상황이 장치 기하 급수적으로 레벨 데이터의 복잡성이 증가 수십억 수백억의 다음 수준의 증가와 함께 점점 더 복잡하고 풍부한 데이터의 가상 세계에서 사람들의 행동으로. 이와 관련, 블록 체인, 인공 지능 및 네트워킹에서, 향후 몇 년간이 기술의 가장 중요한 원동력이 될 것입니다, 트로이카라고 할 수있다.
인공 지능에서 생산 된 자신의 인간의 한계를 개선합니다. 바이오 에너지의 몸으로 인간은 전체 이야기에 접근하기 어려운 계산을 많이 할 계속할 수 없습니다. AI는 매우 복잡한 데이터에서 인간의 한계를 구성, 돕는 사람들은 더 나은 결정을 내릴.
블록 체인의 본질은 자기 실행할 수 있습니다 중개자없이 시스템을 구축하는 것입니다. 중앙 집중화 된 시스템으로, 합의에 도달하기 위해, 검증 된, 도달해야 할 필요성에, 다자간 합의를 실행하여 시스템에 도달, 그래서 누군가 부기가 필요합니다. 이 과정을 통해 하나의 주제를 달성하기 위해 인간의 역사에서 처음으로 블록 체인은 신뢰와 보안에 의존하지 않습니다. 오직이 점은 블록 사슬 기술적 혁신 사회이다.
AI는 블록 사슬과 어떻게 결합 될 수 있을까? 개의 서로 캔과 관계를 형성한다. 첫째, 블록 체인은 인공 지능에 활력을 불어 수 있습니다. AI 코어 힘 알고리즘 및 데이터를 고려하고있다. 절대 우세하지만 몇 거인. 블록 체인 인공 지능의 개발은 새로운 라우팅을 할 수 있습니다.
운영자의 힘은, 현재 인공 지능의 계산을 위해 힘 유휴 수를 수집, 분산 된 시장을 구축하는 사업자를 강제로 노력하고, 신뢰의 중간 체인없이 블록의 특성을 활용하여 프로젝트를 가지고있다. 물론, 지금은 성숙 아니지만, 그것은 방향을 시도 가치가있다.
데이터는 또한 사용자가 자신의 데이터를 제어하고 반환 할 수 있도록 신뢰 체인의 중심, 시장 데이터의 형성을 차단하는 데 사용할 수 있습니다. 개인 정보 보호 블록 체인 기술은 시장 데이터의 발전을 촉진 인공 지능에 대한 더 많은 고품질의 데이터를 가져올 수 있습니다. 이 자료는보다 평등 한 인공 지능 시장에 찬성, 더 이상 거대 독점 없습니다.
측면 알고리즘은 또한 시장의 중심 블록 사슬 모델에 의해 형성 될 수있다. 현재 모델과 데이터를 상호 의존적 인 교육 모델은 데이터, 데이터가 더 좋은 모델이 될 필요가 필요합니다. 이 모델은 분산 된 시장을 형성 할 수있는 경우. 그래서, 데이터 프라이버시를 보장 할 수있는 경우에, 더 나은 정보 추론 결과로 이어질 수 있습니다.
즉, 체인은 주로 중개인없이 신뢰 기능 블록 체인을 기반으로 인공 지능을 활성화를 차단할 수있다. 어떤 미래가 인공 지능에 도움이 될 수를 결정합니다. 또한, 또한 블록 체인 특성의 중심과 개인 정보 보호 기술 개발, 이에 따를 것이다 인공 지능의 발전에 큰 도움이 더 보안 및 개인 정보 보호를 가져온다.
마찬가지로, 인공 지능 블록 체인을 격려한다. 인공 지능에 참여함으로써, dApp는 더 자기 진화 속성을 가지고있다. 더 많은 가치와 그 블록 체인 그래서, 기계 학습의 분산 응용 프로그램을 더 착륙 장면을 가지고있다. 그것은 또한 더 착륙 값을 생성하기 위해, 자신을 증명하기 위해 블록 체인 기회를 할 수 있습니다.
