- Questions and Answers
- Anatomy of Incentive Mechanism
- Bittensor Mining: a Deep Dive

学习了一下 BitTenser，又是一个试图用区块链来驱动 AI 的项目。矿工负责运行 AI 模型，返回推理结果，按照被接受的推理结果数量领取分红。

因为运行 AI 需要付出大量前期成本，包括准备硬件和运行环境。Bittensor 按照不同的任务种类拆分了多个 subnets，每一个 subnet 都专注于某一类任务。矿工选好 subnet 后，就可以以相对固定的运行环境接受任务，有效降低了准备成本。

每一个任务都会被分发给多个矿工，这些矿工提交各自的结果，由一组 validators 进行验证，最终结果被采纳的矿工将会获得分红。validators 采用一种称为 Proof of Intelligence (PoI) 的机制来验证矿工提交的结果。

简而言之，就是 validators 会运行一组混合的检验模型对矿工的推理结果进行打分，最终采用一个多数 validators 都认可的评分窗口内的最高分。这一机制，既是为了选出最称职的矿工，也是为了排除恶意乱打分的 validator。上海的朋友对此应该很熟悉，基本上就和沪牌拍卖的逻辑差不多，每次拍卖并不是价高者得，而是在一个综合价格区间内的最高价者得。

但是这套综合评分模型的局限性也是非常明显的，在 RAG、fine-tunning 等垂直细分领域，这种综合评分模型可能会低估一些其实更专业的推理结果。 #blockchain