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a16z CSX 領(lǐng)投,一文讀懂引入 PoL 共識(shí)的 Solana 分叉鏈 Ambient | CryptoSeed

作者:Fairy,bitget交易平臺(tái)

編輯:TB,bitget交易平臺(tái)

 

區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)不斷發(fā)展的今天,如何將這兩者有效結(jié)合,已成為許多創(chuàng)新項(xiàng)目的目標(biāo)之一。Ambient 正是在這一背景下應(yīng)運(yùn)而生,致力于將去中心化的區(qū)塊鏈架構(gòu)與超大規(guī)模AI推理相結(jié)合,探索一種新的智能經(jīng)濟(jì)模式。

作為 Solana 的完整分叉,Ambient 保留了 Solana 的高速和高效,并通過引入Logits 證明(PoL)機(jī)制,創(chuàng)造了一個(gè)全新的區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)。

Ambient是什么?

Ambient 是一條 Layer-1 區(qū)塊鏈,它將 Solana SVM 兼容性與新穎的工作量證明機(jī)制融合在一起,提供超大規(guī)模的驗(yàn)證推理。Ambient項(xiàng)目的核心理念是將AI推理和區(qū)塊鏈深度融合,創(chuàng)造一個(gè)去中心化的AI經(jīng)濟(jì)體。

與傳統(tǒng)的權(quán)益證明(PoS)系統(tǒng)不同,Ambient 采用類似于比特幣的激勵(lì)機(jī)制,并為每個(gè)參與網(wǎng)絡(luò)推理、微調(diào)或訓(xùn)練的節(jié)點(diǎn)提供可預(yù)測(cè)的利潤(rùn)。這種方式避免了對(duì)企業(yè)級(jí)GPU的依賴,通過基于交易和通脹的補(bǔ)償方式,確保了礦工的可持續(xù)盈利。無(wú)論是礦工還是用戶,都可以獲得與其貢獻(xiàn)相匹配的獎(jiǎng)勵(lì),而平臺(tái)的價(jià)值則隨著網(wǎng)絡(luò)的增長(zhǎng)而不斷提升。

Ambient的特點(diǎn):

  • 高效的推理與安全性:提供完全驗(yàn)證的推理,開銷低于1%,同時(shí)確保在龐大智能模型(600B 參數(shù))及其微調(diào)版本上的高安全性。
  • 卓越的訓(xùn)練性能:訓(xùn)練性能比現(xiàn)有方法提高10倍,提升了AI模型的訓(xùn)練效率。
  • 礦工利用率高:通過在單一模型上進(jìn)行優(yōu)化,提升了礦工的利用率,增強(qiáng)了推理和驗(yàn)證過程的效率。
  • 非阻塞工作量證明共識(shí):采用非阻塞的工作量證明機(jī)制,確保網(wǎng)絡(luò)核心活動(dòng)(推理、微調(diào)、訓(xùn)練)中的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng),同時(shí)保持高TPS,避免了傳統(tǒng)區(qū)塊鏈的性能瓶頸。

Ambient團(tuán)隊(duì)背景及發(fā)展現(xiàn)狀

除了創(chuàng)始人背景外,Ambient 暫未披露其他成員的信息。Ambient 的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人 Travis Good 擁有多樣的學(xué)術(shù)背景,他的學(xué)術(shù)歷程涵蓋了政府學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)四個(gè)領(lǐng)域。Travis 領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格注重執(zhí)行力和務(wù)實(shí)精神,他在推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新時(shí),始終堅(jiān)持實(shí)際操作并關(guān)注可執(zhí)行的解決方案。此外,Travis 在推特上非常活躍,經(jīng)常分享自己對(duì)技術(shù)、創(chuàng)新以及行業(yè)趨勢(shì)的獨(dú)特見解。

4月1日,Ambient 完成 720 萬(wàn)美元種子輪融資,a16z CSX、Delphi Digital 以及Amber Group領(lǐng)投。Big Brain Holdings、Superscrypt、Proof Group、Rubik Ventures、Aethir Foundation、Edessa Capital 等參投。Ambient 計(jì)劃在第二季度/第三季度推出測(cè)試網(wǎng)。

Logits 證明共識(shí)機(jī)制

“Logits 證明”算法利用了一個(gè)關(guān)鍵事實(shí):logits (可以理解為邏輯單元)既是獨(dú)特的指紋,又能通過模型生成過程中產(chǎn)生的哈希值有效地捕捉模型在特定時(shí)刻的“思維”狀態(tài)(即模型‘流式’輸出時(shí))。在這一機(jī)制下,logits 證明的哈希值是每個(gè)輸出 token 之前每組 logits 哈希值的哈希列表。簡(jiǎn)而言之,對(duì)于每個(gè) token n,直到最終 token t,logits 證明的哈希值就是:

Hash(Hash(n) … Hash(t))

而logits 進(jìn)度標(biāo)記證明的哈希值則是生成 x 個(gè) token 后的 logits 哈希,其中 x 位于 n 和 t 之間(包括 n 和 t),即:

Hash(n) … Hash(x) … Hash(t)

基于這一原理,可以構(gòu)建一個(gè)驗(yàn)證機(jī)制:首先,礦工生成文本;接著,驗(yàn)證者在文本中隨機(jī)選擇一個(gè)詞,并請(qǐng)求礦工提供該點(diǎn)的“思維狀態(tài)”(即對(duì)應(yīng)的 logits 進(jìn)度標(biāo)記證明哈希)。然后,驗(yàn)證者在相同的模型和上下文中對(duì)該詞執(zhí)行一次推理,生成自己的“思維狀態(tài)”。如果兩者的“思維狀態(tài)”(通過哈希值表示)一致,驗(yàn)證則成功。

這種工作量證明機(jī)制與比特幣的設(shè)計(jì)原則相一致:挖礦(在此例中,通過 4000 個(gè) token 的推理反復(fù)執(zhí)行模型)代價(jià)高昂,但驗(yàn)證過程卻非常廉價(jià)(只需 1 個(gè) token 的推理)。這一機(jī)制不僅提高了效率,還確保了驗(yàn)證的安全性和可靠性。

(本文只介紹早期項(xiàng)目,不作為投資建議。)

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