Ambient ha mantenido la alta velocidad y eficiencia de Solana, y mediante la introducción del mecanismo de prueba Logits, ha creado un nuevo ecosistema de Cadena de bloques.
Escrito por: Fairy, ChainCatcher
En la actualidad, con el desarrollo continuo de la Cadena de bloques y la tecnología de inteligencia artificial, cómo combinar efectivamente ambas se ha convertido en uno de los objetivos de muchos proyectos innovadores. Ambient ha surgido en este contexto, dedicado a combinar la arquitectura descentralizada de la Cadena de bloques con la inferencia de AI a gran escala, explorando un nuevo modelo de economía inteligente.
Como una bifurcación completa de Solana, Ambient conserva la alta velocidad y eficiencia de Solana, y al introducir el mecanismo de prueba de Logits (PoL), crea un nuevo ecosistema de cadena de bloques.
¿Qué es Ambient?
Ambient es una cadena de bloques Layer-1 que fusiona la compatibilidad de Solana SVM con un novedoso mecanismo de prueba de trabajo, proporcionando una inferencia de validación de gran escala. La idea central del proyecto Ambient es integrar profundamente la inferencia de IA y la cadena de bloques, creando una economía de IA descentralizada.
A diferencia de los sistemas tradicionales de prueba de participación (PoS), Ambient adopta un mecanismo de incentivos similar al de Bitcoin y proporciona beneficios predecibles a cada nodo que participa en la inferencia, ajuste fino o entrenamiento de la red. Este enfoque evita la dependencia de GPU de nivel empresarial y, a través de un sistema de compensación basado en transacciones e inflación, asegura la rentabilidad sostenible de los mineros. Tanto los mineros como los usuarios pueden recibir recompensas que coinciden con su contribución, mientras que el valor de la plataforma sigue aumentando a medida que la red crece.
Características de Ambient:
Eficiencia en la inferencia y seguridad: proporciona inferencia completamente verificada, con un costo inferior al 1%, al mismo tiempo que asegura una alta seguridad en modelos inteligentes masivos (más de 600B de parámetros) y sus versiones ajustadas.
Rendimiento de entrenamiento excepcional: el rendimiento de entrenamiento es 10 veces superior al de los métodos existentes, lo que mejora la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA.
Alta tasa de utilización de mineros: al optimizar en un único modelo, se ha mejorado la tasa de utilización de los mineros, aumentando la eficiencia del proceso de inferencia y verificación.
Consenso de prueba de trabajo no bloqueante: utiliza un mecanismo de prueba de trabajo no bloqueante para garantizar la competencia económica en las actividades centrales de la red (razonamiento, ajuste fino, entrenamiento), al tiempo que mantiene un alto TPS y evita los cuellos de botella de rendimiento de las cadenas de bloques tradicionales.
Antecedentes del equipo Ambient y estado de desarrollo
Además del fondo de los fundadores, Ambient no ha revelado información sobre otros miembros. El director ejecutivo y fundador de Ambient, Travis Good, tiene un fondo académico diverso, que abarca los campos de la ciencia política, la economía, la informática y el aprendizaje automático. El estilo de liderazgo de Travis se centra en la capacidad de ejecución y el pragmatismo, y siempre se adhiere a la práctica y se enfoca en soluciones ejecutables al impulsar la innovación tecnológica. Además, Travis es muy activo en Twitter, donde comparte regularmente sus perspectivas únicas sobre tecnología, innovación y tendencias de la industria.
El 1 de abril, Ambient completó una financiación de semilla de 7.2 millones de dólares, liderada por a16z CSX, Delphi Digital y Amber Group. Big Brain Holdings, Superscrypt, Proof Group, Rubik Ventures, Aethir Foundation, Edessa Capital, entre otros, también participaron. Ambient planea lanzar la red de prueba en el segundo trimestre / tercer trimestre.
Logits Prueba de Mecanismo de Consenso
El algoritmo de "Prueba de logits" utiliza un hecho clave: los logits (que se pueden entender como unidades lógicas) son tanto huellas digitales únicas como una forma efectiva de capturar el estado de "pensamiento" del modelo en un momento específico a través del valor hash generado durante el proceso de modelado (es decir, cuando el modelo está produciendo su salida "en flujo"). En este mecanismo, el valor hash de la prueba de logits es una lista de hashes de cada grupo de logits antes de cada token de salida. En resumen, para cada token n, hasta el token final t, el valor hash de la prueba de logits es:
Hash(Hash(n) … Hash(t))
y el valor hash de la marca de progreso de logits es el hash de los logits después de generar x tokens, donde x está entre n y t (incluyendo n y t), es decir:
Hash(n) … Hash(x) … Hash(t)
Basado en este principio, se puede construir un mecanismo de verificación: primero, los mineros generan texto; luego, los validadores eligen aleatoriamente una palabra del texto y solicitan a los mineros que proporcionen el «estado mental» de ese punto (es decir, la prueba de hash de la etiqueta de progreso de logits correspondiente). A continuación, el validador realiza una inferencia sobre esa palabra en el mismo modelo y contexto, generando su propio «estado mental». Si los «estados mentales» de ambos (representados por hash) son coherentes, la verificación es exitosa.