이 논문은 인공 지능 및 블록 체인 사이의 관계를 설명하지만, 주제는 상대적으로 크기 때문에, 먼저 알고리즘 시장의 고액에 초점을 맞출 것이다. 이 혁신적인 코어 텍스입니다. 사례 분석과 같은 코어 텍스 용지는 추론의 중앙에 인공 지능, 코어 텍스의 블록 체인을 탐구하고 진전을 위해 확실성 추론 블록 체인 장면 측면의 새로운 프레임 워크를 구축합니다. 코어 텍스의 궁극적 인 목표는 분산 달성하기 위해 생산 디자인의 관계의 인공 지능 및 블록 체인의 사용을 결합하는 것입니다.
인공 지능 텍스의 체인을 탐색
광장은 현재 이더넷 2.0의 개발에 초점을 맞추고, 핵심은 조각,의 PoS 및 eWASM 확장, 즉 공공 dApp 이더넷 광장 체인을 기반으로, 말을 더 높은 성능을 얻을 가능성이있다, 그러나 인공 지능 알고리즘 지원에 올 때, 그것은 어떤 장점이 없다. 현재 이더넷 지능형 광장 계약 배우기 자신과 진화 할 수있는 능력을 가지고 있지 않습니다.
그래서, 지능형 계약을 제공 dApp 인공 지능의 기능을 제공 할 수 있습니까? 이것은 어디 탐구하는 시도는 Cortex. 피질은 사람이 스마트 인공 지능 모델 계약을 증가시킬 수 있습니다 공공 계약 체인, 지능형 지원을 제공하는 인공 지능 알고리즘에 초점을 맞추고 있습니다. 그것을 인공 지능의 사슬을 차단하는 기능을 제공합니다.
어떻게 알고리즘 모델 측면에서 블록 체인? 코어 텍스 혁신에 인공 지능의 능력을 증가시킵니다. 사람들이 최고의 모델을 얻으려고한다. 사람들이 최고의 모델? 코어 텍스 블록 체인 기반의 알고리즘을 제안 시장 모델을 얻을 수있는 방법, 즉, 사람이 제출되고 최적화 모델, 사람들은 보상 모델에 기여할 수있다.
코어 텍스 호환 EVM 인텔리전스 계약, 당신은 이더넷 지능형 광장 계약을 기존 실행할 수 있습니다, 계약은 인공 지능을 추론 할 수있는 능력을 가지고, 즉, 인공 지능 알고리즘 모델을 실행할 수 있습니다.
코어 텍스 시스템에서, 모델, 수요 전화 모델을 제출 기여자, 모든 노드 광부 및 기타 회계 및 운영 계약을 포함하여 중요한 다양한 역할이있다.
집단적 지혜를 기반으로 혁신적인 생성의 원인이됩니다, 진화 모델의 속도를 가속화 블록 체인의 오픈 소스 자연을 기반으로. 알고리즘이 충분한 시장 모델이되면 이러한 관점에서, 크게 인공 지능의 진행을 가속화 할 것이다.
핵심 문제 주위 피질 전체 시스템 인프라를 구축 : 인공 지능의 사슬을 차단하는 기능을 제공하는 방법에 대해 설명합니다. 또한,이 능력은 지속적으로 발전 할 수 있다는 것입니다.
당신이 핵심 문제를 해결하면, 그것은 무엇을 의미 하는가?
그것은 의미 인공 지능 dApp의 진짜 시대가. 인공 지능 dApp? DApp가 더 이상 단순히 미리 설정된 조건에 따라 작업을 수행하지 않습니다 무엇, 그것은 또한 인공 지능 기능이 있습니다. 그것은 금융, 게임, 개인화 추천의 측면에서, 그리고 관리 응용 프로그램이있을 것이다.
구체적으로는, 금융 등 금융 참고 예를 제공, 사용자의 개인 정보를 보호 할 수있는 형태가 될 수 크게 열린 금융의 발전을 촉진 할 것이다 신뢰할 수있는 신용 신용 점수, 동안. 일부 데이터와 모델을 추가하는 경우 현재 이더넷 기반 광장 개방 금융 논리가 종종 이러한 복합 달마와 단 하나의 차입 이자율로, 전반적으로 사용, 고려 장면을 탐구 할 수있는 개인 대출 금리를? 형성 할 수있다.
