AI正在颠覆这个世界。
这周， OpenAI发布了GPT-4o的最新版本，它的强大又一次震惊了众人，人工智能的进步之快，已经远远超出了人们的预料。可以预见的是，在未来的一段时间里，更多的产业规则，都会被人工智能所改写、推翻。
但有一个令人心寒的事实：当前的人工智能过于集中。
当前人工智能的发展被 OpenAI，谷歌和其他一些技术巨人所控制。这些企业拥有巨大的资料来源和运算能力，以及高额的研究和开发费用，因而在人工智能的开发上处于领先位置。但各家都希望自己的模型能为自己所用，所以模型的培养基本上都是封闭式的，谁也不愿意将自己的模型和数据分享给别人。
在这样一个封闭、集中的人工智能系统中，很难对使用者的资料进行足够的保障，也就加大了资料泄漏与误用的危险。而目前的人工智能模型由于缺乏对决策的透明性，往往会造成算法的偏差和不公正。
然而，高性能的人工智能模型的开发与维持，所需的庞大运算资源与巨额投资，却是很多小公司与科研单位难以承受之重。那么，如何才能使人工智能更加开放，更加分散？
Bittensor-使人工智能的模式分散
所以 Bittensor就应运而生了，他想要用一种分散的方法来解决现存人工智能模型所存在的问题。
Bittensor是一家致力于建立一个开放的全球人工智能市场的非集中式人工智能平台。该平台可以让使用者在分散的网路上分享人工智能模式，以提升创造力和分享知识。
Bittensor采用了基于区块链的技术，保证了整个系统的安全性和透明性，同时也为用户提供了更好的建模和数据提供了更多的动力。它使得每个人都能为人工智能的发展和培训提供计算资源，并为人工智能的发展和培训贡献自己的数据。通过这种方式，既能有效地解决技术巨头的市场垄断问题，又能有效地保护用户的信息隐私和信息安全，同时也能实现信息的合理配置。
Bittensor的体系结构及其运行机制
那么， Bittensor究竟是如何实现的？
Bittensor的基本体系结构由下列部件组成：
子网络（Subnets): Bittensor网络分为若干个子网络（Subnets)，这些子网络是以奖励为基础的、相互竞争的市场，各个子网络侧重于特定的人工智能工作，这些子网络是以奖励为基础的、相互竞争的市场。子网间既有竞争又有合作，共同推动整个网络的发展。每一个子网络都能为其自身的比赛创造定制的奖励，或者加入到已经存在于 Bittensor环境中的比赛中。子网是 Bittensor的一个重要组成部分，也是 Bittensor的一个重要组成部分。
分享者：分享者是 Bittensor的核心区块链，它将对 Bittensor的所有交易、模式进行统计。支付方保证了网络的透明和安全，并且对奖励进行了管理。
Bittensor API: Bittensor API是将子网和区区块链中的各个部分联系起来的 API。
简单地，代理是代理网络的中心块，并协调和管理网络的操作。子网络是在代理上的单独的平台，各个子网络侧重于某一项人工智能工作或者某一领域。Bittensor利用该体系结构的设计，能够在保证整体网络的一致性和协调的前提下，有效地进行资源的配置和工作的分工。
奖励制度。
Bittensor公司的核心问题之一是它的薪酬制度。
如上所述，各子网络具有其自身的唯一的作业和奖励（竞争法则）。为了了解它的动机，我们要从了解子网中的一些关键人物开始：
子网挖掘者（Miner)：每一个子网挖掘者（Miner）都完成了一个有效的工作，也就是，在子网络的激励条件下，对特定的问题进行求解。这不就跟比特币里的挖矿工人一样吗？
子网验证者（validator)：子网验证者独立地对采矿机的工作进行评价，并对采矿机的工作质量进行评价。然后，利用代理 API，在区块链中向 Yuma协商机制提供来自子网络验证者的这种观点，以形成一个共同的输入。
提名者（nominee)：把 TAO抵押给选定的检验者，按照检验者的表现给予报酬。质押不存在锁定期，且由于每日 TAO的发放及在客户间的分配都是固定的，所以质押回报的 APR是浮动的，当前的 APR为13%~20%。
代理区块上的 Yuma协商机制将确定子集采矿机和子集确认器的报酬的分配方式，并将子集采矿机和子集确认器的报酬的分配方式进行比较。这种回报是以 TAO的形式出现的， TAO是 Bittensor的本地令牌，而 TAO的多少和品质则依赖于挖矿者的贡献程度。
不同的子网络具有不同的使命和目的，采矿者可依据自己的能力和条件，选取合适的子网络进行开采，以获得最大的经济效益。
在 Bittensor网中，各子网间采用了竞争和消除的方式，从而使 Bittensor网的性能得到提高。为了保证自己在整个网络中的位置，各个子网都必须对自己的模型和算法进行不断的优化。如果一个子网络的性能比其它网络的性能要差，那么这个子网络就有可能会被淘汰。这种最后一个比特的消除保证了有效的和连续的整个网络的操作。
Bittensor （Bittensor）子网的研究进展
目前， Bittensor拥有36个分支网络，每个分支网络都致力于完成不同的任务，比如自然语言处理，计算机视觉，图像生成，以及建议系统。
这些子网络不但在其自身的领域中做出了突出的贡献，而且也在彼此的合作中促进了整个网络生态系统的进步。
Bittensor选用 Polkadot堆栈的原因分析
由于 Polkadot的体系结构可以让 Bittensor在分布式人工智能系统中实现互操作性、可伸缩性以及安全，因此 Bittensor的底层结构采用了 Polkadot SDK，从而满足了 Bittensor庞大的计算和数据处理需求。Polkadot使 Bittensor可以在不同的互联网上毫无障碍地交流人工智能的观点和信息，从而进一步促进了分布式人工智能技术的发展和应用。