Ambient：نظام بيئي مبتكر يجمع بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

في ظل التقدم التكنولوجي المستمر اليوم، أصبح دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي محور تركيز العديد من المشاريع الابتكارية. وقد نشأت Ambient في هذا السياق، حيث تكرس جهودها لدمج بنية البلوكتشين اللامركزية مع استنتاجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، لاستكشاف نموذج اقتصادي ذكي جديد.

باعتبارها انقسامًا كاملًا عن سولانا، لا تحتفظ Ambient فقط بخصائص سولانا عالية السرعة والكفاءة، بل تخلق أيضًا نظاماً بيئيًا فريدًا للبلوكتشين من خلال إدخال آلية إثبات Logits (PoL).

الفكرة الأساسية لـ Ambient

Ambient هي كتلة من الطبقة الأولى، تجمع بين توافق Solana SVM وآلية إثبات العمل المبتكرة، مما يوفر قدرة تحقق ضخمة. الفكرة الأساسية للمشروع هي الدمج العميق بين استدلال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا البلوكتشين، لإنشاء كيان اقتصادي لامركزي للذكاء الاصطناعي.

على عكس أنظمة إثبات الحصة التقليدية (PoS)، تعتمد Ambient آلية تحفيز مشابهة لبيتكوين، مما يوفر أرباحاً متوقعة لكل عقدة تشارك في استدلال الشبكة أو تعديلها أو تدريبها. تتجنب هذه الطريقة الاعتماد على وحدات معالجة الرسوميات الخاصة بالمؤسسات، من خلال نظام تعويض يعتمد على المعاملات والتضخم، مما يضمن ربحية مستدامة للعمال المناجم. يمكن للمشاركين الحصول على مكافآت تتناسب مع مساهماتهم، بينما تزداد قيمة المنصة مع نمو الشبكة.

الخصائص الرئيسية لـ Ambient

1. استدلال فعال وأمان: تقديم استدلال موثوق تمامًا، مع نفقات أقل من 1%، مع ضمان أمان عالٍ على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (بأكثر من 600 مليار معلمة) وإصداراتها المعدلة.

2. أداء تدريب ممتاز: أداء التدريب أفضل بمعدل 10 مرات مقارنة بالطرق الحالية، مما يعزز بشكل كبير كفاءة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.

3. ارتفاع استغلال عمال المناجم: من خلال تحسين نموذج واحد، تم تعزيز استغلال عمال المناجم وزيادة كفاءة عملية الاستدلال والتحقق.

4. إثبات العمل غير المحجوز: يعتمد آلية إثبات العمل غير المحجوز لضمان التنافس الاقتصادي في الأنشطة الأساسية للشبكة (الاستدلال، التعديل الدقيق، التدريب)، مع الحفاظ على TPS مرتفع، مما يتجنب عنق الزجاجة في الأداء في البلوكتشين التقليدي.

خلفية الفريق وحالة التطور الحالية

الرئيس التنفيذي ومؤسس Ambient، ترافيس جود، يمتلك خلفية أكاديمية متنوعة تشمل مجالات العلوم الحكومية، والاقتصاد، وعلوم الحاسوب، وتعلم الآلة. تركز أسلوب قيادة ترافيس على التنفيذ والواقعية، حيث يلتزم دائمًا بالعمليات العملية ويركز على الحلول القابلة للتنفيذ عند دفع الابتكار التكنولوجي. إنه نشط جدًا على وسائل التواصل الاجتماعي، وغالبًا ما يشارك رؤاه الفريدة حول التكنولوجيا، والابتكار، واتجاهات الصناعة.

في 1 أبريل من هذا العام، أكملت Ambient جولة تمويل أولية بقيمة 7.2 مليون دولار، بمشاركة العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة. يخطط المشروع لإطلاق شبكة اختبار في الربع الثاني أو الثالث من هذا العام.

آلية توافق لوجيتس

تستخدم خوارزمية "إثبات لوغيتس" التي قدمتها Ambient لوغيتس (التي يمكن فهمها كوحدات منطقية) كميزة فريدة. هذه الآلية قادرة على التقاط "حالة التفكير" للنموذج في لحظة معينة، وخاصةً عندما يكون خروج النموذج "تدفقياً".

تحت هذه الآلية، فإن قيمة الهاش المثبتة بواسطة logits هي قائمة هاش لكل مجموعة من قيم logits قبل كل توكن إخراج. ببساطة، بالنسبة لكل توكن n حتى التوكن النهائي t، فإن قيمة الهاش المثبتة بواسطة logits هي:

هاش(هاش(ن) ... هاش(ت))

وتمثل قيمة التجزئة لشهادة تقدم logits قيمة التجزئة لـ x من الرموز بعد إنشاءها، حيث يقع x بين n و t (بما في ذلك n و t):

Hash(n) ... Hash(x) ... Hash(t)

استنادًا إلى هذه النظرية، قامت Ambient ببناء آلية تحقق فعالة: بعد أن يقوم المنجمون بإنشاء نص، يختار المدقق كلمة عشوائيًا ويطلب من المنجمين تقديم "حالة التفكير" الخاصة بتلك النقطة (أي إثبات تجزئة سجل التقدم المقابل). ثم يقوم المدقق بتنفيذ استدلال على نفس الكلمة في نفس النموذج والسياق، ويولد "حالة التفكير" الخاصة به. إذا كانت "حالات التفكير" لكليهما (الممثلة من خلال قيمة التجزئة) متطابقة، فإن التحقق يكون ناجحًا.

آلية إثبات العمل هذه مشابهة لمبادئ تصميم البيتكوين: التعدين (من خلال تنفيذ النموذج بشكل متكرر عبر استدلال عدد كبير من الرموز) مكلف للغاية، لكن عملية التحقق اقتصادية جداً (تتطلب فقط استدلال رمز واحد). لا تعزز هذه الآلية الكفاءة فحسب، بل تضمن أيضاً أمان وموثوقية التحقق.