Hari ini kita lanjutkan sesi spesial AI kita. Kita sudah membicarakan beberapa proyek AI. Mari kita review dulu. Yang pertama adalah AGIX, yang merupakan platform AI dan lumayan. Lalu ada TAO, yaitu bitsensor yang berfokus pada Bidang ML dan juga lumayan., tim telah bekerja keras secara diam-diam, lalu FET, menurut saya posisinya tidak jelas dan rata-rata, lalu NMR, model manajemen baru yang sangat bagus dan aneh untuk dana lindung nilai, dan kemudian Unibot, yang Lebih mirip MASK Kalau proyek Telegram di benchmark MASK 270 juta, sudah ada 330 juta. Namun, pengguna di Telegram lebih banyak daripada di Twitter, dilihat dari ini masih dalam kisaran normal. Di dekat rumah, proyek yang kita bicarakan hari ini adalah platform pembelajaran mesin

Cortex-CTXC, saat ini nilai pasarnya cukup rendah, hanya 30 juta dolar AS, peringkat 380+, jadi jika ia sangat berpotensi, maka meningkat 10 kali lipat menjadi 300 juta dolar AS adalah hal yang sangat mudah, bukan? Meningkat 100 kali lipat menjadi 3 miliar dolar AS adalah proyek yang memiliki ruang imajinasi yang sangat besar.

1 Pendahuluan

Tantangan saat ini dalam menjalankan program pembelajaran mesin di blockchain tradisional adalah ketika menjalankan model pembelajaran mesin yang penting, efisiensi mesin virtual sangat rendah. Oleh karena itu, kebanyakan orang menganggap bahwa menjalankan AI di blockchain adalah hal yang mustahil.

Tujuan Cortex adalah membangun sistem otonomi kecerdasan buatan yang benar-benar terdesentralisasi, menyediakan model pembelajaran mesin paling canggih di blockchain, di mana pengguna dapat menggunakan kontrak pintar di blockchain Cortex untuk melakukan inferensi dari model tersebut. Salah satu tujuan Cortex juga mencakup mewujudkan platform pembelajaran mesin yang memungkinkan pengguna menerbitkan tugas dan menyerahkan Aplikasi DApps AI.

Proyek Cortex melalui perluasan kumpulan instruksi dasar kontrak pintar, peningkatan lapisan penyimpanan, dan teknologi lainnya, menambahkan dukungan algoritma kecerdasan buatan untuk kontrak pintar, sehingga siapa pun dapat menambahkan kemampuan kecerdasan buatan ke kontrak pintar. Selain itu, Cortex juga mengusulkan mekanisme insentif kolaboratif, sehingga siapa pun dapat mengajukan dan mengoptimalkan model di Cortex, dan kontributor model dapat menerima imbalan.

Proyek Cortex lebih jauh lagi di atas Ethereum, memecahkan hambatan antara sistem blockchain dan kecerdasan buatan, memperkenalkan fungsi-fungsi yang belum pernah ada sebelumnya seperti klasifikasi, prediksi, dan generasi model AI ke dalam sistem blockchain. Terobosan yang lebih besar membawa lebih banyak tantangan, untuk menghadapi beban aplikasi kecerdasan buatan dalam sistem blockchain di bidang komputasi, penyimpanan, dan jaringan, Cortex mengusulkan serangkaian solusi untuk menyelesaikannya:

• Mewujudkan teknologi konversi model MRT, mengubah model AI tradisional menjadi titik tetap;

• Mengusulkan mesin virtual Cortex CVM untuk melaksanakan perhitungan inferensi AI on-chain;

• Memperkenalkan sistem penyimpanan file TorrentFS P2P untuk menyelesaikan masalah penyimpanan model dan data AI;

Di sisi lain, karena teknologi AI memerlukan data besar-besaran dan daya komputasi yang sangat tinggi, dan kedua hal tersebut memiliki efek pengumpulan yang sebagian besar dikuasai oleh perusahaan besar, dapat diprediksi bahwa masa depan akan membentuk kecenderungan monopoli dan kini sudah mulai terlihat. Untuk itu, sistem Cortex menyediakan pasar model AI terdesentralisasi, di mana pengguna dapat berbagi model AI dan mendapatkan keuntungan dari sana, sehingga lebih banyak orang dapat dengan bebas menikmati kekuatan teknologi AI.

