著者:0x王暁同志、0x春橋、0x雲鶴出典:X、@0xInv1ctus
BITTENSERは本質的にAI memecoinであり、このAI+暗号ハイプのラウンドでは、特定の技術的カモフラージュを持っているため、AIコインの時価総額の王となった。シナリオは大きく拡散しやすく(AI+暗号、分散型AI)、プロジェクトのロジックはフェイクだが本質は素朴であり、一般大衆に効果を見せるためのシェルアプリケーションだが、そのアプリケーションに本当の価値はない。
BITTENSERのプロジェクト全体は、無駄なリソース、欠陥のあるロジック、偽のデータ、非常に深刻な売却リスクと売却圧力にまみれている。
読者が退屈で長く、胡散臭いコードや技術文書を読むことに埋もれてしまわないように、まず、BITTENSERプロジェクトが無駄なリソース、ロジックの穴、誤ったデータ、深刻な売り逃げリスクと圧力に満ちていると主張する理由を説明し、次にプロジェクトのロードマップを補足します。売却の圧力、そしてプロジェクトのロードマップ。最後に、BITTENSERサブネットワークの2つのケーススタディを紹介する。
また、これを読むころには、StinkyInsect Labsが所有するヘッジファンドが、TAOのショートポジションを402あたりでオープンしています。どうなることやら!
StinkyInsectラボはCラボとAllinClubの非独立子会社です。年率300%以上のリターンを誇るヘッジファンドを独自に運営し、空売りレポートを定期的に発表しています。この記事は、当社初の公式空売りレポートです。
資源の無駄遣い:
革新的とされるビテンザーのソリューションと、ソーシャルメディアで常に宣伝されているユマ
同社によると、Bittensorは、人々が機械学習モデルを一から共有して使用できるオープンなP2Pマーケットプレイスを作ることで、機械学習モデルをより利用しやすくすることを目指しています。Bittensorによると、同社は、人々が機械学習モデルを共有し、使用できるオープンなP2Pマーケットプレイスを作成することによって、人間の知性主導の用途を構築するプロセスを民主化することを目指しています。
ビッテンソーのビジョンは壮大で抽象的だが、実際に利用できるシステムはナイーブで価値がなく、リソースの無駄遣いですらある。
32のサブグリッドは、報酬がTAOトークンであることを除けば、本質的には32のKaggleのような競争プラットフォームである。Opentensorによって管理されているサブグリッド1を例にとると、より優れたモデルを出現させるとされるこのサブグリッドは何をしているのでしょうか?簡単に言うと、このグリッドでは検証者がWikipedia API、StackOverflow、mathgenerator、その他のAPIを使ってトピックを作成し、そのトピックをGPTに入力してプロンプトを作成する。プロンプトを受け取った採掘者は、GPTまたは他のLLMを使用して回答を作成し、検証者に返送する。 検証者は回答を受け取った後、ファイルの類似性を参照回答(これもGPTを使用して作成された)と比較して採掘者を採点し、採掘者の回答と参照回答の類似性が高いほど、その採掘者が受け取るTAO報酬が高くなる。
このサブグリッドのポイントは何かというと、OpenAIや他のLLMプロバイダーのパワーとAPIサポートに費やされたお金の無駄遣いではありません。問題は、mathgeneratorのウェブサイトとLLMで整理された言語から作成された中学校の数学の問題のようにランダムに作成される。採掘者の回答は外部のLLMから作成され、検証者の参照回答はLLMから作成され、採点は単にテキストの類似性を比較するだけである。このようなシステムの唯一の価値は、リソースの無駄遣いであり、独りよがりであるということだ。
これはサブグリッド1だけでなく、他のサブグリッドにも言えることです。
論理的な欠陥
Bittensorによると、競争市場を作る上で重要なのは、評価結果の公平性と客観性を確保することだという。この目的のために、Bittensorは、多数のバリデーターから提供された多様な評価に基づいて最終的な評価結果を計算することを目的としたYumaコンセンサスメカニズムを考え出した。ビザンチンフォールトトレラントコンセンサスメカニズムと同様に、ネットワーク内の大多数のバリデータが正直である限り、最終的に正しい判断が下される。正直な検証者が客観的な評価を提供できると仮定すると、コンセンサス後の評価結果も公正で客観的なものになる。
システムにおけるユマ・コンセンサスの役割とは何でしょうか?その答えは、各ブロックで生成された$TAOがサブネット間でどのように分配されるかを決定するだけです。各サブグラフの採掘者と検証者への報酬の配分は、サブグラフの所有者の裁量に任されており、理論的にはどのサブグラフの参加者に対しても報酬を操作することができる。
さらに馬鹿げているのは、ホワイトペーパーに書かれているYuma Consensusの原理はありえないほど複雑ですが、実際の計算方法は非常に単純だということです。
ビッテンソールが主張する革新的なサブグリッド競争メカニズムは、価値を生み出せないだけでなく、抜け穴だらけだ。関係者は、サブゲートの所有者は毎週、オペンテンソー財団にリクエストフォームを提出し、各サブゲートに割り当てられる加重スコアを調整することができるという事実から目を背けていないようだ。しかし、もしそのような嘆願によって採点が操作できるのであれば、採点そのものに何の意味があり、どのようなコンセンサスが反映されているのだろうか?
