Gensyns Delphi feiert Premiere als Echtzeit-Handelsplattform für Open-Source-KI-Benchmarks
In Kürze
Gensyn hat Delphi eingeführt, einen vollständig auf der Blockchain basierenden offenen Markt, auf dem Nutzer Positionen in Machine-Learning-Modellen handeln können, während diese in Echtzeit bewertet werden, wobei Belohnungen für die Unterstützung der besten Modelle winken.
Netzwerk für maschinelle Intelligenz Gensyn kündigte den Start von Delphi, ein offener Markt zur Bewertung und zum Handel mit der Leistungsfähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens.
Delphi ermöglicht es den Nutzern, Modelle in Echtzeit bei Benchmark-Tests zu beobachten und Anteile an denjenigen zu erwerben, von denen sie die beste Leistung erwarten. Dadurch entsteht ein Live-Marktsignal zur Leistungsfähigkeit der Modelle.
Während des Handels schwanken die Modellpreise, und aus den Bewertungen wird ein Intelligenzindex generiert. Nach Abschluss aller Bewertungsrunden beruhigt sich der Markt, und die Teilnehmer mit Positionen im Gewinnermodell erhalten Belohnungen. So entsteht ein Anreizkreislauf, der die Entwicklung von Open-Source-KI fördern soll.
Delphi ermöglicht es Nutzern, Positionen in führenden Open-Source-Modellen zu handeln, während diese bewertet werden. Zukünftig sollen Nutzer benutzerdefinierte Märkte erstellen und ihre eigenen Modelle einbringen können. Die Teilnahme umfasst die Auswahl eines Modells aus den verfügbaren Angeboten, das Positionieren einer Position basierend auf den erwarteten Wertentwicklungen, die Anpassung dieser Position bei Kursänderungen und den Erhalt von Auszahlungen, falls das gewählte Modell bei der Abrechnung erfolgreich ist.
Das System arbeitet mit einem vollständig symmetrischen On-Chain-LMSR-Mechanismus, der kontinuierliche Liquidität während des gesamten Marktzyklus gewährleistet. Dieser Ansatz ermöglicht es den Teilnehmern, Positionen jederzeit ohne Gegenparteien zu eröffnen oder zu schließen und sorgt für transparente On-Chain-Preisbildung ohne zentralisierte Orderbücher.
Zukünftige Versionen von Delphi werden es den Nutzern ermöglichen, als Marktgestalter zu agieren. defiDie Bewertungskriterien werden festgelegt und teilnahmeberechtigte Modelle ermittelt. Die Marktteilnehmer erhalten einen Anteil der generierten Einnahmen, wodurch die Entwicklung neuer Benchmarks und Umgebungen für Open-Source-Maschinelles Lernen gefördert wird. Zu den weiteren geplanten Funktionen gehören die Möglichkeit, Open-Source-Modelle zusammen mit aufgabenspezifischen Systemvorgaben einzureichen, ihre Leistung über verschiedene Bewertungsrunden hinweg zu verfolgen und ihre Positionen entsprechend anzupassen. Modelle können aus beliebigen Quellen stammen, wobei die wettbewerbsfähigsten Modelle voraussichtlich ohne Genehmigung im Gensyn-Netzwerk trainiert werden, wo die Herkunft durch einen dezentralen Workflow vom Training bis zur Bewertung erhalten bleibt.
Verde: Ermöglichung verifizierbarer Evaluierungen von maschinellem Lernen
Die dezentrale Struktur von Delphi wird unterstützt durch GensynDie verifizierbare Laufzeitumgebung von Gensyn umfasst einen proprietären Compiler und bitweise reproduzierbare CUDA-Kernel. Alle Modellevaluierungen werden in dieser Umgebung durchgeführt und mit Verde, dem Verifizierungssystem für maschinelles Lernen von Gensyn, verifiziert. Dadurch kann jeder die Genauigkeit der Ergebnisse überprüfen und sicherstellen, dass die Marktergebnisse die tatsächliche Modellleistung widerspiegeln, ohne von einer zentralen Instanz abhängig zu sein.
Delphi ist aktuell im Gensyn-Testnetz verfügbar. Geplant ist die Einführung weiterer Domänen und längerfristiger Märkte, die ein breiteres Spektrum an KI-Fähigkeiten bewerten. Auch Vault-Staking ist vorgesehen. Dadurch können Teilnehmer Liquidität bereitstellen, Zugang zu Modellgruppen oder Modellkategorien erhalten und auf weitere Funktionen zugreifen. Mit dem Übergang zum Mainnet wird Delphi von Test-Token zu realem wirtschaftlichem Wert übergehen und einen offenen und nachvollziehbaren Marktplatz für maschinelle Intelligenz etablieren.
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Über den Autor
Alisa, eine engagierte Journalistin bei der MPost, ist auf Kryptowährungen, Zero-Knowledge-Proofs, Investitionen und den weitreichenden Bereich spezialisiert Web3. Mit einem scharfen Blick für neue Trends und Technologien liefert sie eine umfassende Berichterstattung, um die Leser über die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft des digitalen Finanzwesens zu informieren und einzubeziehen.
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