io.net, 새로운 AI 성과 위해 FLock과 협력

by

20년 이상의 경험을 쌓은 노련한 암호화폐 투자자로서 저는 FLock과 io.net 간의 파트너십이 그야말로 혁신적이라는 점을 인정해야 합니다. PoAI(Proof-of-AI) 합의 메커니즘의 개념은 AI 및 Web3 부문의 환경을 재편할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

소문자 ‘l’을 사용하는 Flock이 아닌 AI 학습 플랫폼 FLock이 io.net과 제휴하여 분산 컴퓨팅 네트워크의 노드에 대한 최초의 PoAI(Proof-of-AI) 검증 시스템을 만들었습니다. 이 혁신은 수많은 애플리케이션에서 AI 계산의 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

FLock, io.net, 파트너십 발표, AI 증명 개념 공개

io.net과 GPU 관리 플랫폼인 Flock, 연합 AI 학습 서비스인 FLock이 장기적인 전략적 파트너십 계획을 공개했습니다. 이 동맹은 AI 및 Web3 부문에 개발 및 컴퓨팅 목적을 위한 일련의 새로운 도구를 제공할 것으로 예상됩니다.

1/ @ionet과 X FLock의 흥미로운 협업: 획기적인

획기적인 인공 지능 증명(PoAI) 합의 메커니즘을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

목적? 분산 컴퓨팅 네트워크 내에서 DePIN 노드의 신뢰성을 인증합니다.

AI로 구동되는 이 작업 중심 작업 증명에 대해 자세히 알아보세요.

— FLock.io(@flock_io) 8월 29일 2024년

구체적으로는 분산 컴퓨팅 네트워크 내에서 작동하는 노드의 신뢰성을 검증하기 위한 초기 인공지능 증명(PoAI) 합의 시스템 개발에 힘을 합치고 있다.

PoAI를 통해 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN)는 복잡한 AI 훈련 할당을 수행하여 노드의 신뢰성을 인증할 수 있습니다. PoAI는 AI를 위해 특별히 설계된 작업 증명 유형으로, 가치 있는 AI 프로젝트에 검증 리소스를 전달합니다. 이렇게 하면 노드는 DePIN뿐만 아니라 IO.net, FLock.io와 같은 AI 훈련 네트워크에서도 블록 보상을 받을 수 있습니다.

FLock의 창립자이자 CEO인 Jiahao Sun은 다가오는 릴리스가 DePIN, AI 및 Web3 부문과 중요한 관련성을 갖고 있음을 강조합니다.

신뢰할 수 있는 컴퓨팅 리소스는 AI 엔지니어와 최종 사용자 모두에게 중요하며, PoAI(Proof of AI)는 그러한 신뢰를 구축하는 기반이 됩니다. 컴퓨팅 인프라는 AI 개발의 중추를 형성하므로 이 측면을 먼저 해결하는 것이 중요합니다. 업계의 선구자인 io.net과 협력하여 AI 노력을 위한 최고의 컴퓨팅 리소스를 제공하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.

분산형 및 AI 통합 접근 방식을 사용하여 DePIN 노드의 신뢰성을 보장하는 시스템은 지속적으로 문제를 생성하고, 응답을 수집하고, 의사 결정을 위해 관련 통계(예: 대기 시간, 점수 변동, 데이터 정확도 등)를 io.net 노드에 전달하는 엔진을 갖추고 있습니다. .

Web3를 통해 AI 모델 훈련의 장벽을 허물다

io.net의 CEO이자 공동 창립자인 Tory Green은 최신 파트너십이 다양한 시나리오에 인공 지능을 적용하기 위해 제공하는 광범위한 가능성에 대해 매우 기쁘게 생각합니다.

AI 증명의 출현으로 분산 컴퓨팅 시스템 전체에서 AI 모델의 훈련 및 추론 프로세스가 크게 향상될 것으로 예상됩니다. GPU 노드 운영자와 광범위한 AI/ML 개발 커뮤니티는 Proof of AI의 이점을 기대하면서 이를 따뜻하게 받아들일 가능성이 높습니다.

인공 지능 분야에 관심을 갖고 있는 암호화폐 투자자로서 저는 모델 훈련에서 합성 데이터의 중요성을 인식하게 되었습니다. 하지만 LLama3 훈련에서 볼 수 있듯이 15조 개의 토큰을 합성하고 정제하는 작업은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 따라서 FLock 데이터 생성은 유휴 GPU 리소스를 활용하여 FLock 작업 생성기와 훈련 노드 모두에서 요구하는 언어 모델(LLM)에 대한 일괄 추론을 실행하는 영리한 솔루션을 고안했습니다.

장기적으로 GPU를 사용하는 분산 AI 시스템이 분산 AI가 번성하려면 성능이 좋은 것이 중요합니다. 그러나 실제보다 더 많은 계산 능력을 보유하고 있다고 거짓으로 주장하여 시스템을 악용하려는 부도덕한 개인이 있습니다. 일반적인 방법 중 하나는 네트워크가 더 많은 컴퓨팅 리소스를 가지고 있다고 생각하도록 속이는 것입니다.

연구원으로서 저는 상당한 우려에 직면했습니다. 강력한 억제 메커니즘이 부족하면 노드 운영자가 실제 기여에 관계없이 네트워크 보상을 추구하기 위해 부주의하게 행동할 수 있다는 것입니다. 악의적인 행위자가 실제 작업을 수행하지 않고 리소스 표현을 조작하고 보상을 요구할 가능성이 있기 때문에 노드의 무결성을 확인하는 것은 어려운 작업입니다.

2024-08-29 19:19