$TAO
Децентрализованная сеть машинного обучения BitTensor работает по модели конкурентной под-сети, вознаграждая производителей интеллекта на основе качества выходных данных. Вместо того чтобы полагаться на централизованные дата-центры, распределение вычислительных ресурсов направляется к активным узлам. Структурная задача заключается в том, чтобы не допустить, чтобы низкоценные под-сети размывали эмиссию токенов, при этом обеспечивая, чтобы стимулы валидаторов со временем соответствовали реальной полезности модели