Arsitektur 2 inti

Untuk membangun rantai publik yang lebih lengkap yang mendukung model AI, Cortex 2.0 perlu mengoptimalkan kedua aspek inferensi model AI dan rantai publik, di satu sisi perlu memenuhi kebenaran eksekusi model AI di blockchain serta kelengkapan fungsinya, di sisi lain perlu mengoptimalkan rantai Cortex yang ada dalam hal konsensus dan kinerja. Arsitektur inti Cortex 2.0 seperti yang ditunjukkan pada gambar 1, terutama mencakup terobosan teknologi berikut:

1. Verifikasi formal: Melalui pembuktian Z3 [10], menyelesaikan formalitas dan verifikasi kebenaran operator AI, menjamin semua node dalam sistem Cortex memiliki kesesuaian dan kebenaran pada hasil inferensi model AI.

2. Perpustakaan operator AI: Lebih lanjut menyempurnakan perpustakaan operator dasar yang didukung AI oleh Cortex, sehingga Cortex dapat mewujudkan lebih banyak pekerjaan inferensi model AI.

3. Algoritma konsensus: Merancang algoritma pembuktian kerja RandomAI, lebih lanjut meningkatkan tingkat desentralisasi Cortex.

4. Peningkatan kinerja: Melalui teknologi pembuktian nol pengetahuan, secara bertahap mewujudkan pengemasan transaksi transfer, kontrak pintar, serta inferensi AI, meningkatkan kinerja rantai utama Cortex.

2.1 Verifikasi formal: Z3­Prover

Karena eksekusi instruksi dan hasil perhitungan dalam mesin virtual kontrak pintar di blockchain termasuk dalam mekanisme konsensus, ini mengharuskan operasi instruksi dalam mesin virtual bersifat deterministik dan dapat direproduksi, Cortex 1.0 mengintegrasikan operasi inferensi model AI sebagai instruksi dasar (INFER | IFNERARRAY) ke dalam mesin eksekusi virtual (CVM), dari sini dikembangkan dua karakteristik penting yang harus dimiliki operasi inferensi AI di blockchain: deterministik dan dapat direproduksi.

2.2 Mesin inferensi AI on-chain: Perpustakaan operator yang lebih lengkap

Pustaka proyek CVM Runtime mendefinisikan serangkaian kumpulan operator dan implementasinya, serta memberikan deskripsi matematis yang ketat, menetapkan bahwa operator, berdasarkan input yang diberikan, akan menghasilkan hasil yang deterministik berdasarkan logika perhitungan operator. Kumpulan operator yang didukung mengacu pada arsitektur kerangka kerja pembelajaran mendalam yang ada, menggabungkan struktur jaringan yang terlibat dalam model AI yang umum, mencakup operator penting seperti konvolusi, koneksi penuh, fungsi aktivasi, dan sebagainya. Saat ini, kerangka eksekusi model CVM Runtime yang dikembangkan oleh Cortex Labs dapat mendukung tugas penelitian visi komputer seperti klasifikasi gambar, pengenalan objek, serta beberapa tugas pemrosesan bahasa alami NLP.

2.3 Pembuktian kerja yang adil: RandomAI

Selama ini, konsep satu mesin satu suara dalam komunitas cryptocurrency belum terwujud. Alasannya adalah desain khusus ASIC yang secara signifikan meningkatkan rasio percepatan komputasi. Komunitas dan dunia akademis telah menjelajahi banyak algoritma bottleneck memori untuk membuat penambangan GPU dan CPU lebih ramah, tanpa perlu mengeluarkan banyak uang untuk membeli peralatan penambangan profesional. Hasil praktik komunitas dalam beberapa tahun terakhir menunjukkan bahwa Dagger­Hashimoto Ethereum dan Equihash Zcash adalah praktik algoritma yang cukup sukses dengan prinsip prioritas kartu grafis.

Rantai Cortex akan lebih memprioritaskan satu mesin satu suara, versi Cortex 1.0 mengadopsi skema pembuktian kerja berbasis CuckooCycle [18], menyempitkan kesenjangan rasio percepatan antara CPU dan mesin penambang. Dalam versi Cortex 2.0, akan diperiksa dan dirancang algoritma pembuktian kerja RandomAI, lebih lanjut menjamin keadilan algoritma konsensus.

2.4 Perluasan rantai utama: Trilogi pembuktian nol pengetahuan

Di bidang blockchain, untuk menjamin tingkat desentralisasi dan keamanan sistem blockchain, kendala kinerja selalu mengganggu peneliti terkait. Untuk meningkatkan kinerja blockchain, saat ini ada beberapa solusi seperti mengganti protokol konsensus, DAG, zkRollup, shard, sidechain, dan lain-lain. Karena batasan teorema CAP dari sistem terdistribusi, memperluas blockchain secara langsung akan menjadi suatu trade-off, melakukan kompromi antara konsistensi sistem, ketersediaan, dan ketahanan. Cortex Labs melalui penelitian mendalam tentang masalah perluasan berharap dapat meningkatkan kinerja jaringan tanpa mengorbankan asumsi keamanan inti, akhirnya memilih solusi perluasan zkRollup.

