在人工智能(AI)迅猛發展的當下,數據隱私保護、模型訓練效率及去中心化需求日益凸顯。傳統 AI 模型訓練方式常依賴於中心化數據收集與處理,這不僅容易引發數據洩露、濫用等安全問題,還限制了 AI 模型的多樣性和創新性。同時,隨著區塊鏈技術的成熟,其去中心化、不可篡改等特性為 AI 領域帶來了新的發展契機。在這樣的背景下,FLock.io 應運而生,其致力於打造一個去中心化的 AI 訓練和模型共享平臺,以應對當前 AI 發展所面臨的諸多挑戰。
FLock.io 是一個基於區塊鏈技術的去中心化 AI 訓練和模型共享平臺。它通過聯合學習(Federated Learning)和區塊鏈的結合,允許用戶在保護數據隱私的同時,共同參與 AI 模型的訓練和優化。FLock 提出了“聯合學習區塊(FLocks)”的研究計劃,利用區塊鏈作為數據持有者之間的協調平臺,進行機器學習,而數據始終存儲在本地,保持隱私。這一創新模式旨在打破數據孤島,促進知識共享,加速 AI 模型的迭代與創新。
Flock.io 的團隊成員包含多位 Web2 相關領域專家:
Flock.io 總融資金額達 900 萬 美元,其中:
FLock系統由區塊鏈層、AI層、AI市場以及各類參與者組成,每個組件都對系統的功能和安全性起到至關重要的作用。:
區塊鏈層:區塊鏈層是利益相關者參與和獎勵分配的基礎。
該層採用智能合約來確保參與者可以安全地鎖定他們的權益,營造信任和透明的環境。該流程旨在通過根據貢獻分配獎勵來激勵參與,從而鼓勵更積極參與和更活躍的社區。區塊鏈層固有的安全功能可防止欺詐活動,確保權益和獎勵分配的完整性不受損害。它是支持模型安全性和提高抵禦惡意用戶攻擊的能力的關鍵組件。通過利用智能合約,系統可以自動化高效、公平的獎勵流程。自動化減少了人為錯誤,並確保及時、公平地分配獎勵。
AI 層:AI 層為去中心化培訓、從數據中提取和貨幣化知識提供了基礎設施。
它鼓勵社區進行計算和數據貢獻,並根據他們的貢獻使用區塊鏈進行獎勵。AI層支持傳統的機器學習 (ML) 模型訓練範式,使用用戶自己的或公共數據直接在用戶設備上優化模型。與此同時,利用 FL 方法,AI 層使數千名參與者能夠協作訓練全局模型,通過確保在訓練過程的任何階段都不會傳輸任何本地數據,從而保護數據主權。
AI 市場:經過訓練和優化的 AI 模型可以在此部署和交易。
該平臺是部署 ML 模型的綜合環境,使它們可以在虛擬機 (VM) 的區塊鏈網絡中訪問。通過與這些網絡集成,該平臺促進了複雜 ML 模型的無縫執行和推理,提供了實時、可擴展且安全的解決方案。
參與者:FLock 中有多種類別的參與者:
FLock 的代幣經濟學旨在建立一個公平、可持續的生態系統,通過代幣激勵機制鼓勵各方參與和貢獻。$FLOCK 總供應量為 10 億枚,解鎖模式為線性解鎖,目前已解鎖1.28 億 $FLOCK。其代幣分配包括:
來源:https://docs.flock.io/flock-tokenomics/token-allocations
代幣用途
風險提示
根據 Gate 截稿前(2024/1/13)數據顯示,FLOCK 現報價 0.2846 美元,自從創下 0.899 美元新高後,隨即最大回落約 69%。
(來源:https://www.gate.io/zh/price/flock.io-flock[)](https://docs.across.to/user-docs/how-across-works/overview%EF%BC%89)
Gate.io 現貨已上線 FLOCK,即刻交易:https://www.gate.io/zh/trade/FLOCK_USDT
根據 Flock Explore,目前生態共創建了 707 個 AI 模型,52 個訓練節點、119個驗證者節點與 614 個委託人共同執行與維護AI模型的訓練。
而作為參與者,以委託人身份進行操作時,年收益率達到超1,148%。
FLock.io 作為一個創新的去中心化 AI 訓練和模型共享平臺,憑藉其獨特的技術架構和激勵機制,在 AI 和區塊鏈領域展現出巨大的潛力。它不僅能夠有效保護數據隱私,還能促進 AI 模型的快速迭代和創新,為開發者和企業用戶提供優質的 AI 解決方案。然而,項目在發展過程中仍需面對技術、市場和監管等多方面的挑戰。未來,隨著技術的不斷進步和市場的逐步成熟,FLock 有望在 AI 領域發揮更加重要的作用,推動去中心化 AI 的發展和應用。
