Ambient nutzt die hohe Geschwindigkeit und Effizienz von Solana, führt den Mechanismus von Proof of Logits (POL) vor

Während sich die Technologien für Blockchain und künstliche Intelligenz weiterentwickeln, ist das effektive Kombinieren der beiden zu einem der Ziele geworden

As blockchain and artificial intelligence technologies continue to develop, how to effectively combine the two has become one of the goals of many innovative projects. Ambient was born in this context, dedicated to combining decentralized blockchain architecture with ultra-large-scale AI reasoning to explore a new intelligent economic model.

Während sich die Technologien für Blockchain und künstliche Intelligenz weiterentwickeln, ist das effektive Kombinieren der beiden zu einem der Ziele vieler innovativer Projekte geworden. In diesem Zusammenhang wurde Ambient geboren und widmet sich der Kombination der dezentralen Blockchain-Architektur mit ultra-großem KI-Argument, um ein neues intelligentes Wirtschaftsmodell zu untersuchen.

As a complete fork of Solana, Ambient retains Solana's high speed and efficiency, and creates a brand new blockchain ecosystem by introducing the Proof of Logits (PoL) mechanism.

Als komplette Gabel von Solana behält Ambient die hohe Geschwindigkeit und Effizienz von Solana bei und schafft ein brandneues Blockchain -Ökosystem, indem der Mechanismus von Proof of Logits (POL) eingeführt wird.

What is Ambient?

Was ist Ambient?

Ambient is a Layer-1 blockchain that combines Solana SVM compatibility with a novel proof-of-work mechanism to provide ultra-large-scale verified reasoning. The core concept of the Ambient project is to deeply integrate AI reasoning and blockchain to create a decentralized AI economy.

Ambient ist eine Layer-1-Blockchain, die Solana SVM-Kompatibilität mit einem neuartigen Proof-of-Work-Mechanismus kombiniert, um verifizierte Argumente im Bereich ultraleiter Maßstäbe bereitzustellen. Das Kernkonzept des Umgebungsprojekts besteht darin, die KI -Argumentation und die Blockchain zutiefst zu integrieren, um eine dezentrale KI -Wirtschaft zu schaffen.

Unlike traditional proof-of-stake (PoS) systems, Ambient uses an incentive mechanism similar to Bitcoin and provides predictable profits for each node that participates in network reasoning, fine-tuning, or training. This approach avoids reliance on enterprise-level GPUs and ensures sustainable profitability for miners through transaction- and inflation-based compensation. Both miners and users can receive rewards that match their contributions, and the value of the platform continues to increase as the network grows.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Proof-of-Stake-Systemen (POS) verwendet Ambient einen Anreizmechanismus, der Bitcoin ähnelt, und liefert vorhersehbare Gewinne für jeden Knoten, der am Netzwerk Denken, Feinabstimmung oder Schulungen teilnimmt. Dieser Ansatz vermeidet das Abhängigkeit von GPUs auf Unternehmensebene und gewährleistet die nachhaltige Rentabilität der Bergarbeiter durch Transaktions- und inflationsbasierte Kompensation. Sowohl Bergleute als auch Benutzer können Belohnungen erhalten, die ihren Beiträgen entsprechen, und der Wert der Plattform steigt mit zunehmendem Netzwerk weiter an.

Features of Ambient:

Merkmale der Umgebung:

Ambient team background and development status

Hintergrund und Entwicklungsstatus des Umgebungsteams

In addition to the background of the founder, Ambient has not yet disclosed information about other members. Ambient's CEO and founder Travis Good has a diverse academic background, and his academic career covers four fields: government, economics, computer science, and machine learning. Travis' leadership style focuses on execution and pragmatism. When promoting technological innovation, he always adheres to practical operations and focuses on executable solutions. In addition, Travis is very active on Twitter and often shares his unique insights on technology, innovation, and industry trends.

Zusätzlich zum Hintergrund des Gründers hat Ambient Informationen über andere Mitglieder noch nicht bekannt gegeben. Der CEO und Gründer von Ambients, Travis Good, hat einen vielfältigen akademischen Hintergrund, und seine akademische Karriere deckt vier Bereiche ab: Regierung, Wirtschaft, Informatik und maschinelles Lernen. Der Führungsstil von Travis konzentriert sich auf Ausführung und Pragmatismus. Bei der Förderung technologischer Innovationen hält er sich immer an praktische Operationen ein und konzentriert sich auf ausführbare Lösungen. Darüber hinaus ist Travis auf Twitter sehr aktiv und teilt häufig seine einzigartigen Einblicke in Technologie, Innovation und Branchentrends.