Bittensorのホワイトペーパーとその根拠とされるものについての技術的な説明については、このファイル:Deep Dive on Bittensor (TAO) | goodalexanderを参照してください。ホワイトペーパーのセクションでは、Bittensorの前後関係や非論理性を指摘しています。
主張される実世界のユースケースは、ただの空虚な殻にすぎない:
ビッテンソーとその支持者は、これまでのところエミッションでトップ3にランクインした2つのサブグリッドなど、実世界のユースケースがすでにあるとツイッターで主張し続けている。
実際に調査してみると、現在のtaoshiの使用例にはDaleとTimelessが含まれており、Daleはtaoshiサブグリッドの取引シグナルに基づいて取引できる取引ボットだと主張している。Timelessは数百人規模のTGグループを運営し、そこでは取引に関する議論が中心であり、Taoshiサブグループのウェブサイトの取引シグナルから収益を上げると主張した。これら2つのシェルアプリケーションは、taoshiに本当の価値があることを証明するものではない。
一方、Bittensorの使用例として広く引用されているCorcelは、Cortext APIを呼び出し、Cortextを使用して質問された答えはマイナーによって作成されると主張しています。実際にテキストプロンプトのテストで、モデルの開発者が誰であるかを尋ねたところ、「私はOpenAIによって開発されたAI言語モデルです。私はBittensorネットワークや分散型機械学習モデルには接続していません」という答えが返ってきました。これは純粋にOpenAIのAPIを使用したシェルアプリケーションであり、サブネットにおける採掘者の答えとは何の関係もありません。center">
ブロックチェーンの維持とデータの信憑性が疑われる:
現在、サブグリッドでのウェイトスコアリングや、トークンの作成、配布、誓約などの活動は、サブテンサーのチェーン上に記録されている。しかし、Subtensor チェーンのコンセンサスメカニズムとノード維持インセンティブは未知数だ。これまでのところ、オンチェーンデータの唯一の情報源は taostats.io というウェブサイトで、@mogmachine が管理していると主張しており、Opentensor Foundation とは関係がない。そのため、データの信憑性については懐疑的になる理由がある。
トークンは組織内の小さなグループによって高度に管理されており、その起源は不明で、いつでも捨てられる危険性があります。
bittensorはトークンが公正にローンチされたと主張していますが、実際には$TAOトークンは2021年から生産されており、$TAOトークンの成長はありません。実際、$TAOトークンは2021年から作られており、2021年3月1日から2023年10月2日のサブレディットの立ち上げまでの間に作られたトークンがどのようなルールで配分され、どこに行き着いたのかについての文書や情報はありません。
これまでの結果から、上位12人のルーツ・ウェブ検証者はウェブ全体の誓約の79パーセントを占めている。上院の12人のうち、無名の#12と有名なマイニングハウスである#3 Foundryを除き、残りの10人の検証者はOpentensor Foundation、τaosτaτs &Corcel, Bittensor Guru Podcast, TAO-Validator.com、RoundTable21、FirstTensor、Neural Inτerneτ、Datura、Love、Synapseのビジネスやツイッターでの発信は、すべてビテンソールを中心としたものであるか、誓約ビジネス以外の何ものでもない。200億ドル以上のTAOを保有するこれらの検証者たちは、互いに緊密な関係を維持し、内輪の小麦グループを構成していると考えるのが妥当だろう。
現在流通しているトークンの大部分は、小さな誓約者グループに託されており、彼らがネットワークにおける決定的な検証者となっている。各バリデーターは委任する数千のアドレスを持っており、投票するためにトークンを委任する意思のある数千の$TAOトークン保有者がいるように見えるかもしれませんが、これらの匿名のアドレスのほとんどはマイクログループ自身の手中にあると疑う理由があります。
さらに、ビッテンサーの誓約はロックアップ期間の対象ではなく、いつでも取り消すことができるため、現在流動性全体の85%を占める誓約されたトークンはいつでも売却できることになります。
概要:BITTENSER』は、当団体の設立以来、初の大判出版物である。WEB3AIプロジェクトがどのように「成功」することができるのか、豊富で洞察に満ちたプレゼンテーションとなっている。チップの制御、AIのスキニング、偽情報とVCとロビー活動で自己の小さなサークルの数百億FDV数十億MCの奇跡を作成し、オンラインBNを成功させるために、それは人々がそのオンラインBNの主な意義は出荷することであることを推測させないことは困難である。
ボカのサブネットメインネットモデルであるL1 + マイナーのスプリットディスクの本質と、誰もが求めるAIの概念の関連性は、WORLDCOINにも及ばない。少なくともWORLDCOINにはオスマン帝国の投資があり、TAOにはオスマン帝国のopenai APIしかない。
