Bittensor의 10 개의 서브넷은 상대적으로 알려지지 않았음에도 불구하고 파도를 만들고 있습니다.

전문가는 기술, 채택 및 현재 가격 행동을 기반으로 각 서브넷에 대한 고장을 제공하여 분산 된 AI 생태계의 진화하는 세계에서 고유 한 사용 사례를 보여줍니다.

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.

Bittensor의 10 개의 서브넷은 암호화 커뮤니티에서 논의 되었음에도 불구하고 비교적 알려지지 않았습니다. 전문가는 분산 된 AI 생태계의 진화하는 세계에서 고유 한 사용 사례를 보여주는 각 서브넷에 대한 고장을 제공합니다.

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.

목록의 첫 번째는 강력한 모델을 훈련시키는 "OG 서브넷"Templar (SN3)입니다. Targon (SN4)은 디지털 공간의 새로운 분야 인 AI 생성 컨텐츠 감지에 중점을 둡니다.

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) 및 Zeus (SN18)는 또 다른 두 가지 주목할만한 서브 세트입니다. 하나는 BTC (Bitcoin) (BTC) AI의 재무 응용 프로그램을 보여주는 비트 코인 (BTC)을 제공합니다. 다른 하나는 강력한 다중 모달 추론을 제공하지만 텍스트, 이미지 및 오디오와 같은 다양한 소스의 데이터를 분석 할 수 있습니다.

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.

실용적이고 확장 가능한 AI 배포에 중점을 둔 서브 세트 인 Nineteen (SN19)은 규모에 따라 효율적이고 고성능 AI 추론을 구축했습니다. 반면, Omega (SN21 & SN24)는 큰 언어 모델 또는 LLM, 미세 조정 및 배포를 우선시하여 생성 텍스트 AI의 새로운 분야를 활용합니다.

Exploring Bittensor: Visual AI and Rewards Focus

Bittensor 탐색 : Visual AI 및 Rewards Focus

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.

Bittensor 탐색 : Visual AI 및 Rewards 초점은 목록의 다음에 Bitmind (SN34)가 있습니다. SN34 (Sincemind)는 Deepfake Detection 및 Browser 도구를 전문으로하여 보안 및 사용자를위한 응용 프로그램을 증가시킵니다. 효율성과 속도에 중점을 둔 가벼운 고속 추론을 강조하는 주요 서브 세트 인 Dojo (SN52).

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.

Visual AI 및 오픈 소스 분위기에 중점을 둔 Gradients (SN56)는 이미지 관련 AI 작업을 개발할 책임이 있습니다. 10 번째 주목할만한 서브 세트는 Chutes (SN64)이며, "배출 및 보상을 지배하는 데 주목을 받았습니다. 이 하위 집합은 Bittensor의 기본 토큰 인 TAO의 분포를 담당 할 수 있으며, 참가자에게 특히 수익성이 있거나 활발한 서브넷임을 시사합니다.

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.

저자는 또한이 서브넷에 10%가 할당 된 투자를 공개했다. 그들은 특히 Zeus (SN18)와 다른 사람들의 강력한 성능을 언급하여 할당을 20%에 가까운 것으로 나타났습니다. 또한 사용자는 "OG"와 비교하여 여전히 소규모 투자자임을 인정하지만 Battensor 생태계 내에서 자신을 보호하고 여행을 즐기고 있습니다. 본질적으로, 이러한 특정 Bittensor 서브넷은 분산 된 AI 네트워크 내에서 다양한 응용 프로그램 및 전문화를 보여줍니다.