Hoy continuamos con nuestra sesión especial de IA. Ya hemos hablado de varios proyectos de IA. Revisémoslos primero. El primero es AGIX, que es una plataforma de IA y no está mal. Luego está TAO, que es un sensor de bits que se centra en. El campo ML tampoco está mal, el equipo ha estado trabajando duro en silencio, y luego FET, creo que su posicionamiento es vago y mediocre, luego NMR, un nuevo modelo de gestión muy bueno y caprichoso para fondos de cobertura, y luego Unibot, que. Se parece más a MASK. Si el proyecto Telegram tiene como punto de referencia MASK 270 millones, ya tiene 330 millones. Sin embargo, hay más usuarios en Telegram que en Twitter, por lo que a juzgar por esto, está dentro del rango normal. Más cerca de casa, el proyecto del que estamos hablando hoy es una plataforma de aprendizaje automático, que es
Cortex-CTXC actualmente tiene un valor de mercado relativamente bajo de solo 30 millones de dólares estadounidenses, ubicándose en el puesto 380+, por lo que si tiene un gran potencial, sería muy sencillo aumentarlo 10 veces a 300 millones de dólares estadounidenses, ¿verdad? Aumentar 100 veces Con solo 3 mil millones de dólares estadounidenses, es un proyecto muy imaginativo.
1Introducción
El desafío actual al ejecutar programas de aprendizaje automático en cadenas de bloques tradicionales es que las máquinas virtuales son extremadamente ineficientes cuando ejecutan cualquier modelo importante de aprendizaje automático. Por lo tanto, la mayoría de la gente cree que ejecutar IA en blockchain es imposible.
El objetivo de Cortex es crear un sistema autónomo de inteligencia artificial verdaderamente descentralizado, proporcionando el modelo de aprendizaje automático más avanzado en blockchain, y los usuarios pueden usar contratos inteligentes en Cortex blockchain para inferir el modelo. Uno de los objetivos de Cortex también incluye implementar una plataforma de aprendizaje automático que permita a los usuarios publicar tareas y enviar AI DApps en la plataforma.
El proyecto Cortex agrega soporte para algoritmos de inteligencia artificial a los contratos inteligentes al expandir el conjunto de instrucciones subyacentes de los contratos inteligentes, mejorar la capa de almacenamiento y otras tecnologías, lo que permite a cualquiera agregar capacidades de inteligencia artificial a los contratos inteligentes. Al mismo tiempo, Cortex también propone un mecanismo de incentivo para la colaboración colectiva, que permite a cualquiera enviar y optimizar modelos en Cortex, y los contribuyentes al modelo pueden recibir recompensas.
El proyecto Cortex va más allá sobre la base de Ethereum, rompiendo las barreras entre los sistemas blockchain y la inteligencia artificial, e introduciendo funciones sin precedentes como clasificación, predicción y generación de modelos de IA en el sistema blockchain. Los mayores avances traen consigo más desafíos. Para hacer frente a la carga de las aplicaciones de inteligencia artificial en los sistemas blockchain en términos de informática, almacenamiento, redes, etc., Cortex ha propuesto una serie de soluciones:
• Implementar tecnología de conversión de modelos MRT para hacer que los modelos tradicionales de IA sean de punto fijo;
• Propuso la máquina virtual Cortex CVM para implementar cálculos de inferencia de IA en cadena;
• Presentación del sistema de almacenamiento de archivos TorrentFS P2P para resolver el problema de almacenamiento de modelos y datos de IA;
Por otro lado, debido a que la tecnología de IA requiere datos a gran escala y una potencia informática masiva, los cuales tienen efectos de agregación y están principalmente en manos de grandes empresas, en el futuro previsible se formará una tendencia monopolista que ya ha tomado forma. Con este fin, el sistema Cortex proporciona un mercado de modelos de IA descentralizado. Los usuarios pueden compartir modelos de IA y obtener ingresos de ellos, lo que permite que más personas disfruten libremente del poder de la tecnología de IA.