Arsitektur keseluruhan

Untuk lebih baik melayani pengembang model AI dan pengembang aplikasi AI, Cortex 2.0 selain kerangka inti juga menyediakan komponen teknis yang lebih kaya, membentuk kerangka kerja dan ekosistem aplikasi AI yang lengkap, membantu pengguna lebih baik menikmati kenyamanan yang dibawa oleh blockchain AI.

Tim proyek

Saat ini terlihat sebagai proyek orang Tiongkok, CEO Chen Ziqi, lulusan jurusan teknik sipil di Universitas Tsinghua, kemudian melanjutkan studi di AS dengan gelar magister di jurusan teknik sipil dari Universitas Carnegie Mellon dan jurusan komputer dari Universitas California, Santa Cruz. Di tempat asalnya, pusat pengembangan AdaBoosting dan Pembelajaran Online, belajar dari David P. Helmbold tentang teori pembelajaran mesin dan penerapan algoritma yang berbeda, termasuk algoritma permainan Go. Pernah bekerja di perusahaan SFTC di AS sebagai ilmuwan penelitian utama yang bertanggung jawab atas metode pembangkitan jala elemen hingga untuk pengembangan luar angkasa dan senjata. Memiliki pengalaman wirausaha di sektor e-commerce dan pengalaman di seluruh industri blockchain, pendiri Waterhole.io Beijing Suishi Technology Co., Ltd., ahli dalam bisnis kolam penambangan, daya komputasi, dompet, dan pemahaman mendalam tentang mesin penambang, algoritma konsensus, dan ekosistem blockchain publik. Menyediakan daya komputasi untuk cryptocurrency seperti Bitcoin, Ethereum, dan Zcash.

CTO berkompetisi dalam bidang fisika dan biologi masuk ke jurusan komputer di Tsinghua University, meraih gelar sarjana dan magister, ahli dalam sistem terdistribusi. Pernah bekerja di Baidu, Alibaba, arsitek mesin pencari (so.com) dan mesin rekomendasi dengan PV harian lebih dari ratusan juta. Wirausahawan berkesinambungan, telah bekerja di beberapa perusahaan startup, terlibat dalam mesin pencari, mesin rekomendasi, kecerdasan buatan, dan teknologi keuangan. Perusahaan pertama, Wolong Cloud diakuisisi oleh Alibaba, kemudian bergabung dengan Beijing Machine Learning Information Technology Co., Ltd. sebagai CTO, mengembangkan sistem recsys, chatbot, dan pengenalan citra medis, dan kemudian bergabung dengan perusahaan mobil otonom Pony.ai, yang telah mendapatkan investasi dari Sequoia dan IDG pada putaran awal. Pernah menjabat sebagai kepala ilmuwan di BitFund, peneliti blockchain, menjadi penasihat di beberapa perusahaan teknologi blockchain, investor awal dalam Bitcoin dan Zcash, serta investor di bursa Bitcoin terbesar di dunia, Bitfinex. Memiliki minat yang mendalam dalam komputasi kuantum, fusi nuklir, dan neurosains komputasi.

Status pendanaan

Jadi, pada tahun ini, Cortex mendapatkan pendanaan putaran B sebesar 35 juta dolar AS. Saat ini belum ditemukan informasi tentang pendanaan putaran A.

Distribusi Token

Jumlah pasokan maksimum 299,792,458 CTXC, tingkat sirkulasi 68,39%. Waktu penerbitan pertama 2018-04-17, harga crowdfunding $0.5800, saat ini harga koin di 0.15 dolar AS, pada puncaknya di tahun 2018, mencapai 2.4 dolar AS. Tim mereka mendapatkan hampir 15%, promosi operasional 10%, jadi hampir 25%, proporsi ini tidak banyak dan tidak sedikit.

Akhirnya, kami menyimpulkan bahwa proyek blockchain AI yang menjanjikan saat ini memiliki nilai pasar yang masih cukup rendah, mereka telah mendapatkan pendanaan sebesar 40 juta dolar AS, sedangkan nilai pasar saat ini hanya 30 juta dolar AS, dan harga saat ini bahkan lebih rendah daripada harga ICO pada tahun 2018, tetapi saat ini tampaknya kemajuannya cukup lambat. Proyek AI saat ini umumnya mengalami kemajuan yang lambat, berikan waktu tertentu, setidaknya saat ini tampaknya ini berada di area nilai yang rendah.