다른 응용 프로그램은 또한 DEX 사기 방지를 포함, 게임의 자동 평가, 선수 에이전트, NPC는 보조 시스템, 분산 된 의사 결정, 감정 분석, 스마트 투자 고문, EU 데이터 마이닝, 인식, 로봇 채팅, 자동 번역, 음성 합성, 개인화 추천, 검색 엔진, 등등 자동 조종합니다.
더욱 중요한 이러한 응용 프로그램은 블록 체인이 분산되어에,이, 중지 할 수 없습니다 변조 할 수없는 기반으로한다는 것입니다. 그것은 인공 지능의 세계의 중심이 완전히 다른 지금이다.
블록 체인에 의해, 예컨대 거의 유일한 희망 인공 지능 독점에 거 견제 만 얼굴 될 수있는 중심을 계산 전력, 데이터 및 알고리즘 발전에 구현 될 수 있지만, 또한 인간의 미래를 완전히 제어 할 수 없다.
그래서, 코어 텍스는 어떻게이 모든 것을 달성하기 위해?
코어 텍스 어떻게 인공 지능의 사슬을 차단하는 기능을 부여
광장 비트 이더넷 및 토큰은 인공 지능의 기능이 없습니다. 코어 비트 코인은 블록 사슬 값 네트워크에서 중개 참여, 이송 치의 신뢰할만한 확인없이 달성된다. 간단한 계약 컴퓨팅 파워와 이더넷 광장, 자동 합의 블록 체인에 의한 계약의 실행 및 변경 될 수 없지만, 이더넷 광장은 인공 지능의 응용 프로그램을 구축 할 수있는 능력이 없습니다.
기계 학습, 회사의 센터가 큰 장점, 데이터의 대기업이 힘을 계산 알고리즘의 측면 이점이있다. 우리는 계산 전력의 많은 일부 큰 회사와 같은 실제 사용자의 행동 데이터의 큰 숫자를 가지고 있고, 반복적 인 모델 업그레이드를 통해 계속합니다.
그의 모델 교육 센터는 이러한 개인 정보 보호, 대역폭 문제, 데이터 동기화 등 더 많은 문제를 해결합니다. 이 같은 사용자의 개인 정보를 보호하기 위해 호모 모르 픽 암호화와 같은 프로그램의 수는 있지만, 작업이 너무 높으면, 현재의 가을은 현실이 아니다.
체인 최고의 기계 학습 모델의 수에 돌파구를 제공하는 체인을 차단하기 위해 코어 텍스를 사용. 이 기계 학습 모델로, 사용할 수 있습니다 수요 모델은 지능형 계약을 추론한다. 또한, 코어 텍스 사용자가 플랫폼에서 모델의 요구 사항을 게시 할 수 있습니다, 참여자가 수요에 따라 모델을 제출, 그것은 결국 인공 지능 기능을 dApp을 형성, 지능형 전화 모델 계약을 통해 추론된다.
물론, 궁극적으로, 코어 텍스 블록 체인이 모델에 돌파구를 달성 할뿐만 아니라, 통전하는, 다음은 개인 정보 보호에있을 것입니다, 분산 데이터 교환 시장, 분산 전력 시장을 더욱 혁신의 간주 부분.
특히, 방법 텍스는 인공 지능의 사슬을 차단하는 기능이 부여됩니다 구축? 그것은 시스템 아키텍처, 소프트웨어 프로그램 및 하드웨어 프로그램을 포함, 포괄적 인 솔루션을 제공합니다. 두 가지 양태에서, 계약 스마트 블록 체인 외피 정보를 추론 할 수있는 능력을 부여하기 위해, 하나의 시장 모델을 구축하는 것, 두 번째 프로그램의 지능 추론 구현이다.
분산 된 시장의 1 코어 텍스 인공 지능 모델
이 모델은 한 Taobao의 시장과 같은 오늘날과 같은 시장 모델의 형성에 조직의 요구와 기여자에 대한 중앙 집중식 몸이있는 한, 시장의 중심합니다. 그러나, 시장 모델, 보안, 개인 정보 보호의 트러스트 센터, 많은 문제의 높은 비용이있다. 완전히 보장 몸의 중심을 신뢰하기 어려운, 그것은 데이터 및 모델의 적절한 보안을 보장하기 어렵다뿐만 아니라, 한 번 독점 시장을 형성, 비용은 분산 솔루션보다 더 높을 것이다.
