मुझे डिसेंट्रलाइज्ड एआई के बारे में जो कुछ दिलचस्प लगता है, वह यह है: जीपीयू को वितरित करने के बारे में बात करना आसान है। लेकिन अधिक कठिन प्रश्न यह है: आप कैसे जानते हैं कि उन जीपीयू ने वास्तव में काम किया? यहीं पर 𝗕𝗧𝗧𝗶𝗻𝗳𝗲𝗿𝗚𝗿𝗶𝗱 की 𝗖𝗵𝗮𝗹𝗹𝗲𝗻𝗴𝗲-𝗕𝗮𝘀𝗲𝗱 𝗩𝗲𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗟𝗮𝘆𝗲र काम में आती है। इसका मतलब यह नहीं है कि हम हर माइनर पर यह अनुमान लगाते हैं कि वह सही काम कर रहा है; वैलिडेटर्स कार्यभार में यादृच्छिक चुनौती के कार्य शामिल कर सकते हैं। यह प्रणाली तीन मुख्य तंत्रों पर आधारित है: 1. प्रायिकता-आधारित ऑडिटिंग तंत्र वैलिडेटर्स कार्यभार में यादृच्छिक चुनौती के कार्य डालकर निम्नलिखित का पता लगाते हैं: आलस्यपूर्ण गणना अनुमानन को छोड़ना झूठे प्रतिक्रियाएँ पुनर्प्रेषण हमले 2. कार्य-अविभेद्यता चुनौती के कार्यों को वास्तविक प्रश्नों से अविभेद्य होना चाहिए। इससे माइनर्स के लिए पूर्वानुमान करना मुश्किल हो जाता है कि जब उनकी समीक्षा हो रही है। अगर आप समीक्षा को विश्वसनीय ढंग से पहचान नहीं सकते, तो सही गणना करना ही सुरक्षित रणनीति होती है। 3. आउटपुट मूल्यांकन वैलिडेटर्स निजी सत्य-आधार (ground truth) या सत्यापनयोग्य हेयुरिस्टिक्स को संजोए रखते हैं, और माइनर के आउटपुट का मूल्यांकन अपेक्षित सांख्यिकीय या सेमेंटिक गुणों के संदर्भ में करते हैं। इसलिए, मूल प्रवाह इस प्रकार है: यादृच्छिक चुनौती → माइनर प्रतिक्रिया देता है → वैलिडेटर मूल्यांकन करता है → गणना सत्यापित की जा सकती है। और क्योंकि प्रणाली प्रत्येक कार्यभार की स्वतंत्र समीक्षा के बजाय प्रायिकता-आधारित ऑडिटिंग का उपयोग करती है, सत्यापन के ओवरहेड को कुल कार्यभार के संबंध में सब-लीनियर बनाए रखने का लक्ष्य है। यह एक महत्वपूर्ण अंतर है। एआई को डिसेंट्रलाइज़ करना सिर्फ GPU को अलग-अलग स्थानों पर रखने के बारे में नहीं है। आपको एक ऐसा मechanism (तंत्र) भी चाहिए, जो सुनिश्चित करे कि नेटवर्क, प्रदान की गई पेमेंट के समकक्ष, सचमुच प्राप्त कम्प्यूटेशन प्राप्त कर रहा है। BTTInferGrid की Challenge-Based Verification Layer, सटीक रूप से इसी समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन की गई है। अधिक जानकारी: https://t.co/hijdAPy3eK #TRONEcoStar @justinsuntron #TRON #BTTInferGrid @BitTorrent