GaiaNet: Mạng đại lý GenAI

Trừu tượng

Các mô hình ngôn ngữ mở mã nguồn mở chuyên biệt, tinh chỉnh và tăng cường RÁCH là những yếu tố chính trong các ứng dụng tác nhân AI mới nổi. Tuy nhiên, các ứng dụng đại lý này cũng đưa ra những thách thức độc đáo đối với điện toán đám mây truyền thống và cơ sở hạ tầng SaaS, bao gồm các yêu cầu mới về tính di động của ứng dụng, ảo hóa, cách ly bảo mật, chi phí, quyền riêng tư dữ liệu và quyền sở hữu.

GaiaNet là một cơ sở hạ tầng điện toán phi tập trung cho phép mọi người tạo, triển khai, mở rộng quy mô và kiếm tiền từ các tác nhân AI của riêng họ phản ánh phong cách, giá trị, kiến thức và chuyên môn của họ. Một nút GaiaNet bao gồm thời gian chạy ứng dụng đa nền tảng và hiệu suất cao, LLM được tinh chỉnh, mô hình nhúng kiến thức, cơ sở dữ liệu vector, trình quản lý lời nhắc, máy chủ API mở và hệ thống plugin để gọi các công cụ và chức năng bên ngoài bằng cách sử dụng đầu ra LLM. Nó có thể được triển khai bởi bất kỳ nhân viên tri thức nào như một bản sao kỹ thuật số và được cung cấp dưới dạng dịch vụ API web. Một loại tài sản có thể giao dịch mới và một thị trường có thể được tạo ra từ các cơ sở và thành phần kiến thức cá nhân. Các nút GaiaNet tương tự được tổ chức thành các miền GaiaNet, cung cấp các dịch vụ đại lý AI đáng tin cậy và đáng tin cậy cho công chúng. Nút và tên miền GaiaNet được điều chỉnh bởi GaiaNet DAO (Tổ chức tự trị phi tập trung). Thông qua các hợp đồng thông minh Purpose Bound Money, mạng GaiaNet là một thị trường phi tập trung cho các dịch vụ đại lý AI.

Giới thiệu

Sự xuất hiện của ChatGPT và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cách mạng hóa cách con người sản xuất và tiêu thụ kiến thức. Trong vòng một năm, các ứng dụng gốc AI đã phát triển từ chatbot đến phi công phụ, đến các đại lý.

Các tác nhân AI sẽ ngày càng phát triển từ các công cụ hỗ trợ (giống như Copilots) thành các thực thể tự trị có khả năng hoàn thành nhiệm vụ một cách độc lập. - Tiến sĩ Andrew Ng tại Hội nghị thượng đỉnh Sequoia Capital AI Ascent 2024

Tác nhân là các ứng dụng phần mềm có thể tự hoàn thành các nhiệm vụ một cách tự chủ như con người. Nhân viên có thể hiểu nhiệm vụ, lập kế hoạch các bước để hoàn thành nhiệm vụ, thực hiện tất cả các bước, xử lý lỗi và ngoại lệ và cung cấp kết quả. Trong khi một LLM mạnh mẽ có thể hoạt động như "bộ não" cho tác nhân, chúng ta cần kết nối với các nguồn dữ liệu bên ngoài (mắt và tai), cơ sở kiến thức và lời nhắc (kỹ năng), kho lưu trữ ngữ cảnh (bộ nhớ) và các công cụ bên ngoài (tay). Đối với các tác vụ của đại lý, chúng tôi thường cần tùy chỉnh chính LLM

• để giảm ảo giác trong một lĩnh vực cụ thể.
• để tạo phản hồi ở một định dạng cụ thể (ví dụ: lược đồ JSON).
• để trả lời các câu hỏi "không chính xác về mặt chính trị" (ví dụ: để phân tích khai thác CVE cho một tác nhân trong lĩnh vực bảo mật).
• và để trả lời các yêu cầu theo một phong cách cụ thể (ví dụ: bắt chước một người).

Đại lý là phần mềm phức tạp đòi hỏi lượng kỹ thuật và tài nguyên đáng kể. Ngày nay, hầu hết các đại lý đều là nguồn gần và được lưu trữ trên các LLM dựa trên SaaS. Các ví dụ phổ biến bao gồm GPT và phi công đồng lái của Microsoft / GitHub trên OpenAI LLM và Duet trên Gemini LLM của Google.

