Bittensorの10のサブネットは、比較的知られていないにもかかわらず波を作っています

技術、採用、現在の価格アクションに基づいて、専門家は各サブネットの内訳を提供し、分散型AIエコシステムの進化する世界で独自のユースケースを紹介します。

Bittensor's 10 subnets are relatively unknown despite being discussed in the crypto community. An expert offers a breakdown for each subnet, showcasing their unique use cases in the evolving world of the decentralized AI ecosystem.

Cryptoコミュニティで議論されているにもかかわらず、Bittensorの10のサブネットは比較的不明です。専門家は各サブネットの内訳を提供し、分散型AIエコシステムの進化する世界で独自のユースケースを紹介します。

The first in the list is the "OG subnet," Templar (SN3), which comes with training powerful models. Targon (SN4) focuses on AI-generated content detection, an emerging field in the digital space.

リストの最初は「OGサブネット」Templar（SN3）です。これには、強力なモデルのトレーニングが付属しています。 Targon（SN4）は、デジタル空間の新興分野であるAI生成コンテンツ検出に焦点を当てています。

PTN (SN8) and Zeus (SN18) are another two notable subsets. One provides Bitcoin (BTC) intraday prediction models, demonstrating financial applications of AI. While the other offers powerful multi-modal inference, meaning it can analyze data from diverse sources like text, images, and audio.

PTN（SN8）とゼウス（SN18）は、もう2つの顕著なサブセットです。 1つは、ビットコイン（BTC）内部予測モデルを提供し、AIの財務アプリケーションを実証しています。もう1つは強力なマルチモーダル推論を提供しますが、テキスト、画像、オーディオなどの多様なソースからのデータを分析できます。

Nineteen (SN19), a subset focusing on practical and scalable AI deployments, has built efficient, high-performance AI inference at scale. On the other hand, Omega (SN21 & SN24) prioritizes large language model, or LLM, fine-tuning and deployment that harnesses the emerging field of generative text AI.

実用的でスケーラブルなAI展開に焦点を当てたサブセットである19（SN19）は、大規模に効率的で高性能AI推論を構築しました。一方、Omega（SN21＆SN24）は、生成テキストAIの新たな分野を活用するLLM、LLM、微調整および展開を優先します。

Exploring Bittensor: Visual AI and Rewards Focus

ビテンサーの探索：Visual AIおよびRewardsフォーカス

Next in the list is Bitmind (SN34), which specializes in deepfake detection and browser tools, to ramp up on security and user-facing applications. Dojo (SN52), a key subset that emphasizes lightweight, high-speed inference, focusing on efficiency and speed.

ビテンサーの探索：Visual AIとRewards Focus in Nextの次はBitMind（SN34）です。これは、Deepfake Detection and Browserツールを専門としており、セキュリティとユーザー向けのアプリケーションを強化します。 Dojo（SN52）は、効率と速度に焦点を当てた軽量で高速推論を強調する重要なサブセットです。

With a focus on visual AI and an open-source vibe, Gradients (SN56) is responsible for developing image-related AI tasks. The tenth notable subset is Chutes (SN64), which has gained attention for "dominating emissions and rewards." This subset might be responsible for the distribution of TAO, Bittensor's native token, suggesting it's a particularly profitable or active subnet for participants.

視覚的なAIとオープンソースの雰囲気に焦点を当てた勾配（SN56）は、画像関連のAIタスクの開発を担当します。 10番目の注目すべきサブセットはチュート（SN64）であり、「排出と報酬を支配する」ために注目を集めています。このサブセットは、BittensorのネイティブトークンであるTaoの分布に責任がある可能性があり、参加者にとって特に収益性のあるまたはアクティブなサブネットであることを示唆しています。

The author also revealed their investment, with 10% allocated to these subnets. They noted a strong performance, particularly from Zeus (SN18) and others, bringing their allocation close to 20%. Additionally, the user acknowledges they are still a smaller investor compared to the "OGs" but are bracing themselves and enjoying their journey within the Bittensor ecosystem. In essence, these specific Bittensor subnets showcase the diverse applications and specializations within the decentralized AI network.

著者はまた、これらのサブネットに10％が割り当てられ、投資を明らかにしました。彼らは、特にゼウス（SN18）などからの強力なパフォーマンスに注目し、割り当てを20％に近づけました。さらに、ユーザーは、「OGS」と比較してまだ少ない投資家であることを認めていますが、自分自身を備えて、両装飾エコシステム内での旅を楽しんでいます。本質的に、これらの特定のビテンサーサブネットは、分散型AIネットワーク内の多様なアプリケーションと専門化を紹介します。