$TAO
تعمل شبكة التعلّم الآلي اللامركزية BitTensor وفق نموذج تنافسي للشبكات الفرعية، وتكافئ منتجي الذكاء بناءً على جودة المخرجات. وبدلًا من الاعتماد على مراكز بيانات مركزية، يتجه تخصيص القدرة الحاسوبية نحو العُقد النشطة. ويتمثل التحدي الهيكلي في منع الشبكات الفرعية منخفضة القيمة من تخفيف إصدار الرموز، مع ضمان توافق حوافز المدققين بمرور الوقت مع المنفعة الحقيقية للنماذج
تعمل شبكة التعلّم الآلي اللامركزية BitTensor وفق نموذج تنافسي للشبكات الفرعية، وتكافئ منتجي الذكاء بناءً على جودة المخرجات. وبدلًا من الاعتماد على مراكز بيانات مركزية، يتجه تخصيص القدرة الحاسوبية نحو العُقد النشطة. ويتمثل التحدي الهيكلي في منع الشبكات الفرعية منخفضة القيمة من تخفيف إصدار الرموز، مع ضمان توافق حوافز المدققين بمرور الوقت مع المنفعة الحقيقية للنماذج