Este mecanismo de prueba de trabajo es consistente con los principios de diseño de Bitcoin: la minería (en este caso, ejecutando repetidamente el modelo a través de 4000 tokens) es costosa, pero el proceso de verificación es muy barato (solo se requiere la inferencia de 1 token). Este mecanismo no solo mejora la eficiencia, sino que también garantiza la seguridad y la fiabilidad de la verificación.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
a16z CSX lidera, todo lo que necesitas saber sobre la cadena bifurcada Ambient de Solana que introduce el consenso PoL
Escrito por: Fairy, ChainCatcher
En la actualidad, con el desarrollo continuo de la Cadena de bloques y la tecnología de inteligencia artificial, cómo combinar efectivamente ambas se ha convertido en uno de los objetivos de muchos proyectos innovadores. Ambient ha surgido en este contexto, dedicado a combinar la arquitectura descentralizada de la Cadena de bloques con la inferencia de AI a gran escala, explorando un nuevo modelo de economía inteligente.
Como una bifurcación completa de Solana, Ambient conserva la alta velocidad y eficiencia de Solana, y al introducir el mecanismo de prueba de Logits (PoL), crea un nuevo ecosistema de cadena de bloques.
¿Qué es Ambient?
Ambient es una cadena de bloques Layer-1 que fusiona la compatibilidad de Solana SVM con un novedoso mecanismo de prueba de trabajo, proporcionando una inferencia de validación de gran escala. La idea central del proyecto Ambient es integrar profundamente la inferencia de IA y la cadena de bloques, creando una economía de IA descentralizada.
A diferencia de los sistemas tradicionales de prueba de participación (PoS), Ambient adopta un mecanismo de incentivos similar al de Bitcoin y proporciona beneficios predecibles a cada nodo que participa en la inferencia, ajuste fino o entrenamiento de la red. Este enfoque evita la dependencia de GPU de nivel empresarial y, a través de un sistema de compensación basado en transacciones e inflación, asegura la rentabilidad sostenible de los mineros. Tanto los mineros como los usuarios pueden recibir recompensas que coinciden con su contribución, mientras que el valor de la plataforma sigue aumentando a medida que la red crece.
Características de Ambient:
Antecedentes del equipo Ambient y estado de desarrollo
Además del fondo de los fundadores, Ambient no ha revelado información sobre otros miembros. El director ejecutivo y fundador de Ambient, Travis Good, tiene un fondo académico diverso, que abarca los campos de la ciencia política, la economía, la informática y el aprendizaje automático. El estilo de liderazgo de Travis se centra en la capacidad de ejecución y el pragmatismo, y siempre se adhiere a la práctica y se enfoca en soluciones ejecutables al impulsar la innovación tecnológica. Además, Travis es muy activo en Twitter, donde comparte regularmente sus perspectivas únicas sobre tecnología, innovación y tendencias de la industria.
El 1 de abril, Ambient completó una financiación de semilla de 7.2 millones de dólares, liderada por a16z CSX, Delphi Digital y Amber Group. Big Brain Holdings, Superscrypt, Proof Group, Rubik Ventures, Aethir Foundation, Edessa Capital, entre otros, también participaron. Ambient planea lanzar la red de prueba en el segundo trimestre / tercer trimestre.
Logits Prueba de Mecanismo de Consenso
El algoritmo de "Prueba de logits" utiliza un hecho clave: los logits (que se pueden entender como unidades lógicas) son tanto huellas digitales únicas como una forma efectiva de capturar el estado de "pensamiento" del modelo en un momento específico a través del valor hash generado durante el proceso de modelado (es decir, cuando el modelo está produciendo su salida "en flujo"). En este mecanismo, el valor hash de la prueba de logits es una lista de hashes de cada grupo de logits antes de cada token de salida. En resumen, para cada token n, hasta el token final t, el valor hash de la prueba de logits es:
Hash(Hash(n) … Hash(t))
y el valor hash de la marca de progreso de logits es el hash de los logits después de generar x tokens, donde x está entre n y t (incluyendo n y t), es decir:
Hash(n) … Hash(x) … Hash(t)
Basado en este principio, se puede construir un mecanismo de verificación: primero, los mineros generan texto; luego, los validadores eligen aleatoriamente una palabra del texto y solicitan a los mineros que proporcionen el «estado mental» de ese punto (es decir, la prueba de hash de la etiqueta de progreso de logits correspondiente). A continuación, el validador realiza una inferencia sobre esa palabra en el mismo modelo y contexto, generando su propio «estado mental». Si los «estados mentales» de ambos (representados por hash) son coherentes, la verificación es exitosa.
Este mecanismo de prueba de trabajo es consistente con los principios de diseño de Bitcoin: la minería (en este caso, ejecutando repetidamente el modelo a través de 4000 tokens) es costosa, pero el proceso de verificación es muy barato (solo se requiere la inferencia de 1 token). Este mecanismo no solo mejora la eficiencia, sino que también garantiza la seguridad y la fiabilidad de la verificación.