Tuy nhiên, như chúng ta đã thảo luận, một yêu cầu quan trọng đối với các tác nhân là tùy chỉnh và điều chỉnh LLM cơ bản và ngăn xếp phần mềm của nó cho các tác vụ cụ thể theo miền - một lĩnh vực mà SaaS tập trung hoạt động rất kém. Ví dụ, với ChatGPT, mọi tác vụ nhỏ đều phải được xử lý bởi một mô hình rất lớn. Việc tinh chỉnh hoặc sửa đổi bất kỳ mô hình ChatGPT nào cũng rất tốn kém. Các LLM một kích thước phù hợp với tất cả gây bất lợi cho trường hợp sử dụng tác nhân về khả năng, căn chỉnh và cấu trúc chi phí. Hơn nữa, các LLM được lưu trữ SaaS thiếu kiểm soát quyền riêng tư về cách kiến thức riêng tư của đại lý có thể được sử dụng và chia sẻ. Do những thiếu sót này, rất khó để những người lao động tri thức cá nhân tạo và kiếm tiền từ các đại lý cho miền và nhiệm vụ của riêng mình trên các nền tảng SaaS như OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft và AWS.

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một nền tảng phần mềm phi tập trung và mạng lưới giao thức cho các tác nhân AI cho tất cả mọi người. Cụ thể, mục tiêu của chúng tôi là gấp đôi.

Mục tiêu #1: Trao quyền cho các cá nhân kết hợp kiến thức và chuyên môn cá nhân của mình vào các ứng dụng đại lý LLM cá nhân. Những ứng dụng này nhằm mục đích thực hiện các nhiệm vụ kiến thức và sử dụng các công cụ giống như cá nhân, nhưng cũng phản ánh phong cách và giá trị của cá nhân.

Mục tiêu #2: Cho phép các cá nhân cung cấp và mở rộng quy mô các đại lý LLM của họ dưới dạng dịch vụ và được bồi thường cho chuyên môn và công việc của họ.

GaiaNet là "YouTube dành cho kiến thức và kỹ năng".

Mã nguồn mở và phân quyền

Tính đến tháng 4 năm 2024, có hơn 6000 LLM mã nguồn mở được xuất bản trên Hugging face. So với các LLM nguồn đóng, chẳng hạn như GPT-4, LLM nguồn mở mang lại lợi thế về quyền riêng tư, chi phí và thiên vị hệ thống. Ngay cả với hiệu suất QA chung, LLM nguồn mở đang thu hẹp khoảng cách với các đối tác nguồn đóng một cách nhanh chóng.

Đối với các trường hợp sử dụng tác nhân AI, người ta đã chứng minh rằng các LLM nhỏ hơn nhưng dành riêng cho nhiệm vụ thường hoạt động tốt hơn các mô hình chung lớn hơn.

Tuy nhiên, rất khó để các cá nhân và doanh nghiệp triển khai và điều phối nhiều LLM được tinh chỉnh trên cơ sở hạ tầng GPU không đồng nhất của riêng họ. Ngăn xếp phần mềm phức tạp cho các tác nhân, cũng như sự tương tác phức tạp với các công cụ bên ngoài, rất mong manh và dễ bị lỗi.

Hơn nữa, các tác nhân LLM có các đặc điểm mở rộng hoàn toàn khác so với các máy chủ ứng dụng trước đây. LLM cực kỳ chuyên sâu về mặt tính toán. Một máy chủ tác nhân LLM thường chỉ có thể phục vụ một người dùng tại một thời điểm và nó thường chặn trong vài giây tại một thời điểm. Nhu cầu mở rộng quy mô không còn là xử lý nhiều yêu cầu không đồng bộ trên một máy chủ duy nhất, mà là cân bằng tải giữa nhiều máy chủ rời rạc trên quy mô internet.

Dự án GaiaNet cung cấp SDK và thời gian chạy đa nền tảng và hiệu quả cao cho các LLM nguồn mở được tinh chỉnh với cơ sở kiến thức độc quyền, lời nhắc tùy chỉnh, phản hồi có cấu trúc và các công cụ bên ngoài để gọi hàm. Một nút GaiaNet có thể được bắt đầu trong vài phút trên bất kỳ thiết bị cá nhân, đám mây hoặc biên nào. Sau đó, nó có thể cung cấp dịch vụ thông qua mạng web3 được khuyến khích.

