Ambient：ブロックチェーンとAIを融合させた革新的エコシステム

テクノロジーが進歩し続ける今日、ブロックチェーンと人工知能の結合は多くの革新的なプロジェクトの焦点となっています。Ambientはそのような背景の中で誕生し、分散型のブロックチェーンアーキテクチャと大規模なAI推論を組み合わせて、新しいスマート経済モデルを探求することに取り組んでいます。

Solanaの完全なフォークとして、AmbientはSolanaの高速で効率的な特性を保持するだけでなく、Logits証明（PoL）メカニズムを導入することにより、独自のブロックチェーンエコシステムを創造しました。

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Ambientのコア哲学

AmbientはLayer-1ブロックチェーンであり、Solana SVM互換性と革新的なプルーフ・オブ・ワークメカニズムを融合させ、大規模な検証推論能力を提供します。プロジェクトの核心理念は、AI推論とブロックチェーン技術を深く融合させ、分散型のAI経済体を構築することです。

従来のプルーフ・オブ・ステーク（PoS）システムとは異なり、Ambientはビットコインに似たインセンティブメカニズムを採用しており、ネットワークの推論、微調整、またはトレーニングに参加する各ノードに予測可能な利益を提供します。この方法は、企業レベルのGPUへの依存を回避し、取引とインフレに基づく報酬方式を通じて、マイナーの持続可能な利益を確保します。参加者はその貢献に見合った報酬を受け取ることができ、プラットフォームの価値はネットワークの成長に伴って絶えず向上します。

Ambientの主な機能:

1. 高効率な推論と安全性：完全に検証された推論を提供し、コストは1%未満で、大規模なスマートモデル（600B+パラメーター）およびその微調整バージョンにおいて高い安全性を確保します。

2. 卓越したトレーニング性能：トレーニング性能は既存の方法に比べて10倍向上し、AIモデルのトレーニング効率が大幅に向上しました。

3. 高いマイナー利用率：単一モデルでの最適化を通じて、マイナーの利用率を向上させ、推論と検証プロセスの効率を強化しました。

4. 非ブロック作業証明コンセンサス：非ブロックの作業証明メカニズムを採用し、ネットワークのコア活動（推論、微調整、トレーニング）における経済的競争を確保しつつ、高TPSを維持し、従来のブロックチェーンのパフォーマンスボトルネックを回避します。

チームの背景と発展状況

AmbientのCEO兼創設者であるTravis Goodは、政府学、経済学、コンピュータサイエンス、機械学習の4つの分野にわたる多様な学術的背景を持っています。Travisのリーダーシップスタイルは、実行力と実践的精神を重視しており、技術革新を推進する際には、常に実際の操作を重視し、実行可能なソリューションに焦点を当てています。彼はソーシャルメディアで非常に活発で、技術、革新、業界のトレンドに対する独自の見解を頻繁に共有しています。

今年4月1日、Ambientは720万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、多くの著名な投資機関が参加しました。プロジェクトは今年の第2四半期または第3四半期にテストネットを発表する予定です。

Logitsの証明合意メカニズム

Ambientが導入した"Logits証明"アルゴリズムは、logits（論理ユニットと理解できる）をユニークな指紋の特性として利用しています。このメカニズムは、モデルが特定の瞬間に持つ"思考"状態を効果的に捉えることができ、特にモデルが"ストリーミング"出力を行う際に有効です。

このメカニズムでは、logitsによって証明されたハッシュ値は、各出力トークンの前の各セットのlogitsのハッシュ値のハッシュリストです。簡単に言うと、各トークンnから最終トークンtまで、logitsによって証明されたハッシュ値は次のようになります：

Hash(Hash(n)... Hash(t))

そして、logits進捗マーク証明のハッシュ値は、x個のトークン生成後のlogitsハッシュであり、xはnとtの間（nとtを含む）に位置します：

Hash(n)... Hash(x)... Hash(t)

この原理に基づき、Ambientは効率的な検証メカニズムを構築しました：マイナーがテキストを生成した後、検証者はランダムに1つの単語を選び、マイナーにそのポイントの「思考状態」（対応するlogits進捗マークによる証明ハッシュ）を提供するよう要求します。検証者は同じモデルとコンテキストの中でその単語に対して推論を1回実行し、自分の「思考状態」を生成します。もし両者の「思考状態」（ハッシュ値で表される）が一致すれば、検証は成功となります。

この作業証明メカニズムはビットコインの設計原則に似ています：マイニング（大量のトークンを使用してモデルを反復的に推論すること）は高コストですが、検証プロセスは非常に経済的です（たった1つのトークンの推論で済みます）。このメカニズムは効率を向上させるだけでなく、検証の安全性と信頼性も確保します。

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