 millions, ce n'est rien.
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liquidation_watcher
· 07-04 15:44
Le arbitrage est désormais pris en charge par l'IA.
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MemeKingNFT
· 07-02 16:08
Blockchain mélange AI combien d'air espérant un poireau
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SellTheBounce
· 07-02 16:07
Encore une vieille méthode de financement pour se faire prendre pour des cons.
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FarmHopper
· 07-02 15:54
L'IA qui est devenue courante est de nouveau là pour prendre les gens pour des idiots !
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LiquidatorFlash
· 07-02 15:48
Une hausse de 98% suivie d'une chute, regardez ces 720w, ça devient tendu.
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CrossChainBreather
· 07-02 15:46
On recommence à faire du battage autour des concepts.
Ambient : un écosystème d'innovation intégrant Blockchain et IA pour explorer de nouveaux mécanismes de vérification par raisonnement.
Ambient：Un écosystème d'innovation fusionnant Blockchain et AI
Aujourd'hui, avec les progrès constants de la technologie, la combinaison de la Blockchain et de l'intelligence artificielle est devenue le point focal de nombreux projets innovants. Ambient est né dans ce contexte, s'efforçant de combiner une architecture Blockchain décentralisée avec un raisonnement AI à grande échelle, explorant un tout nouveau modèle économique intelligent.
En tant que fork complet de Solana, Ambient conserve non seulement les caractéristiques de vitesse et d'efficacité de Solana, mais crée également un écosystème Blockchain unique grâce à l'introduction du mécanisme de preuve Logits (PoL).
La philosophie fondamentale d'Ambient
Ambient est une blockchain Layer-1 qui allie la compatibilité Solana SVM à un mécanisme de preuve de travail innovant, offrant une capacité de validation à grande échelle. La philosophie centrale du projet est d'intégrer profondément le raisonnement AI et la technologie Blockchain, créant un écosystème AI décentralisé.
Contrairement aux systèmes traditionnels de preuve d'enjeu (PoS), Ambient adopte un mécanisme d'incitation similaire à celui de Bitcoin, offrant des profits prévisibles à chaque nœud participant à l'inférence, à l'ajustement ou à l'entraînement du réseau. Cette approche évite la dépendance aux GPU de niveau entreprise et assure la rentabilité durable des mineurs grâce à un système de compensation basé sur les transactions et l'inflation. Les participants peuvent recevoir des récompenses correspondant à leur contribution, tandis que la valeur de la plateforme augmente avec la croissance du réseau.
Les principales caractéristiques d'Ambient
Raisonnement efficace et sécurité : offre un raisonnement entièrement vérifié, avec des frais inférieurs à 1 %, tout en garantissant une grande sécurité sur de grands modèles intelligents (plus de 600B de paramètres) et leurs versions ajustées.
Performances d'entraînement exceptionnelles : les performances d'entraînement sont améliorées de 10 fois par rapport aux méthodes existantes, augmentant considérablement l'efficacité de l'entraînement des modèles d'IA.
Haute utilisation des mineurs : en optimisant un modèle unique, l'utilisation des mineurs a été améliorée, renforçant l'efficacité du processus d'inférence et de validation.
Consensus de preuve de travail non-bloquant : adopte un mécanisme de preuve de travail non-bloquant, garantissant la compétition économique dans les activités centrales du réseau (inférence, ajustement fin, entraînement) tout en maintenant un TPS élevé, évitant ainsi les goulets d'étranglement de performance des blockchains traditionnelles.
Contexte de l'équipe et état de développement
Le PDG et fondateur d'Ambient, Travis Good, possède un parcours académique diversifié, couvrant quatre domaines : la science politique, l'économie, l'informatique et l'apprentissage automatique. Le style de leadership de Travis se concentre sur l'exécution et le pragmatisme ; lorsqu'il promeut l'innovation technologique, il insiste toujours sur des opérations pratiques et se préoccupe de solutions réalisables. Il est très actif sur les réseaux sociaux, partageant souvent ses perspectives uniques sur la technologie, l'innovation et les tendances du secteur.
Le 1er avril de cette année, Ambient a terminé un tour de financement par capital-risque de 7,2 millions de dollars, avec la participation de plusieurs institutions d'investissement renommées. Le projet prévoit de lancer un réseau de test au cours du deuxième ou du troisième trimestre de cette année.
Mécanisme de consensus Logits
L'algorithme "Logits preuve" introduit par Ambient utilise les logits (compréhensibles comme des unités logiques) en tant que caractéristiques d'empreinte uniques. Ce mécanisme permet de capturer efficacement l'état de "pensée" du modèle à un moment donné, en particulier lorsque le modèle produit des sorties en "flux continu".
Dans ce mécanisme, la valeur de hachage prouvée par les logits est une liste de hachages pour chaque groupe de logits avant chaque token de sortie. En d'autres termes, pour chaque token n jusqu'au token final t, la valeur de hachage prouvée par les logits est :
Hash(Hash(n) ... Hash(t))
Et la valeur de hachage du marqueur de progression des logits est le hachage des logits après la génération de x tokens, où x se situe entre n et t (inclusivement n et t) :
Hash(n) ... Hash(x) ... Hash(t)
Sur la base de ce principe, Ambient a construit un mécanisme de validation efficace : après que les mineurs aient généré du texte, les validateurs choisissent un mot au hasard et demandent aux mineurs de fournir l'"état de pensée" à ce point (c'est-à-dire la preuve de balisage des logits correspondante). Les validateurs effectuent ensuite une inférence sur ce mot dans le même modèle et le même contexte, générant leur propre "état de pensée". Si les deux "états de pensée" (représentés par des valeurs de hachage) correspondent, la validation réussit.
Ce mécanisme de preuve de travail est similaire aux principes de conception de Bitcoin : le minage (exécution répétée du modèle par l'inférence d'un grand nombre de tokens) est coûteux, mais le processus de validation est très économique (nécessite seulement l'inférence d'un token). Ce mécanisme améliore non seulement l'efficacité, mais garantit également la sécurité et la fiabilité de la validation.