Nút GaiaNet

Đơn vị hoạt động cơ bản trong mạng GaiaNet là một nút. Nút GaiaNet là một ngăn xếp phần mềm được sắp xếp hợp lý cho phép bất kỳ người có năng lực kỹ thuật nào chạy một tác nhân AI của riêng mình. Ngăn xếp phần mềm trên nút GaiaNet bao gồm 7 thành phần chính sau.

1 Thời gian chạy ứng dụng. Các ứng dụng GaiaNet chạy trong một sandbox nhẹ, an toàn và hiệu suất cao được gọi là WasmEdge. Là một dự án mã nguồn mở được quản lý bởi Linux Foundation và CNCF, thời gian chạy WasmEdge hoạt động liền mạch với các công cụ gốc đám mây hàng đầu như Docker, containerd, CRI-O, Podman và Kubernetes. Nó cũng là máy ảo được lựa chọn bởi các blockchain công cộng hàng đầu để thực hiện các hợp đồng thông minh trên chuỗi và ngoài chuỗi một cách an toàn và hiệu quả.

WasmEdge là thời gian chạy đa nền tảng và hiệu suất cao. Nó có thể chạy các mô hình AI trên hầu hết tất cả các CPU, GPU và bộ tăng tốc AI ở tốc độ gốc, làm cho nó trở thành thời gian chạy lý tưởng cho các tác nhân AI phi tập trung.

2 LLM tinh chỉnh. Nút GaiaNet hỗ trợ hầu hết tất cả các LLM mã nguồn mở, mô hình đa phương thức (ví dụ: Mô hình tầm nhìn lớn hoặc LVM), mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh (ví dụ: khuếch tán ổn định) và mô hình chuyển văn bản thành video. Điều đó bao gồm tất cả các mô hình tinh chỉnh sử dụng dữ liệu cá nhân hoặc độc quyền.

Chủ sở hữu nút có thể tinh chỉnh các mô hình nguồn mở bằng nhiều công cụ khác nhau. Ví dụ: chủ sở hữu nút có thể tinh chỉnh LLM bằng cách sử dụng lịch sử trò chuyện cá nhân để LLM được tinh chỉnh có thể bắt chước phong cách nói của riêng mình. Anh ta cũng có thể tinh chỉnh một LLM để tập trung nó vào một lĩnh vực kiến thức cụ thể để giảm ảo giác và cải thiện chất lượng câu trả lời cho các câu hỏi trong lĩnh vực đó. Một LLM tinh chỉnh có thể đảm bảo xuất văn bản JSON khớp với lược đồ được xác định trước để sử dụng với các công cụ bên ngoài.

Bên cạnh LLM, chủ sở hữu nút có thể tinh chỉnh các mô hình Stable Diffusion bằng ảnh của chính mình để tạo ra hình ảnh trông giống như cô ấy.

3 Mô hình nhúng. Nút GaiaNet cần quản lý một cơ thể kiến thức công khai hoặc độc quyền cho tác nhân AI. Đây là một tính năng chính cho phép tác nhân chuyên môn hóa và vượt trội hơn nhiều so với các mô hình lớn hơn nhiều trong một miền cụ thể. Các mô hình nhúng là các LLM được đào tạo đặc biệt biến các câu đầu vào thành biểu diễn vector, thay vì tạo ra các hoàn thành. Vì các mô hình nhúng được đào tạo từ LLM, chúng có thể "nhúng" "ý nghĩa" của các câu vào các vectơ để các câu tương tự được đặt gần nhau trong không gian chiều cao bị chiếm bởi các vectơ đó.

Với mô hình nhúng, một nút GaiaNet có thể nhập một phần văn bản, hình ảnh, PDF, liên kết web, tệp âm thanh và video và tạo ra một bộ sưu tập các vectơ nhúng dựa trên nội dung của chúng. Mô hình nhúng cũng biến các câu hỏi và cuộc trò chuyện của người dùng thành vector, cho phép nút GaiaNet nhanh chóng xác định nội dung trong cơ sở kiến thức có liên quan đến cuộc trò chuyện hiện tại.

