環境概覽：用於開放 AI 和去中心化智能的 Solana 區塊鏈

人工智慧正在迅速發展，但許多系統仍由集中化提供商控制。

開發者和用戶經常面臨有關隱私、透明度和長期可靠性的限制，這促使人們對開放替代方案的需求。

Ambient 透過將區塊鏈基礎設施與人工智慧運算結合，提供了一種不同的解決方案。

該網絡專注於驗證推理、共享訓練和去中心化智能，以便人工智慧能夠作為公共資源運作，而不是封閉的服務。

關鍵要點

• Ambient 連接區塊鏈和人工智慧計算。它使得在去中心化網絡中進行經過驗證的推斷和共享模型訓練成為可能。

• 該網絡專注於開放性和隱私。開發者可以在不依賴集中式提供者的情況下訪問AI功能。

• 驗證推論能夠增強對人工智慧輸出的信任。結果可以快速檢查，這支持可靠的鏈上應用程式。

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什麼是環境音樂？

這個願景背後的項目是 Ambient，一個第一層區塊鏈設計用於直接在鏈上支持 AI 工作負載。

它建立在與Solana虛擬機的兼容性上，同時用計算工作取代了傳統的質押驗證。

核心概念

Ambient的目標是將分散式GPU計算轉變為一個不斷改進的AI模型，該模型是開放和可驗證的。

取而代之的是多個分散的模型，這個網絡專注於一個隨時間演變的共享基礎模型。

關鍵特徵包括：

• 已驗證的推理整合進共識中

• 開放權重和透明的模型更新

• 支援開發者和 AI 代理的基礎設施

這個結構使得AI任務，如推斷、微調和訓練，能夠成為的一部分。區塊鏈經濟。

提供有用計算的貢獻者會獲得獎勵，這樣可以使網絡增長與模型質量之間的激勵相互對齊。

結果是一個去中心化的智能平台，旨在消除對封閉式人工智慧供應商的依賴，同時仍然提供適合實際應用的性能。

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環境音樂的運作方式

Ambient 引入了一個技術框架，將區塊鏈共識與人工智慧計算相結合。主要機制基於一個系統，驗證模型如何生成回應。

邏輯證明解釋

邏輯證明專注於產生的內部信號AI 模型在生成過程中。這些信號創建了一個獨特的指紋，可以在不重新計算整個回應的情況下進行檢查。

重要的方面包括：

• 昂貴的生成但便宜的驗證

• 即時驗證AI輸出

• 持續測量有用功

這使得網路可以獎勵那些直接改善模型的計算。區塊鏈不僅僅是驗證金融交易，還驗證與智能相關的工作。

持續工作與領導者選擇

環境音軌貢獻來自推斷、微調和訓練。提供更有用工作的節點在網絡中獲得影響力，同時維持快速的交易排序，類似於索拉納.

額外的組件包括：

• 查詢與計算提供者匹配請求的拍賣

• 服務質量保證包括延遲和定價

• 隨機驗證者選擇，根據貢獻加權

這個結構旨在創造可預測的激勵，同時確保人工智慧模型持續改進。

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為什麼環境對開放式人工智慧重要

許多當前的人工智慧系統運作在封閉的介面之後。這造成了與審查、價格變動以及缺乏透明度相關的風險。Ambient 將自己定位為一個優先考慮開放性和中立性的替代方案。

抗審查智力

由於該模型是開放和分散的，沒有單一實體控制其如何演變或誰可以訪問它。這支持需要可靠可用性和一致行為的使用案例。

好處包括：

• 隱私專注的互動

• 降低隱性限制的風險

• 透明模型開發

• 人工智慧比特幣概念

Ambient 應用了一種類似於早期加密網絡的經濟模型。貢獻者通過提供有用的計算來獲得獎勵，而不僅僅是持有代幣。

這鼓勵：

• 持續擴展計算資源

• 穩定的礦工和開發者獎勵

• 長期可持續的共享模型

開發者友好的基礎設施

與現有工具的兼容性使得直接使用經過驗證的人工智慧來構建應用程序變得更為簡便。開發者可以在不依賴外部的情況下集成智能功能。AI 供應商您已接受的培訓數據截至2023年10月。

潛在應用包括：

• 自主代理

• 鏈上分析

• 智能遊戲系統

• 跨平台人工智能服務

通過將開放模型與區塊鏈驗證相結合，Ambient 旨在使去中心化的智慧變得實用，而非實驗性的。

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結論

Ambient 代表了一種重新定義 AI 基礎設施建立和共享方式的嘗試。與其讓集中式平台控制模型，這個網絡將智慧視為一種通過貢獻不斷演變的集體資源。

已驗證的推理在這裡扮演著核心角色，因為它允許在不進行大量重新計算的情況下信任輸出，這使得人工智慧適合用於鏈上環境。

這種方法可能會影響開發者設計需要可靠和透明智慧的應用程序。

開放權重、共享訓練以及基於計算的激勵機制，建立了一個框架，使得人工智慧的進展惠及整個網絡，而非單一供應商。

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常見問題清單

Ambient 是用來做什麼的？

Ambient旨在區塊鏈上運行AI計算，使得經過驗證的推理、共享訓練和去中心化的智能應用成為可能。

Ambient 與其他 AI 加密網絡有何不同？

它專注於一個不斷演變的基礎模型，並具有經過驗證的輸出，而不是分散的模型市場。

經過驗證的推理是什麼意思？

經過驗證的推理允許AI的回應能夠快速檢查，確保輸出是正確產生的，而無需重複完整的計算。

誰可以在 Ambient 上進行開發？

開發者可以使用與現有 Solana 工具兼容的基礎設施來構建應用程序、AI 代理和服務。

為什麼區塊鏈上的開放式人工智慧很重要？

Open AI 基礎設施提高了透明度，減少了對集中式供應商的依賴，並支持抗審查的創新。

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