소비자 모델, 기여자 모델, 광부, 등등 모든 노드 및 관련 시장 정보의 코어 텍스의 분산 모델. 구체적으로는 다음과 같이 기초 과정이있다 :
참여자 모델, 전역 기계 학습 실무자 훈련 모델 dApp 개발자는 지능적 추론의 자신의 모델을 선택할 수 있습니다 예를 들어, 코어 텍스 저장 층 및 수요 모델에 업로드 할 수 있으며, 필요로하는 사람들이 지불 로하고 모델 및 회계 광부 전체 노드의 운영 비용. 추론을 수행 할 때, 저장 층에서 모든 노드 로컬 모델에 동기화 된 데이터는, 노드는 코어 텍스 고유의 가상 머신 CVM (코어 텍스 가상 머신), 모든 전체에 동기 노드의 추정 결과에서 유추 할 것, 그리고 결과가 반환 필요로하는 모델.
도면으로부터 알 수있는 바와 같이, 유저 (소비자 모델) 즉, 예측이 필요한 데이터 모델을 추론 선택된 데이터로 치환되고, 트랜잭션을 시작. 데이터 모델 스마트 지능형 추론 계약 모델 작업의 엔돌핀 번호의 각 지불 및 관련 순위 모델의 어려움, 엔돌핀가 지불하는 수수료를 지불해야합니다, 시장에 의해 결정 엔돌핀 가격, 그것은 지능의 구현을 반영 계약 및 비용 모델 추론. 엔돌핀 변환 사이의 동적 관계가 가스 이더넷 광장 엔돌핀 및 CTXC (텍스 토큰)의 비용과 유사하다.
그러나 차이는 엔돌핀 해당 CTXC은 두 부분으로, 하나 명의 모델에 기여하고, 둘째, 광부 전체 노드의 사람들에게 지급됩니다, 이더넷 광장에있다.
어떻게 텍스 체인이 스마트 모델 계약 용량을 얻을 수 있습니까? 코어 텍스 추가 완전 추론 명령을 기존의 스마트 계약, 즉, 지능 인공 지능 알고리즘 계약에 대한 지원을 추가, 확장을 수정 및 Cortex 명령어 세트에 의해, 어떤 있도록 지능형 사람들은 인공 지능의 계약 모델을 높일 수 있다고 생각합니다.
지능형 인공 지능 기능의 기본 흐름에 위의 간략한 소개가 계약을 얻기 위해, 다음 어떻게 기여 모델 구현 모델 중 하나를 제출?
순간을 위해, 체인의 처리 용량이 상황에 따라 충분히 큰 규모의 훈련 데이터가 아닌, 가상 머신을 해결하기 위해 체인에서 교육뿐만 아니라 교육 모델을 제출하는 인터페이스를 제공 제안 된 교육 프로그램에서 코어 텍스 체인.
참여자 모델은 모델링 및 매개 변수를 CVM의 코어 텍스 문자열을 모델로 해결하고, 저장 층에 업로드, 전화 (예 : dApp 개발자 등) 모델을 필요로하는 사람들을위한 공통 인터페이스를 게시합니다. 해결해야 할 몇 가지 문제가있다 : 첫째, 모델의 품질, 두 번째 모델의 존재이며, 세 번째는 변조 방지 모델이며, 넷째, 모델을 선택합니다.
홍수에서 사람을 방지하기 위해 모델 제출자는 수수료를 지불해야하지만, 또한 그것의 존속을 보장하기 위해, 저장 층에서 스토리지의 비용을 지불하는 모델을 제출합니다. 모델이 제출자 조작에 의해 철회 된 경우, 코어 텍스는 계약 지능형 모델이 작동 할 수 호출 있도록하는 것입니다 모델의 사용을 기반으로 호스팅됩니다. 코어 텍스에 모델 명백한 외관하면, 코어 텍스 중재의 중재를 통해 해결 될 것입니다 거기에 복사하고 복사 할 수 있습니다, 복사 또는 복제 즉, public입니다.
모델 용어의 선택은 코어 텍스 체인 제한을 모델로하지, 오픈 마켓을 제공합니다. 이 모델은 전화 등등과 같은 다수의 특정 데이터의 요구에 따라 선택 될 수있다. 주문 메커니즘 자체 정의 모델의 예에 의해 달성 선택, 호출, 정확성, 속도 산출 참조 정렬 데이터 세트가 될 수있다.
