Комментарии 4
Спасибо за статью.
Идея у проекта, конечно, грандиозная. Но, все же, есть нюансы с распределенными вычислениями в не доверительной среде. Можно стать майнером, и принимать участие в каком-то сабнете и, фактически, предоставлять мощность своего железа для вычислений в обмен на токены. Однако, чтобы доказать, что код был выполнен на отдельном железе (и выполнен в полном объеме), нужно внедрять еще и валидаторов, которые, в свою очередь, тоже запускают какой-то код для оценки результатов. А там если дальше копнуть, валидаторов тоже надо проверять на валидность оценки и т.д. Это огромный оверхед по вычислениям. И все хорошо до того момента, когда в сети все нацелены выполнять работу честно, но недобросовестному майнеру ничего не мешает подделывать результаты работы, эмулировать бурную деятельность и прочее прочее. Вот создатели проекта очень ловко обходят эти нюансы, говоря, что в целом, логику валидации у сабнетов может быть своя. И перекладывает это на плечи создателя сабнета (как говорится, ловко ты это придумал).
Спасибо за ваш содержательный комментарий!
Вы абсолютно правы, поднимая вопрос о доверии в распределенных вычислениях — это фундаментальная проблема любой децентрализованной системы. Действительно, Bittensor перекладывает большую часть ответственности за валидацию на создателей сабнетов, но это не уклонение от проблемы, а скорее архитектурное решение.
Хочу отметить несколько моментов:
Экономические стимулы: В Bittensor используется принцип, схожий с другими криптовалютами — чтобы обман был экономически невыгоден. Валидаторы ставят значительный залог (минимум 1000 TAO, что сейчас около $230K), и если они показывают плохие результаты или пытаются манипулировать оценками, они рискуют потерять этот залог и право на получение наград.
Специализация сабнетов: Каждый сабнет решает конкретную задачу, что позволяет внедрять специфические механизмы валидации под эту задачу. Например, сабнет для генерации текста может использовать перекрестную проверку результатов нескольких майнеров, а сабнет для вычислений — контрольные задачи с известным результатом.
Yuma Consensus: Как было описано в статье, этот механизм создает матрицу оценок, где каждый валидатор оценивает работу майнеров. Система учитывает взвешенные оценки, где вес зависит от количества застейканных TAO, что создает экономическую заинтересованность в честной оценке. К тому же, валидаторы с оценками, сильно отличающимися от консенсуса, рискуют потерять репутацию и стейк, что дополнительно защищает от манипуляций.
Dynamic TAO: С внедрением этой модели система стала еще более саморегулирующейся — сабнеты, которые не способны эффективно бороться с мошенничеством, будут терять стоимость своих альфа-токенов, что автоматически снизит их вознаграждения. Это создает рыночный механизм отбора наиболее эффективных подходов к валидации.
Это классическая проблема верификации в ненадежной распределенной среде, и Bittensor решает ее через экономические стимулы, репутационные механизмы и непрерывное совершенствование протоколов оценки качества работы.
Круто. Очень рад что ктото сделал. Начинал делать такой проект в 2017 но не потянул в одиночку. Им бы не пихать все в блокчейн - лучше п2п а блокчейн для финансов( оплата и тд). Ну и ориентировался я под потоковую распределенную обработку одинаковыми ии
Для валидации необязательны супер ресурсы тк в такой схеме есть конечный потребитель продукта и он должен оценивать
Bittensor: обзор протокола для децентрализованного машинного обучения