شكرا لك، ياشاس، على الإشارة إلى هذا. (ملاحظة: في الواقع أكثر من 535، خاصة أن هذا يحتسب فقط من إحصائيات 😉 Typefully). الأمر ليس فقط عن الطحن؛ هناك قصص لا حصر لها وراء تلك الكتلة الزرقاء وتلك الليالي بلا نوم. إذا كنت تبدأ شيئا جديدا ولديك شغف حقيقي به، لا تستسلم. ابحث عن طريقة للنمو وابحث عن زملاء يمكنهم دعمك. فشل كثيرا، وكرر، وغير الاتجاه، واستمر حتى تكتشف ما يناسبك. حتى لو لم تنجح في البداية، تجربتك ستجعلك شخصا أفضل.

➥ شبكات TAO الفرعية - ماذا ينتظر بعد تقسيم النصف يقلل $TAO النصف من الإمداد الجديد، مما يزيد الضغط على الشبكات الفرعية للتنافس على الانبعاثات. تخلق الشبكات الفرعية سوقا يتجه فيه TAO نحو شبكات تقدم مخرجات قابلة للقياس. لهذا السبب تهم @opentensor دعني أشرح ذلك في الثلاثينيات 🧵 — — — ► ما هي الشبكات الفرعية؟ الشبكات الفرعية هي شبكات الذكاء الاصطناعي المستقلة داخل Bittensor. كل واحدة تتعامل مع عبء عمل محدد وتحصل على TAO بناء على جودة الإخراج. قبل dTAO، كانت الشبكة الفرعية 0 (الجذر) تتحكم في الانبعاثات من خلال مجموعة مدققة صغيرة. بعد dTAO: ▸ يختار حاملو TAO الشبكات الفرعية التي يفوضون إليها ▸ لكل شبكة فرعية رمز ألفا خاص بها ▸ رهن TAO يعيد رمز تلك الشبكة الفرعية ▸ انتقال الانبعاثات إلى الشبكات الفرعية مع الطلب والجر حولت dTAO المكافآت من التسجيل المركزي إلى المنافسة المفتوحة. — ► كيفية تقييم شبكة فرعية الشبكة الفرعية قوية إذا كانت تستطيع 'جذب' TAO مع مرور الوقت. يمكن أن تساعدك هذه المعايير في الحكم على اختيار الشبكة الفرعية الأكثر أداء: ▸ الأساسيات: فريق قادر مع منتج مركز ▸ السرد: سهل الشرح ويتواصل باستمرار ▸ الجاذبية: المستخدمون، الإيرادات، أو الاستخدام الذي يؤكد الطلب ▸ قوة الانبعاثات: مدى جودة الشبكة الفرعية في تحقيق الانبعاثات بناء على درجات المدققين وتدفقات التخزين ▸ تقليل التأثير: تبقى الشبكات الفرعية التي تستمر في إنتاج إنتاج ثابت جذابة عند انخفاض الانبعاثات — ► فئات الشبكات الفرعية تنقسم الشبكات الفرعية إلى فئات عامة بناء على نوع العمل الذكاء الاصطناعي الذي تقدمه. ▸ الاستدلال والحوسبة: تشغيل وتقديم النماذج على وحدات معالجة الرسومات → @chutes_ai، @nineteen_ai، @TargonCompute ▸ البيانات والفهرسة: جمع وتنظيم البيانات لاستخدام الذكاء الاصطناعي → @openkaito، @tplr_ai ▸ التدريب والضبط الدقيق: تحسين أو تدريب النماذج بكفاءة → @gradients_ai ▸ التنبؤ والتمويل: التنبؤ، العرافات، ونماذج المخاطر → @BittensorBrain، @BackpropFinance ▸ التكنولوجيا الحيوية والبحث: أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المعتمدة على العلم → @metanova_labs ، @OpenQuantum_ ▸ المرافق والجسور: أدوات للسيولة والوصول عبر السلاسل → @v0idai، @MetaHashSn73 تظهر هذه الفئات كيف تتنافس الشبكات الفرعية المختلفة على TAO بناء على نوع العمل الذي تقدمه. — ► لماذا يهم تتجه TAO نحو شبكات تحقق نتائج جيدة باستمرار. الأشخاص الذين يفوضون مسؤول العمل الخاص بهم يقررون أي الشبكات تحصل على موارد أكثر، لذا الشبكات الأفضل تجذب المزيد من المكتب مع مرور الوقت. يقلل هذا التقسيم إلى النصف من انبعاثات TAO اليومية من 7,200 إلى 3,600، مما يزيد من حدة المنافسة. وهذا يشجع على التفويض إلى شبكات ذات إيرادات مستقرة وصندوق PMF واضح. تعتمد المكافآت على أداء كل شبكة، وتقييمات المدققين لديهم، وكمية TAO التي تجذبها. الشبكات التي تؤدي أداء أفضل وتجذب المزيد من TAO تحصل على حصة أكبر من الموارد، بينما الشبكات الأقل نجاحا تحصل على موارد أقل. ونتيجة لذلك، ستتنافس الشبكات بشكل أكثر حدة → منتجات أفضل وتعود القيمة → منظومة تاو البيئي.