Raven Protocol价格

Raven Protocol 的具体用例是执行 AI 训练，其中速度是关键。我们正在获取一个 1M 的图像数据集，在 AWS 上训练需要 2-3 周，而在 Raven 上训练需要 2-3 小时。人工智能公司将能够更好、更快地训练模型。 Raven Protocol 正在为以下方面创建一个自我维持和动态的生态系统： 想要训练 AI 引擎的客户;和/或 希望以计算机、智能手机甚至服务器机架的形式共享其计算资源的贡献者。 Raven Tokens （RAVEN） 将作为共同点，促进在我们的生态系统内进行的安全交易。想要租用计算能力的企业客户将使用 RAVEN 进行租用，计算能力的贡献者将在 RAVEN 中获得奖励。 Raven 正在创建一个计算节点网络，利用闲置计算能力进行 AI 训练，其中速度是关键。原生代币是启动新生网络的关键。 我们希望激励和奖励世界各地的人们为我们的网络贡献他们的计算能力。此外，我们将奖励运行主节点的代币持有者，这些主节点将负责编排各种深度神经网络的训练。 我们的共识机制就是我们所说的计算证明。计算证明将成为监管和分配网络中计算节点激励的主要准则。以下是激励分配的两个主要决定因素： 速度：取决于节点执行梯度计算（在神经网络中）并将其返回给梯度收集器的速度。 冗余：3 个最快的冗余计算将有资格获得奖励。这将确保返回的渐变是真实的和最高质量的。