자신의 사용자를위한 인공 지능의 코어 텍스 서비스 제공뿐만 아니라, 또한 AI가 다른 체인에 호출하는 인터페이스를 제공합니다. 예를 들어, 이더넷 지능형 광장 계약은 AI 서비스 모델을 호출 할 수 있습니다.
2. 코어 텍스 추론 실행 모델
우리는 기본적인 구조를 도입하고 특히 다음을 코어 텍스 시장 알고리즘 모델을 처리보다도, 어떻게 추론 코어 텍스 체인?
첫째로, 자체 공지 실제로 데이터 모델을 저장하지 않는다 텍스 체인, 그것은 해시 값 메모리 층 및 데이터 모델과 체인에 저장된 모델 데이터에 저장된다.
지능 추론 실행 피질 메인 실행할 수있는 모든 노드이다. (스마트 계약 개발자로) 소비자의 모델은 트랜잭션 합 지능형 계약을 시작하면, 모든 노드는 또한 추론 명령 실행을 포함, 계약 코드가 스마트 실행할 수 없습니다.
특정 프로세스, 첫 번째 노드 전체 쿼리 모델 인덱스는 저장 층에서 모델의 위치를 찾고, 해당 문자열과 모델의 파라미터를 다운로드합니다. 그 후,이 모델은 실행 코드로 텍스 도구 문자열 모델로 표현. 코어 텍스 다음 CVM 가상 머신 실행 가능한 코드 실행, 합의 전체 노드 브로드 캐스트의 결과로.
블록 체인 배포에 대한 깊이 연구는이 주력 대상 노드, 메모리 및 에너지 소비로 간주하고, 블록 체인 확실성을 요구하고, 쉬운 일이 아니다. 이것은 달성하기 위해 체인 인공 지능 추론에 대한 큰 도전을 제공합니다.
코어 텍스 불확실성 추론 블록 체인 시나리오에서 새로운 프레임 워크를 제안, 그것은이 MXNet 깊은 학습 라이브러리 모델 기반의 고정 소수점 방식이 엄격하게 결정 디자인입니다. MRT 및 CVM : 프레임 워크는 전술 한 두 가지 주요 구성 요소를 포함한다. 상기 식에서 고정 소수점 모델의 MRT는 (모델 도구를 나타냅니다), CVM (코어 텍스 가상 머신) 체인을 추론하는 데 사용됩니다.
모델이다 MRT라는 NNVM 모듈 텍스 제 이용 MXNet는 MXNet 모델 세트를 정량화 달성 컨버터를 생성하는 도구를 의미한다. 그런 다음, CVM에 정량적 모델을 실행합니다. 구체적인 구현 방법은 융합 조작 재기록 복잡한 프로세스를 포함한다. 여기에 상세히 설명되지 않는다. 현재보기, 신청 후 포인팅 방식의 코어 텍스는 정확도를 저하되지 않습니다. 또한이 기술 탐사에 달성 코어 텍스 획기적인이다.
포로의 코어 텍스 합의
코어 텍스는 포로 합의 여기에 자세히 설명하지 우리가 더 많은 이해 포로에 대한 합의에 사용된다. 주요 개선 텍스 체인 광산에 포함 된 광부를 얻기 위해 노력하는 것은 광산 광부는 주로 체인 광부의 회계를 의미 하드웨어, 더 평등하다. 휴대 전화, 휴대 전화의 스마트 그래픽 성능을 CPU와 그래픽 가속 비율 사이의 격차를하고, 재생을 시도조차 할 수 광업 전쟁 포로의 뻐꾸기주기를 사용하여 코어 텍스.
특히, 쿠쿠 사이클 그래프 이론 알고리즘에 기초한다. 쿠쿠 된 그래프는 랜덤하게 고정 링의 길이 L을 찾을 Siphash 생성한다. 반지를 찾는 과정이다 프로세스를 해결. 크기 및 메모리 하드 POW 알고리즘과 관련된 그래프의 L 값이 어려움을 해결.