Arquitectura 2Core
Para construir una cadena pública más completa que admita modelos de IA, Cortex 2.0 necesita optimizar tanto la inferencia del modelo de IA como la cadena pública. Por un lado, debe cumplir con la exactitud y la integridad del modelo de IA. ejecución en la cadena, por otro lado, necesita optimizar la cadena Cortex existente en términos de consenso y rendimiento. La arquitectura central de Cortex 2.0 se muestra en la Figura 1, que incluye principalmente avances tecnológicos en los siguientes aspectos:
1. Verificación formal: complete la formalización y verificación de la corrección de los operadores de IA a través del probador Z3 [10] para garantizar que los resultados de inferencia del modelo de IA por todos los nodos en el sistema Cortex sean consistentes y correctos.
2. Biblioteca de operadores de IA: mejore aún más la biblioteca de operadores subyacente del modelo de IA admitido por Cortex, lo que le permitirá a Cortex implementar más trabajo de inferencia de los modelos de IA.
3. Algoritmo de consenso: diseñe el algoritmo de prueba de carga de trabajo RandomAI para mejorar aún más la descentralización de Cortex.
4. Mejora del rendimiento: a través de tecnología de prueba de conocimiento cero, las transacciones de transferencia, los contratos inteligentes y la inferencia de IA se empaquetan gradualmente para mejorar el rendimiento de la cadena principal de Cortex.
2.1 Verificación formal: Z3Prover
Dado que la ejecución de instrucciones y los resultados de cálculo en la máquina virtual de contrato inteligente en la cadena de bloques pertenecen al mecanismo de consenso, que requiere que la operación de instrucción en la máquina virtual sea determinista y reproducible, Cortex 1.0 trata la operación de inferencia del modelo de IA como una operación básica. La instrucción (INFER | IFNERARRAY) está integrada en el motor de ejecución de la máquina virtual (CVM), lo que conduce a dos características importantes que las operaciones de inferencia de IA deben tener en la cadena de bloques: determinismo y reproducibilidad.
2.2 Motor de inferencia de IA en cadena: una biblioteca de operadores más completa
La biblioteca de proyectos CVM Runtime define una serie de conjuntos de operadores y su implementación, y proporciona definiciones de descripción matemática estricta, que estipulan que los operadores generarán resultados deterministas basados en la lógica de cálculo del operador cuando se les proporcione una entrada. El conjunto de operadores admitidos se refiere a la arquitectura del marco de aprendizaje profundo convencional existente, combinada con las estructuras de red involucradas en los modelos de IA de uso común, e incluye conjuntos de operadores necesarios, como convolución, conexión completa y función de activación. Actualmente, el marco de ejecución del modelo CVM Runtime desarrollado por Cortex Labs puede admitir la investigación de CV en visión por computadora, como la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos, así como algunas tareas de procesamiento de lenguaje natural de PNL.
2.3 Prueba justa de carga de trabajo: RandomAI
Hasta ahora, la visión de una comunidad de criptomonedas de una máquina, un voto, no se ha hecho realidad. La razón es que el diseño especial de ASIC mejora en gran medida la relación de aceleración informática. La comunidad y el mundo académico han explorado muchos algoritmos de cuellos de botella de memoria para hacer que la minería sea más compatible con tarjetas gráficas y CPU sin tener que gastar mucho dinero en equipos de minería profesionales. Los resultados de la práctica comunitaria en los últimos años muestran que DaggerHashimoto de Ethereum y Equihash de Zcash son prácticas de algoritmos relativamente exitosas basadas en el principio de prioridad de la tarjeta gráfica.
La cadena Cortex se adherirá aún más a la prioridad de una máquina, un voto. La versión Cortex 1.0 adopta un esquema de prueba de trabajo basado en CuckooCycle [18] para reducir la brecha en la relación de aceleración entre la CPU y las máquinas mineras. En la versión Cortex2.0, se investigará y diseñará el algoritmo de prueba de carga de trabajo RandomAI para garantizar aún más la equidad del algoritmo de consenso.
2.4 Expansión de la cadena principal: trilogía a prueba de conocimiento cero
En el campo de blockchain, para garantizar la descentralización y la seguridad del sistema blockchain, los cuellos de botella en el rendimiento siempre han preocupado a los investigadores relevantes. Para mejorar el rendimiento de la cadena de bloques, actualmente existen soluciones importantes, como reemplazar el protocolo de consenso, DAG, zkRollup, fragmentación y cadenas laterales. Debido a las limitaciones del teorema CAP de los sistemas distribuidos, escalar directamente la cadena de bloques será una compensación entre la coherencia, la disponibilidad y la durabilidad del sistema. Cortex Labs realizó una investigación en profundidad sobre el tema de la expansión, con la esperanza de mejorar el rendimiento de la red sin sacrificar los supuestos básicos de seguridad, y finalmente seleccionó la solución de expansión zkRollup.
