【长推】让 AI Agent 相互竞争?解读 Masa 在 Bittensor 上的 AI Agent 竞赛
Chainfeeds 导读:
去中心化 AI 数据网络 Masa 近期在 Bittensor 上创建二号子网 AI AIgent 斗兽场(Arena),让 AI Agent 相互竞争以赚取 TAO 代币奖励。很多人一定好奇,Masa 网络是怎么回事,和 Bittensor 上的子网什么关系,让 AI Agent 竞争代币奖励好玩之处在哪里?
文章来源:
https://x.com/tmel0211/status/1869950892897869966
文章作者:
Haotian
观点:
Haotian:Masa 是一个去中心化的 AI 数据网络,目标是创一个公平、开放的 AI 训练数据层,简单而言:Masa 的目标是给 AI Agent 和大模型训练开发者提供实时、高质量、低价的数据,包括推特数据、Discord 数据、网络爬虫数据等等。可以对标最近发币的 Grass 和 Vana。但由于去中心化 AI 数据平台目前尚处于早期,且各家都有自己侧重点和资源优势,还远没有到评优劣的时候。Masa 今年大命题从小落地入手,是为 AI 开发者提供免费的推特数据。如果直接在推特开发者平台购买,开发者需要每月付费几万美金。推特数据是很多 web3 AI 开发者用于做 AI Agent 和交易大模型最重要的数据源之一。 为啥要去 Bittensor 上构建子网呢?首先 Bittensor 作为一个去中心化的机器学习网络,在 AI 算法优化、大模型推理微调等方向提供了创新的解决方案,在 AI+Crypto 领域算是有代表性的头部项目。Bittensor 网络允许开发者在其基础上创建 Subnet 子网,相当于在原本 Bittensor 链上构建一个网络分支,每个子网可以有自己独特的验证机制、激励规则、特有的 AI 模型或任务等等,相当于一种 AI 基础设施的定制化共享,当然前提得质押 TAO 代币。Masa 在 Bittensor 部署的第一个子网为 SN42 数据服务子网,用来提供和处理实时推特数据,SN59 是 Masa 在 Bittensor 上部署的第二个子网,主要为训练和落地应用 AI Agent。那么,为啥 Masa 要在 Bittensor 上部署子网,而不是在自身平台内构建这些。 Masa 本身有自己的数据贡献网络,又通过整合合作应用了 Bittensor 的强大的奖励机制,相当于铺垫好了数据、算力、算法、奖励等要素,现在就差一个验证这些 infra 是否给力的落地应用场景了? Masa 锁定了当下最火的 Ai Agent,用 AI Agent 竞赛的方式来秀肌肉,具体如何做呢?用户可以用已有的 Agent 或重新创建一个 AI Agent(可选基于 ELIZA 等各种 Agent 框架,或者用 Bid 平台无代码快速创建),在 Agent 部署好之后可注册成为 SN59 矿工身份(主要完成 Twitter 账号验证,支付 TAO 代币注册费等),部署好之后,即可参与竞赛,包括推特 Mentions 提及度、Impressions 展示次数、likes 点赞数、Replies 回复数、Followers 关注数等等,最后竞赛结束后根据 AI Agent 的表现分发 TAO 代币奖励。
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