4 Cơ sở dữ liệu vector. Các vectơ nhúng tạo thành cơ sở kiến thức của nút GaiaNet được lưu trữ trên chính nút để có hiệu suất tối ưu và bảo mật tối đa. Nút GaiaNet bao gồm một cơ sở dữ liệu vectơ Qdrant.

5 Lời nhắc tùy chỉnh. Bên cạnh việc tinh chỉnh và lập luận kiến thức, cách dễ nhất để tùy chỉnh LLM cho các ứng dụng mới chỉ đơn giản là nhắc nhở nó. Giống như con người, LLM là những người học một lần đáng chú ý. Bạn có thể chỉ cần cung cấp cho nó một ví dụ về cách hoàn thành một nhiệm vụ, và nó sẽ tự học và thực hiện các nhiệm vụ tương tự. Kỹ thuật nhanh chóng là một lĩnh vực thực tế để nghiên cứu và phát triển những lời nhắc như vậy.

Hơn nữa, lời nhắc hiệu quả có thể phụ thuộc nhiều vào mô hình đang sử dụng. Một lời nhắc hoạt động tốt cho một mô hình lớn, chẳng hạn như Mixtral 8x22b, có lẽ sẽ không hoạt động tốt cho một mô hình nhỏ như Mistral 7b.

Nút GaiaNet có thể hỗ trợ một số lời nhắc khác nhau được chọn và sử dụng động trong các ứng dụng. Chẳng hạn

• Các system_prompt là phần giới thiệu chung về tác vụ tác nhân mà nút được cho là thực hiện. Nó thường chứa một persona để giúp LLM phản hồi với giọng điệu phù hợp. Ví dụ: system_prompt đối với một trợ giảng đại học có thể là: "Bạn là trợ giảng cho lớp khoa học máy tính 101 của UC Berkeley. Vui lòng giải thích các khái niệm và trả lời các câu hỏi một cách chi tiết. Đừng trả lời bất kỳ câu hỏi nào không liên quan đến toán học hoặc khoa học máy tính."
• Các rag_prompt là lời nhắc tiền tố được chèn động vào trước kết quả tìm kiếm cơ sở kiến thức trong cuộc trò chuyện RAG. Nó có thể là một cái gì đó như thế này: "Vui lòng trả lời câu hỏi dựa trên các sự kiện và ý kiến trong bối cảnh bên dưới. Đừng làm bất cứ điều gì không có trong bối cảnh. ---------”

Cộng đồng LLM đã phát triển nhiều lời nhắc hữu ích cho các trường hợp sử dụng ứng dụng khác nhau. Nút GaiaNet cho phép bạn dễ dàng quản lý và thử nghiệm với chúng.

Thông qua SDK dành cho nhà phát triển của chúng tôi, chủ sở hữu và nhà khai thác GaiaNet có thể tùy chỉnh logic của việc tạo lời nhắc động theo cách riêng của họ. Ví dụ: nút GaiaNet có thể thực hiện tìm kiếm trên Google cho bất kỳ câu hỏi nào của người dùng và thêm kết quả tìm kiếm vào lời nhắc làm ngữ cảnh.

6 Chức năng gọi và sử dụng công cụ. LLM không chỉ tuyệt vời trong việc tạo ra ngôn ngữ của con người mà còn xuất sắc trong việc tạo ra các hướng dẫn máy. Thông qua tinh chỉnh và kỹ thuật nhanh chóng, chúng tôi có thể nhận được một số LLM để tạo ra một cách nhất quán các đối tượng JSON có cấu trúc hoặc mã máy tính trong nhiều tác vụ ngôn ngữ, chẳng hạn như tóm tắt và trích xuất các yếu tố chính từ một đoạn văn bản.

Nút GaiaNet cho phép bạn chỉ định định dạng đầu ra của văn bản được tạo. Bạn có thể cung cấp cho nó một tệp đặc tả ngữ pháp để thực thi rằng các phản hồi sẽ luôn tuân thủ lược đồ JSON được xác định trước.

Khi LLM trả về phản hồi JSON có cấu trúc, tác nhân thường cần chuyển JSON đến một công cụ thực hiện tác vụ và trả lời lại. Ví dụ: câu hỏi của người dùng có thể là.

Thời tiết như thế nào ở Singapore?

LLM tạo ra phản hồi JSON sau.