arquitectura general
Para brindar un mejor servicio a los desarrolladores de modelos de IA y de aplicaciones de IA, además del marco central, Cortex 2.0 también proporciona componentes técnicos más ricos para formar un marco de IA completo y un ecosistema de aplicaciones para ayudar a los usuarios a disfrutar mejor de la cadena de bloques de IA. él.
equipo del proyecto
En la actualidad, parece ser un proyecto chino. El director ejecutivo Chen Ziqi obtuvo una licenciatura en ingeniería civil de la Universidad de Tsinghua. Posteriormente estudió en los Estados Unidos y obtuvo una maestría en ingeniería civil de la Universidad Carnegie Mellon y una maestría en informática. Ciencias de la Universidad de California, Santa Cruz. En el lugar de nacimiento de los primeros AdaBoosting y el aprendizaje en línea, estudié la teoría del aprendizaje automático y varias aplicaciones de algoritmos, incluidos los algoritmos Go, bajo la tutela de David P. Helmbold. Alguna vez se desempeñó como científico investigador principal en SFTC Corporation en los Estados Unidos, responsable del método de generación de malla de elementos finitos para la investigación y el desarrollo aeroespacial y de armas. Con experiencia empresarial de primera línea en comercio electrónico y experiencia en toda la industria blockchain, es el fundador de Waterhole.io Beijing Suishi Technology Co., Ltd. Es experto en grupos de minería, potencia informática, billeteras y otros negocios, y tiene una Conocimiento profundo de las máquinas mineras, algoritmos de consenso y ecología de la cadena pública. Proporciona potencia informática para criptomonedas como Bitcoin, Ethereum y Zcash.
El Concurso de Física y Biología de CTO fue recomendado al Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Tsinghua, donde obtuvo una licenciatura y una maestría y se convirtió en un experto en sistemas distribuidos. Trabajó en Baidu y Alibaba, y es un motor de búsqueda (so.com) y arquitecto de motores de recomendación con más de 100 millones de PV por día. Emprendedor en serie, ha trabajado en muchas empresas de nueva creación y está involucrado en motores de búsqueda, motores de recomendación, inteligencia artificial, tecnología financiera y otras áreas. La primera empresa, Wolong Cloud, fue adquirida por Alibaba. Posteriormente se unió a Beijing Machine Learning Information Technology Co., Ltd. como CTO, desarrollando sistemas como recsys, chatbot y reconocimiento de imágenes médicas. empresa de nueva creación de vehículos no tripulados y Angel Wheel ha recibido inversiones de Sequoia e IDG. Una vez se desempeñó como científico jefe de Bit Fund, investigador de blockchain, consultor en muchas empresas de tecnología blockchain, uno de los primeros inversores en Bitcoin y Zcash, e inversor en Bitfinex, el intercambio de Bitcoin más grande del mundo. Gran interés en la computación cuántica, la fusión nuclear y la neurología computacional.
Situación financiera
Es decir, este año Cortex recibió 35 millones de dólares en financiamiento Serie B. Hasta el momento no se ha encontrado financiación Serie A.
Distribución de tokens
La oferta máxima es de 299.792.458 CTXC y la tasa de circulación es del 68,39%. Publicado por primera vez el 17 de abril de 2018, el precio de financiación colectiva es de 0,5800 dólares. El precio de la moneda actual es de 0,15 dólares estadounidenses y el precio máximo fue de 2,4 dólares estadounidenses en 2018. Su equipo se llevó casi el 15% y la operación y promoción se llevó el 10%, que es casi el 25%. Esta proporción no es ni más ni menos.
Finalmente, llegamos a la conclusión de que el valor de mercado actual de Efectivamente, el proyecto blockchain de IA todavía es relativamente bajo. Se necesitaron 40 millones de dólares estadounidenses en financiamiento, y el valor de mercado actual es de solo 30 millones de dólares estadounidenses, y el precio actual es. también el precio de ICO en 2018. Bajo, pero el progreso parece ser lento en la actualidad. Los proyectos actuales de IA generalmente avanzan lentamente y, dado un cierto período de tiempo, al menos por ahora, este se encuentra en una posición de bajo valor.