在人工智能(AI)迅猛發展的當下,數據隱私保護、模型訓練效率及去中心化需求日益凸顯。傳統 AI 模型訓練方式常依賴於中心化數據收集與處理,這不僅容易引發數據洩露、濫用等安全問題,還限制了 AI 模型的多樣性和創新性。同時,隨著區塊鏈技術的成熟,其去中心化、不可篡改等特性為 AI 領域帶來了新的發展契機。在這樣的背景下,FLock.io 應運而生,其致力於打造一個去中心化的 AI 訓練和模型共享平臺,以應對當前 AI 發展所面臨的諸多挑戰。
FLock.io 是一個基於區塊鏈技術的去中心化 AI 訓練和模型共享平臺。它通過聯合學習(Federated Learning)和區塊鏈的結合,允許用戶在保護數據隱私的同時,共同參與 AI 模型的訓練和優化。FLock 提出了“聯合學習區塊(FLocks)”的研究計劃,利用區塊鏈作為數據持有者之間的協調平臺,進行機器學習,而數據始終存儲在本地,保持隱私。這一創新模式旨在打破數據孤島,促進知識共享,加速 AI 模型的迭代與創新。
Flock.io 的團隊成員包含多位 Web2 相關領域專家:
Flock.io 總融資金額達 900 萬 美元,其中:
FLock系統由區塊鏈層、AI層、AI市場以及各類參與者組成,每個組件都對系統的功能和安全性起到至關重要的作用。:
區塊鏈層:區塊鏈層是利益相關者參與和獎勵分配的基礎。
該層採用智能合約來確保參與者可以安全地鎖定他們的權益,營造信任和透明的環境。該流程旨在通過根據貢獻分配獎勵來激勵參與,從而鼓勵更積極參與和更活躍的社區。區塊鏈層固有的安全功能可防止欺詐活動,確保權益和獎勵分配的完整性不受損害。它是支持模型安全性和提高抵禦惡意用戶攻擊的能力的關鍵組件。通過利用智能合約,系統可以自動化高效、公平的獎勵流程。自動化減少了人為錯誤,並確保及時、公平地分配獎勵。
AI 層:AI 層為去中心化培訓、從數據中提取和貨幣化知識提供了基礎設施。
它鼓勵社區進行計算和數據貢獻,並根據他們的貢獻使用區塊鏈進行獎勵。AI層支持傳統的機器學習 (ML) 模型訓練範式,使用用戶自己的或公共數據直接在用戶設備上優化模型。與此同時,利用 FL 方法,AI 層使數千名參與者能夠協作訓練全局模型,通過確保在訓練過程的任何階段都不會傳輸任何本地數據,從而保護數據主權。
AI 市場:經過訓練和優化的 AI 模型可以在此部署和交易。
該平臺是部署 ML 模型的綜合環境,使它們可以在虛擬機 (VM) 的區塊鏈網絡中訪問。通過與這些網絡集成,該平臺促進了複雜 ML 模型的無縫執行和推理,提供了實時、可擴展且安全的解決方案。
參與者:FLock 中有多種類別的參與者:
FLock 的代幣經濟學旨在建立一個公平、可持續的生態系統,通過代幣激勵機制鼓勵各方參與和貢獻。$FLOCK 總供應量為 10 億枚,解鎖模式為線性解鎖,目前已解鎖1.28 億 $FLOCK。其代幣分配包括:
來源:https://docs.flock.io/flock-tokenomics/token-allocations
代幣用途
風險提示
根據 Gate 截稿前(2024/1/13)數據顯示,FLOCK 現報價 0.2846 美元,自從創下 0.899 美元新高後,隨即最大回落約 69%。
(來源:https://www.gate.io/zh/price/flock.io-flock[)](https://docs.across.to/user-docs/how-across-works/overview%EF%BC%89)
Gate.io 現貨已上線 FLOCK,即刻交易:https://www.gate.io/zh/trade/FLOCK_USDT
根據 Flock Explore,目前生態共創建了 707 個 AI 模型,52 個訓練節點、119個驗證者節點與 614 個委託人共同執行與維護AI模型的訓練。
而作為參與者,以委託人身份進行操作時,年收益率達到超1,148%。
FLock.io 作為一個創新的去中心化 AI 訓練和模型共享平臺,憑藉其獨特的技術架構和激勵機制,在 AI 和區塊鏈領域展現出巨大的潛力。它不僅能夠有效保護數據隱私,還能促進 AI 模型的快速迭代和創新,為開發者和企業用戶提供優質的 AI 解決方案。然而,項目在發展過程中仍需面對技術、市場和監管等多方面的挑戰。未來,隨著技術的不斷進步和市場的逐步成熟,FLock 有望在 AI 領域發揮更加重要的作用,推動去中心化 AI 的發展和應用。