코어 텍스 백본 알고리즘 CuckARoo30 알고리즘 뻐꾸기 사이클을 사용하여 변형, 이분 그래프의 모든 노드에 대해 주로 CuckARoo 알고리즘은 상호 의존적으로 그룹화 각 그룹 내에서 노드되어, 크게 해결의 어려움, ASIC에 강한 특성을 증가했다.
피질 CuckAroo30 관련된 일반적인 광부, 알고리즘의 안티 ASIC 속성으로 Siphash Siphash-2-4-4-8를 대체 수 알고리즘 중심으로 달성했다. 약 15 초 각 블록 보상 7CTXC 절반으로 매 4 년마다의 타임 아웃 텍스 현재 블록. 한편, 시간의 상대적으로 안정적인 블록을 확인하고 이중 녹음이 꽃으로 변경되었음을 방지하기 위해, 코어 텍스 난이도가 동적으로 조정됩니다.
CVM 도구의 코어 텍스 및 모델 표현
코어 텍스 소프트웨어 프로그램 및 하드웨어 솔루션에 대한 너무 많은 소개를하지 않는, 세부 사항은 코어 텍스 백서를 참조 할 수 있습니다. 여기에 코어 텍스의 초점은 CVM이는 코어 텍스 고유의 가상 머신을 언급. 호환 이더넷 EVM 광장 설정 CVM 명령은 또한 추론 명령에 대한 지원을 제공합니다. 인공 지능 동작의 주류를 덮는 외피 코어 명령어 세트 컴퓨팅 프레임 워크는 컨센서스 지원 크로스 플랫폼 결론 지었다.
깊이 학습 프레임 워크 및 도구 상호 운용성을 실현하기 위해 유연하고 개방형 표준을 만들 수 있도록 설계 텍스 모델 표현 도구입니다. 코어 텍스 모델은 다른 작업에 따라 올바른 프레임 워크를 선택하는 인공 지능 개발자를위한 편리한 도구를 나타냅니다, 프레임 워크 개발자가 혁신과 업그레이드에 초점을 맞출 수 있습니다, 하드웨어 공급 업체는 최적화를 목표로 할 수있다.
코어 텍스 경제 모델을 토큰
코어 텍스 토큰은 흥미 진진한 메인 함수에 의해 형성 CTXC, 앞으로 순환 생태계이다. 에코 텍스 모델, 코어 텍스 재단, 컨설턴트 및 지역 사회를 요구 광부, 모든 노드, 모델 기여자 등 주요 선수. 각각의 역할은 분산 생태계를 형성하기 위해, 인센티브해야합니다.
첫째, 기여 모델을 격려 할 것이다. 참여자 모델은 모델의 인기에 따라 모델 토큰 보상, 얼마나 많은 보상을 제공함으로써 얻을. 더 많은 시간이 요구 모델을 얻을 수 있습니다 더 많은 보상 토큰이라고합니다. 저명한 이전, 소비자의 모델은 시장 가격 조정에 따라, 메커니즘 가스 이더넷 광장과 유사한 엔돌핀을 지불하는 계약을 호출 할 때.
둘째, 때문에 자신의 모든 노드의 광부와 광산은 보상 모델과 지능형 청구 및 계약을 수행합니다. 토큰 피질 총 광산 보상 50.03 %의 비율. 지능형 노드의 전체 구현도 제공하고 모든 노드와 광부의 모델 사이의 발신자, 비용 할당에 의해 지불 된 계약금 추론 얻을.
모델이 엔돌핀 비용을 지불 할 필요가 모델을 호출해야하는 사람들뿐만 아니라, 모델 제공자는 또한 모델 더 나은 모델을 제출 기여를 장려하기 위해 스토리지 비용 모델을 지불해야합니다.
소비자 모델은 모델이 작동 및 모델에 대한 요금을 지불 할 필요가 호출 주요 소비자의 CTXC 토큰입니다.
모델에서 코어 텍스 토큰 비슷한 광산 보상 및 거래 비용 모델 이더넷 광장뿐만 아니라, 또한 모델 관련 인센티브과 소비 메커니즘의 사용을 증가 볼 수 있습니다. 제출자의 모델들은 모델의 품질과 토큰 이익을 얻을뿐만 아니라, 스토리지 비용을 지불 할 필요가 있기 때문이다. 속하는 모델은 서비스 토큰과 관련된 비용을 지불, 수혜자의 요구를 서비스합니다.