{"tool":"get_current_weather", "location":"Singapore","unit":"celsius"}

Nút GaiaNet phải biết công cụ liên quan đến get_current_weather là gì và sau đó gọi nó. Chủ sở hữu và nhà khai thác nút GaiaNet có thể định cấu hình bất kỳ số lượng công cụ bên ngoài nào bằng cách ánh xạ tên công cụ với điểm cuối dịch vụ web. Trong ví dụ trên, công cụ get_current_weather có thể được liên kết với một dịch vụ web lấy dữ liệu JSON này. Nút GaiaNet gửi JSON đến điểm cuối dịch vụ web thông qua HTTPS POST và nhận được câu trả lời.

42

Sau đó, nó tùy chọn cung cấp câu trả lời cho LLM để tạo ra câu trả lời bằng ngôn ngữ của con người.

Thời tiết hiện tại ở Singapore là 42C. 

Thông qua SDK nút GaiaNet, các nhà phát triển không bị giới hạn trong việc sử dụng các dịch vụ web. Họ có thể viết các plugin để xử lý các phản hồi LLM cục bộ trên nút. Ví dụ: LLM có thể trả về mã Python, có thể được thực thi cục bộ trong hộp cát và để nút GaiaNet thực hiện một thao tác phức tạp.

7 Máy chủ API. Tất cả các nút GaiaNet phải có cùng một API cho các câu hỏi và câu trả lời. Điều đó cho phép các ứng dụng front-end hoạt động và có khả năng cân bằng tải cho bất kỳ nút GaiaNet nào. Chúng tôi chọn hỗ trợ đặc tả API OpenAI, cho phép các nút GaiaNet trở thành thay thế thả vào cho các điểm cuối API OpenAI cho một hệ sinh thái ứng dụng lớn.

Máy chủ API chạy an toàn và đa nền tảng trên thời gian chạy WasmEdge. Nó liên kết với nhau tất cả các thành phần khác trong nút GaiaNet. Nó nhận yêu cầu của người dùng, tạo nhúng từ yêu cầu, tìm kiếm cơ sở dữ liệu vector, thêm kết quả tìm kiếm vào ngữ cảnh nhắc, tạo phản hồi LLM và sau đó tùy chọn sử dụng phản hồi để thực hiện gọi hàm. Máy chủ API cũng cung cấp giao diện người dùng chatbot dựa trên web để người dùng trò chuyện với LLM tinh chỉnh được tăng cường RAC trên nút.

Mạng GaiaNet

Mặc dù mỗi nút GaiaNet đã là một tác nhân AI mạnh mẽ có khả năng trả lời các câu hỏi phức tạp và thực hiện các hành động, các nút riêng lẻ không phù hợp để cung cấp các dịch vụ công cộng. Có một số lý do quan trọng.

• Đối với người tiêu dùng và người dùng công cộng, rất khó để đánh giá độ tin cậy của các nút GaiaNet riêng lẻ. Thông tin sai lệch có hại có thể được lan truyền bởi các nhà khai thác nút độc hại.
• Đối với chủ sở hữu và nhà khai thác nút GaiaNet, không có động lực kinh tế để cung cấp các dịch vụ như vậy cho công chúng, điều này có thể rất tốn kém để chạy.
• Các máy chủ tác nhân AI có các đặc điểm mở rộng rất khác so với các máy chủ ứng dụng internet truyền thống. Khi tác nhân đang xử lý yêu cầu của người dùng, nó thường chiếm tất cả các tài nguyên tính toán trên phần cứng. Thay vì sử dụng phần mềm để mở rộng quy mô người dùng đồng thời trên một máy chủ duy nhất, thách thức của GaiaNet là mở rộng quy mô lên nhiều nút giống hệt nhau cho một ứng dụng lớn.

Những thách thức đó đã làm phát sinh tên miền GaiaNet, tạo thành nền tảng của mạng web3 GaiaNet. Tên miền GaiaNet là một tập hợp các nút GaiaNet có sẵn dưới một tên miền Internet duy nhất. Nhà điều hành miền quyết định nút GaiaNet nào có thể được đăng ký theo miền và cung cấp các dịch vụ nút cho công chúng. Ví dụ: miền GaiaNet có thể là trợ lý giảng dạy Khoa học Máy tính cho UC Berkeley. Tên miền có thể cung cấp dịch vụ thông qua https://cs101.gaianet.berkeley.edu. Toán tử miền cần làm như sau.

