Raven Protocol 価格

Raven Protocolの具体的な使用例は、スピードが鍵となるAIトレーニングを実行することです。AWSで2〜3週間かかる100万枚の画像データセットのトレーニングを、Ravenでは2〜3時間に短縮します。AI企業はより良く、より速くモデルをトレーニングできるようになります。 Raven Protocolは、以下のための自立的かつダイナミックなエコシステムを構築しています： AIエンジンをトレーニングしたい顧客、および/または コンピューター、スマートフォン、さらにはサーバーラックの形で計算リソースを共有したい貢献者 Ravenトークン（RAVEN）は、エコシステム内で行われる安全な取引を促進する共通基盤として機能します。計算能力をレンタルしたい企業クライアントはRAVENを使用し、計算能力の提供者はRAVENで報酬を受け取ります。 Ravenは、スピードが鍵となるAIトレーニングのために遊休計算能力を活用する計算ノードのネットワークを構築しています。ネイティブトークンは、新生ネットワークを立ち上げるための鍵となります。 私たちは、世界中の人々がネットワークに計算能力を提供するよう奨励し、報酬を与えたいと考えています。さらに、様々なディープニューラルネットワークのトレーニングを調整する責任を持つマスターノードの運営者にもトークン保有者として報酬を与えます。 私たちのコンセンサスメカニズムは、Proof-of-Calculation（計算の証明）と呼ばれるものです。Proof-of-Calculationは、ネットワーク内の計算ノードへのインセンティブの規制と分配の主要なガイドラインとなります。インセンティブ分配の主な決定要因は以下の2つです： 速度：ノードが（ニューラルネットワークにおいて）勾配計算をどれだけ速く実行し、勾配コレクターに返送できるかによります。 冗長性：最速の3つの冗長計算のみがインセンティブを受け取る資格があります。これにより、返送される勾配が本物で最高品質であることを確認します。