On April 1, Ambient completed a $7.2 million seed round of financing, led by a16z CSX, Delphi Digital, and Amber Group. Big Brain Holdings, Superscrypt, Proof Group, Rubik Ventures, Aethir Foundation, Edessa Capital, etc. participated in the investment. Ambient plans to launch a testnet in the second/third quarter.

Am 1. April absolvierte Ambient eine Finanzierungsrunde in Höhe von 7,2 Millionen US -Dollar, die von A16Z CSX, Delphi Digital und Amber Group angeführt wurde. Big Brain Holdings, Superscrypt, Proof Group, Rubik Ventures, Aethir Foundation, Edessa Capital usw. nahmen an der Investition teil. Ambient plant, im zweiten/dritten Quartal ein Testnet zu starten.

Logits Proof of Consensus Mechanism

Logits -Beweis für den Konsensmechanismus

The "Logits Proof" algorithm takes advantage of a key fact: logits (which can be understood as logical units) are both unique fingerprints and can effectively capture the "thinking" state of the model at a specific moment (that is, when the model is "streaming" output) through the hash value generated during the model generation process. Under this mechanism, the hash value of the logits proof is a hash list of each set of logits hash values before each output token. In short, for each token n, until the final token t, the hash value of the logits proof is:

Der Algorithmus "Logits Proof" nutzt eine wichtige Tatsache: Logits (die als logische Einheiten verstanden werden können) sind beide einzigartige Fingerabdrücke und können den "Denken" -Zustand des Modells in einem bestimmten Zeitpunkt (dh wenn das Modell "Streaming" -Ausgabe) durch den während des Modells erzeugten Hash -Werts erfasst. Unter diesem Mechanismus ist der Hash -Wert des Logits -Beweises eine Hash -Liste der einzelnen Logits -Hash -Werte vor jedem Ausgabe -Token. Kurz gesagt, für jedes Token n, bis zum letzten Token t ist der Hash -Wert des Logits -Beweises:

Hash(Hash(n) … Hash(t))

Hash (Hash (n)… Hash (t))

The hash value of the logits progress token proof is the logits hash after generating x tokens, where x is between n and t (inclusive), that is:

Der Hash -Wert der Logits Progress Token Proof ist der Logits -Hash, nachdem X Token generiert wurde, wobei x zwischen N und T (inklusive) liegt, dh:

Hash(n) … Hash(x) … Hash(t)

Hash (n)… Hash (x)… Hash (t)

Based on this principle, a verification mechanism can be constructed: first, the miner generates text; then, the verifier randomly selects a word in the text and asks the miner to provide the "mental state" at that point (that is, the corresponding logits progress mark proof hash). Then, the verifier performs a reasoning on the word in the same model and context to generate its own "mental state". If the "mental states" of the two (represented by hash values) are consistent, the verification is successful.

Basierend auf diesem Prinzip kann ein Überprüfungsmechanismus erstellt werden: Erstens generiert der Bergmann Text; Anschließend wählt der Verifizierer zufällig ein Wort im Text aus und bittet den Bergmann, an diesem Punkt den "mentalen Zustand" zu liefern (dh die entsprechenden Protokoll -Fortschrittsmarke -Beweis -Hash). Anschließend führt der Verifizierer eine Begründung auf das Wort im selben Modell und Kontext aus, um einen eigenen "mentalen Zustand" zu erzeugen. Wenn die "mentalen Zustände" der beiden (dargestellt durch Hash -Werte) konsistent sind, ist die Überprüfung erfolgreich.

This proof-of-work mechanism is consistent with the design principles of Bitcoin: mining (in this case, repeatedly executing the model through inference of 4,000 tokens) is expensive, but the verification process is very cheap (only 1 token is required for inference). This mechanism not only improves efficiency, but also ensures the security and reliability of verification.

Dieser Mechanismus für den Arbeitsproblem steht im Einklang mit den Entwurfsprinzipien von Bitcoin: Mining (in diesem Fall ist es teuer, das Modell wiederholt durch Inferenz von 4.000 Token auszuführen, aber der Überprüfungsprozess ist sehr billig (nur 1 Token ist für Inferenz erforderlich). Dieser Mechanismus verbessert nicht nur die Effizienz, sondern gewährleistet auch die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Überprüfung.