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Bittensor
Ein Protokoll, das ML-Modellanbieter auf spezialisierten Subnets in Wettbewerb treten lässt — Modelle bewerten sich gegenseitig, die qualitativ besten Miner verdienen TAO.
Bittensor ist ein Layer-1, der um ein anreizgetriebenes Netz von ML-Modellanbietern entworfen ist. Jedes Subnet spezialisiert sich auf eine Aufgabe (Textgenerierung, Embeddings, Bildgenerierung, Prediction Markets etc.). Miner in einem Subnet betreiben Modelle und bewerten die Outputs der anderen; Validatoren aggregieren die Scores; TAO-Token-Emissionen fließen an die am höchsten gerankten Miner.
Das Modell versucht, dezentrales ML-Training und -Inferenz über Marktmechaniken zu koordinieren. Kritiker argumentieren, dass die Bewertungsqualität der Subnets schwer zu verifizieren ist und dass Token-Anreize möglicherweise nicht auf wirklich nützliche Modelle konvergieren — offene Fragen, die die Roadmap des Protokolls aktiv adressiert.