마지막으로 재단은, 컨설턴트 및 지역 사회 코어 텍스는 생태의 중요한 부분입니다. 재단은 토큰 유통, 바닥의 24.95 퍼센트를 얻어 프로젝트를 추진 주로 담당하고 있습니다. 개발자 및 발기인뿐만 아니라, 또한 관련 토큰 인센티브를 얻을 것이다, 프로젝트의 개발을위한 자극을 제공 포함 컨설턴트 및 지역 사회.
코어 텍스 진행
총 17 개월 정도가 최대 코어 텍스 년 2 월 2018 년부터 시작된다. 년 이상의 시간에, 그것은 공식적으로 온라인 테스트 네트워크 및 주요 네트워크를 시작 완료했다. 테스트 광업 체인 버나드 지능 AI 계약 테스트 체인 돌로레스를 포함, 지난해 3 분기에 네트워크 케이블을 테스트합니다.
년 6 월 26 코어 텍스 백본은 블록 체인의 첫 번째 체인에 2019 릴리스, 인공 지능 추론 프로젝트를 달성하기 위해뿐만 아니라 달성하기 위해 또한 사실 인공 지능 컴퓨터 프로그램이 블록 체인에서 실행 달성하지만,하기 네트워크 전반의 합의가 중립, 불확실성, 대중에게 보장하기 위해 인공 지능 추론의 모든 단계를 확인합니다.
위의 설명에서, 우리는 성능, 불확실성 및 분산 컴퓨팅의 다른 문제를 해결하기 위해 필요, 블록 체인이 인공 지능 추론이 쉽지 않다 볼 수 있습니다. 가상 머신에서 년 이상 후 불확실성의 코어 텍스 측면이 AI 추론 모델 결과를 해결하기 위해 설계, 체인 AI 추정 속도를 확인,이 프로젝트에 진전이는 신경망 모델의 깊이와 같은 문제의 다양한 해결하기 위해 필요 이기종 환경의 불확실성이있는, 상기 블록 사슬의 네트워크 구현에 관한 합의에 도달하기 어렵다. 성공적으로 이러한 문제, AI 블록 체인 분야의 팀을 해결하고 더 깊은 이해와 축적을합니다.
백서 코어 텍스에 따르면, 설립자 첸 자기이고 등록 자금은 1,000 만 위안 데이비드 P. Helmbold 연구 이론과 기계 학습 알고리즘의 보호 아래, 칭화 대학, 캘리포니아, 산타 크루즈 대학의 후 컴퓨터에 MS를 졸업 SFTC에서 회사의 주요 연구 과학자로 재직 유한 요소 메쉬 생성 방법에 대한 책임 동안 블록 사슬 체인 일치 알고리즘과 공개 연구 마이닝. CTO 및 수석 과학자 티안 또한, 칭화 대학을 졸업 바이두에서 근무, 알리 인공 지능 및 블록 체인의 필드에 검색 엔진 건축가로 재직는 심층 연구가있다. 블록 체인 엔지니어링 이사 양양 또한, 칭화 대학의 배경을 가지고 분산 데이터베이스에 익숙한 C / C와 별도의 데이터베이스를 ++ 구현 할 수있는 능력을 가지고 있습니다.
또한, 컨설턴트 Branton 매트, 화이트 필드 디피 외. 어떤 매트 Brandton 분산 컴퓨팅 전문가 및 세계 금융 데스크의 창립 파트너, 교수 화이트 필드 디피는 공개 키 암호화의 선구자, 튜링 상 수상자이다.
발문
모두 잠재적 출시에 찬성 블록 체인 및 인공 지능을 결합. 그 중에서도 에너지와 상호 권한 부여 사이의 관계를 보강한다. 코어 텍스 인공 지능이 블록 체인의 기능을 확장 체인 지능 계약을 차단하는 능력에 의해 수여, 인공 지능의 가능한 응용 프로그램의 중심은 더 많은 가치 블록 체인 바닥을 가져올 수 있습니다. 이 블록 체인, 실행 조건이 순서로, 이후 인공 지능 "계약"으로 트리거 직후 진정하지 스마트 호출 할 수있는 "스마트 계약"이전에 상당한 영향이있을 것이다, 세계의 진화 "스마트 계약."
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