Tars AI

Tars AI는 머신러닝 프레임워크를 탈중앙화된 블록체인 인프라와 통합하는 인공지능 플랫폼입니다. 2023년 Tars Protocol에 의해 출시된 이 플랫폼은 개인정보 보호 AI 모델 학습, 탈중앙화된 컴퓨팅 자원, 커뮤니티 주도 거버넌스를 가능하게 하는 데 중점을 둡니다. 이 생태계는 AI 개발 도구에 대한 접근성을 제공하는 동시에 상호 운용성과 확장성을 지원하도록 설계되었습니다. ^{[1] [2]}\n\n

\n## 개요\n\nTars AI는 AI 개발자, 데이터 제공자 및 컴퓨팅 자원 기여자를 연결하는 다층 네트워크로 작동합니다. 플랫폼은 세 가지 주요 구성 요소를 중심으로 구조화되어 있습니다.\n1. Tars Hub: 프로토콜 업그레이드, 재무 할당 및 커뮤니티 제안 관리를 담당하는 탈중앙화 자율 조직(DAO)입니다. 2. Tars Builder: 온체인에서 AI 모델을 생성하고 배포하기 위한 도구 세트로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전과 같은 애플리케이션을 위한 템플릿을 제공합니다. 3. 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크: AI 모델 학습을 위해 컴퓨팅 자원(GPU/TPU)을 제공하는 글로벌 노드 네트워크로, 플랫폼의 네이티브 토큰인 TAI를 통해 인센티브가 제공됩니다.\n\n이 플랫폼은 데이터 프라이버시를 위해 영지식 증명(zk-SNARKs)을 통합하고, 이더리움 및 BNB 체인과의 크로스 체인 호환성을 지원하며, 참여자를 위한 토큰화된 보상 시스템을 구현합니다.\n\n## 역사\n\nTars AI는 2023년 AI 연구원과 블록체인 개발자 팀에 의해 설립되었습니다. 이 프로젝트는 탈중앙화 기술과 인공지능에서의 잠재적 응용에 대한 관심이 높아지던 시기에 등장했습니다. 초기 자금은 벤처 캐피털 투자와 탈중앙화 보조금의 조합을 통해 확보되었으며, 이를 통해 팀은 AI 인프라의 탈중앙화를 강조하는 선언문에서 비전을 제시할 수 있었습니다. ^{[2] [1] [3]}\n\n\n## 기술\n\nTars AI의 기술 프레임워크는 네 가지 핵심 구성 요소를 기반으로 구축되었습니다.\n1. 개인정보 보호 컴퓨팅: zk-SNARKs 및 동형 암호화를 사용하여 암호화된 데이터셋에서 모델 학습을 가능하게 함으로써 데이터 기밀성을 보장합니다. 2. 탈중앙화 컴퓨팅 마켓플레이스: 노드 네트워크가 하드웨어 자원을 기여하며, AI 작업에 최적화된 합의 알고리즘과 독자적인 알고리즘으로 관리되는 자원 할당을 특징으로 합니다. 3. 상호 운용성: EVM 호환 블록체인 간의 AI 모델 이식성을 촉진하고 탈중앙화 스토리지를 위해 IPFS와 통합됩니다. 4. 오픈 소스 SDK: 모델 양자화, 온체인 추론 및 데이터셋에 대한 토큰 게이트 액세스를 위한 라이브러리를 제공합니다.\n\n이 플랫폼은 에너지 소비를 줄이는 것을 목표로 원시 전력이 아닌 컴퓨팅 출력의 품질을 기반으로 기여도를 평가하는 "학습 증명(Proof-of-Learning)"이라는 합의 메커니즘을 사용합니다. ^{[1] [2] [3]}\n\n\n### TAI 토큰\n\nBEP-20 표준을 기반으로 하는 TAI 토큰은 플랫폼의 유틸리티 및 거버넌스 토큰 역할을 하며, 최대 공급량은 10억 개입니다.\n\n기능:\n

• 네트워크 수수료: TAI는 컴퓨팅 자원 및 모델 배포 비용을 지불하는 데 사용됩니다.\n
• 스테이킹: 노드 운영자와 검증인은 네트워크 보안에 참여하고 보상을 받기 위해 TAI를 스테이킹합니다.\n
• 거버넌스: 토큰 보유자는 재무 할당 및 프로토콜 업그레이드를 포함한 DAO 제안에 투표할 수 있습니다.\n## 토크노믹스\n
• 35%는 커뮤니티 인센티브, 25%는 개발자, 20%는 투자자, 15%는 재단, 5%는 초기 어드바이저에게 할당됩니다.\n\n
  
  \n\nTars AI는 데이터셋 호스팅을 위해 Filecoin 및 Arweave와 같은 탈중앙화 스토리지 네트워크와 협력합니다. 또한 노드 네트워크를 확장하기 위해 DePIN 프로젝트와 협력합니다. 플랫폼의 보조금 프로그램은 윤리적 AI 감사 및 저자원 언어 모델과 같은 분야의 연구를 지원합니다. ^{[4] [5] [2] [1] [6] [7]}\n