• Xác minh và chấp nhận các nút riêng lẻ được đăng ký theo miền. Tất cả các nút đó phải đáp ứng các yêu cầu, chẳng hạn như LLM, cơ sở kiến thức và lời nhắc, do nhà điều hành miền đặt để đảm bảo chất lượng dịch vụ. Việc đăng ký nút trên một tên miền có thể được thực hiện thông qua danh sách trắng hoặc danh sách đen. Nó là tùy thuộc vào nhà điều hành tên miền.
• Theo dõi hiệu suất của từng nút trong thời gian thực và loại bỏ các nút không hoạt động.
• Quảng bá các ứng dụng chatbot "trợ giảng" đến đối tượng mục tiêu.
• Đặt giá cho các dịch vụ API.
• Cân bằng tải giữa các nút hoạt động.
• Được người dùng trả tiền.
• Các nút thanh toán cho các dịch vụ của họ.

Mỗi nút GaiaNet có một ID nút duy nhất dưới dạng địa chỉ ETH. Khóa riêng được liên kết với địa chỉ ETH được lưu trữ trên nút. Khi một nút được đăng ký thành công với một tên miền, nó có quyền nhận thanh toán từ cả doanh thu dịch vụ và giải thưởng mạng từ tên miền. Tên miền có thể gửi thanh toán trực tiếp đến địa chỉ ETH của nút. Hoặc, tên miền có thể cung cấp một cơ chế cho một nhà điều hành nút để đăng ký nhiều nút dưới một địa chỉ Metamask duy nhất, chẳng hạn như ký một cụm từ thách thức bằng cách sử dụng các khóa riêng của nút. Trong trường hợp đó, nhà điều hành nút sẽ nhận được các khoản thanh toán tổng hợp trong tài khoản Metamask của mình cho tất cả các nút được liên kết.

Mỗi tên miền GaiaNet có một hợp đồng thông minh liên quan được sử dụng để thanh toán ký quỹ. Nó tương tự như mô hình thanh toán tín dụng của OpenAI, nơi người dùng mua tín dụng trước, sau đó tiêu thụ chúng theo thời gian. Khi người dùng thanh toán vào hợp đồng thông minh, mã thông báo truy cập sẽ tự động được cấp cho anh ta. Anh ta sử dụng mã thông báo này để thực hiện các lệnh gọi API đến miền, sau đó được cân bằng tải cho các nút ngẫu nhiên trong miền. Khi người dùng sử dụng các dịch vụ đó, quỹ của anh ta trong hợp đồng sẽ cạn kiệt và mã thông báo truy cập ngừng hoạt động nếu anh ta không còn bất kỳ số dư nào nữa.

Việc định giá và thanh toán dịch vụ API do nhà điều hành miền xác định. Nó thường có mệnh giá bằng đồng tiền ổn định USD. Nhà điều hành miền trả một phần doanh thu cho các nhà khai thác nút đã cung cấp dịch vụ. Mạng GaiaNet là một thị trường phi tập trung của các dịch vụ đại lý.

Các khoản tiền bị khóa trong hợp đồng tên miền GaiaNet dành cho một mục đích duy nhất là sử dụng các dịch vụ API. Nó được gọi là Purpose Bound Money.

Một khía cạnh quan trọng của giao thức GaiaNet là các nhà khai thác tên miền là "nhà cung cấp tin cậy" trong hệ sinh thái của các nút phi tập trung. Mạng lưới giao thức được thiết kế để khuyến khích sự tin tưởng của các nhà khai thác thông qua các thiết kế tokenomics như khai thác và đặt cược. Các nút, miền, người dùng và nhà phát triển GaiaNet tạo thành một DAO để phát triển mạng và mang lại lợi ích cho tất cả những người đóng góp.

Mã thông báo GaiaNet

Mã thông báo GaiaNet là một mã thông báo tiện ích được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho các giao dịch, hỗ trợ quản trị và thúc đẩy niềm tin vào mạng. Nó phục vụ ba mục đích chính.