この点で、同機関はBITTENSERプロジェクトに「強気」のレーティングを与え、その価格が短期間(6ヶ月)で1ユニットあたり100~150ドルまで下落すると予想しています。
世界が協力するときが来た、ヒーローはタダではない。TAOのようなゴミのようなプロジェクトに投資したVCには、市場における自分たちの役割をよく考えてほしい。十分なバックテストとデューデリジェンス、コードレビュー、生態データレビュー能力を持つVCは、このような皮のAPIプロジェクトに投資すべきではない。
あるいは、VCが行う悪事の一つに過ぎないのかもしれない。
添付ファイル:
サブネット事例2
taoshi(サブネット8)
Taoshiは歴史的に時系列予測として知られており、実用性はありません。トレーディング・プラットフォームとしてリブランディングされ、TradewithdaleやTimelessといったアプリケーションが導入されたのは3月のことだった。
サブグリッド8 TAOSHIは、独自のトレーディング・ネットワーク(PTN)を運営している。 PTNは、クオンツやディープラーニングの機械学習トレーディング・システムからシグナルを受信し、幅広い資産クラスにわたって世界で最も完全なトレーディング・シグナル・セットを提供する。このシステムでは、世界最高のトレーダーとディープラーニング/定量ベースのトレーディングシステムのみが競争できる。
- マイニング登録、マイニング、スコアリング:
◦ マイニング登録には5TAOかかります。>マイナーは営業時間中にリアルタイムでLONG/SHORT/FLATの取引シグナルを提出し、レバレッジをかける必要があります。利用可能なペアは、FX(EUR/CHF、EUR/USD、GBP/USDなど)、暗号通貨(BTC/USD、ETH/USDなど)、指数(SPX、DJIなど)などです。
◦マイナーは常に1つの取引相手しか持つことができません。マイナーは、過去30日間に少なくとも10サイズを決済した場合にのみ、スコアリングに参加できます。
◦マイナーはポートフォリオのオメガレシオとトータルリターンに基づいてスコアリングされます。詳細 https://github.com/taoshidev/proprietary-trading-network/tree/main/vali_objects/scoring
。- マイナーの排除基準:
◦ 1.その日の最大リトレースメント限界に達する。取引日の終値で、その日のマイナーの最大リトレースメントが5%に達した場合(その日の高値と比較)、そのマイナーは除外されます。
◦2.フルタイムの最大リトレースメント限界に達する。どの時点においても、(全時間高値と比較して)10%のリトレースメントに達した場合、そのマイナーは排除される。
◦3.盗用。システムが、マイナーによって提出された取引が他のマイナーから盗用されたものであることを検出した場合、そのマイナーは排除される。
◦ マイナーの登録後、9日間の保護期間があります。鉱山の抹消後、登録料は返金されません。
- 検証者のタスク:
◦ 検証者は、各鉱山のポートフォリオ、ヘッドカウント、純資産を維持し、最大リトレースメント限界に達した鉱山の抹消を行う必要があります。
コンテスト自体がとんでもない設定になっている。これは戦略ではなく、取引コンテストです。効果的な戦略はバックテストされる必要がある。さらに、マイナーやバリデーター、ブロックチェーン技術の概念を導入する必要はまったくない。
Taoshiダッシュボードでは、利回りの高いマイナーのアドレスや、過去のすべての取引を見ることができます。 https://dashboard.taoshi.io/
執筆時点(2024-04-21 08:56 UTC)で30日間のリターンが最も高いアドレスは19.476%で、内訳を見ると、ほとんどが1回限りのものです。このアドレスは2024-04-21 08:56に19.476%で30日間のリターンが最高でした。このアドレスは、175倍のレバレッジで2024-04-17 05:59:20に$0.85345でEUR/GBPをショートし、98秒後の2024-04-17 06:00:58に$0.85276でポジションをクローズしました(15:01:34にクローズするために0.01倍のレバレッジを残しました)。この取引の利益は14.1%、取引コストを考慮すると12.75%と計算できます。center">
実際に利用可能:
デール:https://twitter.com/tradewithdale。tahoeサブネットの取引シグナルに基づいて取引できると主張する取引ボット。Twitterによると開発中とのこと。
Timeless: https://twitter.com/Timeless_io。TGグループで数百人を運営し、主に取引が議論されている。コミュニティは、tahoeサブネットのトレーディングシグナルからお金を稼いだと主張している。
Cortext (subnet 18)
公式github repoのreadmeには、サブグループのマイニング、検証、インセンティブの方法については書かれていませんが、以下はソースコードからの引用です。以下はソースコードからの引用です。
- Validatorの質問作成:
◦ ファイルと画像のそれぞれに1000以上の与えられたトピックがあり、バリデータはランダムにトピックを選択し、質問テンプレートに適用します。https://github.com/corcel-api/cortex.t/blob/main/validators/text_validator.py
◦問題テンプレートはgithubにあります。>◦ 問題テンプレートはgithub.com/corcel-api/cortex.t/blob/main/cortext/utils.pyにあります
◦与えられたトピックは https://github.com/corcel-api/cortex.t/blob/main/ にあります。cortext/__init__.py
◦ GPT4を使って参照解答を作成するためのテキストプロンプト; DALL-Eモデルを使って画像を作成するための画像生成
◦ GPT4を使って参照解答を作成するためのテキストプロンプト; DALL-Eモデルを使って画像を作成するための画像生成
.画像生成
-採掘者の回答作成
◦採掘者はプロンプトを受け取ると、anthropic.claude-v2:1、anthropic.claude-v2:1、anthropic.claude-v2:1を選択して参照回答を作成できる。https://github.com/corcel-api/cortex.t/blob/main/miner/miner.py
- 採掘された回答の採点
◦ 参考回答と回答の類似性を対比する。
◦ テキストプロンプトの場合、類似度対比アルゴリズムはTF-IDFであり、ベクトル化後にcosine_similarityを計算し、一方、回答は参照回答と比較して長すぎたり短すぎたりすることでペナルティを受ける;
◦ 採掘された回答のスコアリングの場合
◦ 回答は参照回答と比較される。align: left;">◦ 画像生成のために、類似性比較アルゴリズムは、写真をハッシュ文字列としてマッピングする知覚画像ハッシュ(PIH)であり、2つの写真の類似性を比較することは、2つのハッシュ文字列の間にいくつの不整合があるかを決定することによって行うことができ、これはやはりcosine_similarity関数に変換される。_similarity関数が計算されます。https://github.com/corcel-api/cortex.t/blob/main/cortext/reward.py
実際のアプリケーション:
- Corcel.テキストプロンプティング、画像生成タスク。https://corcel.io/
-実際のテキストプロンプトのテストでは、モデル開発者に尋ねたところ、次のような答えが返ってきました。「私はOpenAIによって開発されたAI言語モデルです。私はBittensorネットワークや分散型機械学習モデルには接続していません」
開発:
ソースのこの部分は主に以下から来ています: https://taostats.io/tokenomics/; https://messari.io/project/bittensor/profile
2019年:Bittensorは2人のヒューマンインテリジェンス研究者によって設立されました。2021年1月3日:「Kusanagi」がリリースされ、グリッドがアクティブ化され、マイナーと検証者が最初の$TAO報酬を獲得できるようになる。
2021年5月中旬: Opentensor Foundationは初期のコンセンサス問題に対処するため、Kusanagiを一時停止する。
2021年11月2日:KusanagiがNakamotoにフォーク。それまでKusanagiによって作成されていた546,113のTAOがNakamotoに移行される。
2023年1月10日: 委任ステーキングとサブグリッドの機能をテストするため、Finneyテストグリッドがリリースされました。
2023年1月13日: Polkadotプレーンチェーンスロットがオークションで獲得されました。しかし、Polkadotの開発速度に関する懸念のため、その後、Polkadotに依存するのではなく、Substrate上に構築された私独自のL1ブロックチェーンを使用することが決定された。https://www.theblockbeats.info/en/flash/123619
2023年3月20日:Finneyのメイングリッドがリリースされる。 2023年3月28日:Opentensor FoundationがBittensor上に構築されたLLMであるChattensorをリリースする。
10 月 2 日。align: left;">2023年10月2日:Revelotionは、画像の作成、サウンドトラックの作成、インターネット上のコンテンツのクロールなど、特定の種類の機械学習タスクに対するインセンティブを作成するためのサブグリッドを作成できるようにアップグレードされます。
2024年12月14日:Messariの研究者Sami KassabがBittensorの研究レポートを発表 https://twitter.com/Old_Samster/status/。1734977722424938993 以来、$TAOに強気であり続けている。
2024年1月10日:Opentensor FoundationがBIT001提案(First Bittensor Improvement Template)を発表。Improvement Template)を発表し、ダイナミックなTAOトークンのインセンティブを提案。