• Là một mã thông báo quản trị DAO, chủ sở hữu có thể tham gia vào việc thiết lập các quy tắc của mạng.
• Là một mã thông báo đặt cọc, chủ sở hữu chứng minh cho sự đáng tin cậy của các nhà khai thác tên miền. Stakers được cắt giảm từ doanh thu dịch vụ của nhà điều hành tên miền. Nhưng họ cũng có thể bị cắt giảm nếu nhà điều hành tên miền hành xử sai, chẳng hạn như truyền bá thông tin sai lệch hoặc cung cấp các dịch vụ không đáng tin cậy.
• Là một mã thông báo thanh toán, mã thông báo GaiaNet có thể được gửi vào hợp đồng ký quỹ của tên miền và được sử dụng để thanh toán cho các dịch vụ theo thời gian.

Tiện ích thanh toán của mã thông báo GaiaNet được thiết kế để cân bằng cung và cầu mạng. Giá trị của tài sản mã thông báo GaiaNet được xác định tại thời điểm nó vào hoặc rời khỏi hợp đồng thông minh ký quỹ dựa trên tỷ giá hối đoái theo thời gian thực.

Người tiêu dùng dịch vụ có thể khóa tiết kiệm từ sự đánh giá tiềm năng của mã thông báo. Ví dụ: nếu người dùng gửi mã thông báo GaiaNet trị giá 100 đô la vào hợp đồng và khi tên miền và nút được thanh toán, giá trị mã thông báo đã tăng lên 110 đô la, anh ta sẽ nhận được dịch vụ đại lý trị giá 110 đô la.

Ngược lại, nếu giá token giảm, các nhà cung cấp dịch vụ (domain và node) giờ đây có cơ hội "đào" token với giá rẻ. Nếu mã thông báo ban đầu 100 đô la chỉ có giá trị 90 đô la bây giờ, các nhà cung cấp dịch vụ sẽ nhận được nhiều mã thông báo hơn cho mỗi đơn vị điện và tính toán mà họ cung cấp. Điều đó khuyến khích nhiều nút tham gia mạng và suy đoán về sự gia tăng giá trị mã thông báo sau này.

Một bài tập: OpenAI dự kiến sẽ đạt 5 tỷ đô la ARR vào năm 2024. Giả sử rằng hầu hết khách hàng doanh nghiệp trả tiền hàng quý, đó là 1,25 tỷ đô la vốn hóa thị trường lưu thông ngoài giá trị doanh nghiệp hiện tại của OpenAI nếu họ phát hành mã thông báo thanh toán. Quy mô thị trường dịch vụ AI tổng thể dự kiến sẽ đạt 2 nghìn tỷ đô la trong một vài năm. Điều đó có nghĩa là 500 tỷ đô la vốn hóa thị trường cho một mã thông báo tiện ích thanh toán.

Thị trường thành phần cho tài sản AI

GaiaNet là một nền tảng dành cho nhà phát triển để tạo ra các dịch vụ đại lý của bạn. Chúng tôi cung cấp các công cụ để bạn thực hiện những việc này.

• Các công cụ để tạo bộ dữ liệu tinh chỉnh và thực hiện tinh chỉnh trên các máy CPU và GPU.
• Các công cụ để nhập tài liệu và tạo nhúng vector cho cơ sở kiến thức.
• SDK dựa trên Rust để tự động tạo và quản lý lời nhắc.
• SDK dựa trên Rust để mở rộng khả năng của tác nhân để gọi các công cụ và phần mềm trên nút.

Đối với các nhà phát triển không muốn vận hành các nút, chúng tôi đang xây dựng một thị trường cho

• Mô hình tinh chỉnh
• Cơ sở kiến thức và bộ dữ liệu
• Plugin gọi chức năng

Tất cả các thành phần đó là tài sản dựa trên blockchain được đại diện bởi NFT. Một nhà điều hành nút có thể mua NFT cho các thành phần mà họ muốn sử dụng và chia sẻ doanh thu dịch vụ với các nhà phát triển thành phần. Điều đó cho phép các tài sản đa dạng và tạo ra dòng tiền được phát hành từ hệ sinh thái GaiaNet.

Kết thúc

GaiaNet cung cấp các công cụ mã nguồn mở cho các cá nhân và nhóm để tạo ra các dịch vụ đại lý bằng cách sử dụng kiến thức và kỹ năng độc quyền của họ. Các nhà phát triển có thể tạo các LLM, bộ sưu tập kiến thức và plugin được tinh chỉnh cho tác nhân và phát hành tài sản dựa trên các thành phần đó. Giao thức GaiaNet làm cho các nút đó có thể khám phá và truy cập được thông qua các miền GaiaNet.