اكتشف طريقة شراء Cortex (CTXC) على منصة تداولٍ موثوقة

ما هو كورتيكس؟

كورتيكس (CTXC) هو مشروع بلوكتشين مفتوح المصدر ولا مركزي يركز على جلب استنتاج الذكاء الاصطناعي (AI) على السلسلة إلى العقود الذكية. تم إطلاقه في عام 2018، ويقوم كورتيكس بتوسيع مفهوم العقود الذكية التقليدية من خلال تمكين المطورين من تضمين وتشغيل نماذج التعلم الآلي مباشرة داخل العقود الذكية. تتمثل مهمته في جعل نماذج الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق وشفافة ومتاحة اقتصاديًا في التطبيقات اللامركزية (dApps)، مما يتيح حالات استخدام مثل تقييم الائتمان على السلسلة، وتصنيف NFT، والوكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزيين، والمزيد.

الرمز الأصلي لشبكة كورتيكس، CTXC، يدعم الأنشطة الاقتصادية للشبكة. يتم استخدامه لرسوم الغاز، ورسوم استنتاج النماذج، وتحفيز المساهمين الذين يرفعون النماذج المحسنة إلى مستودع النماذج على الشبكة (Model Zoo). من خلال تمكين استنتاج النماذج الحتمي على السلسلة، يهدف كورتيكس إلى سد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين—حيث تصبح تنبؤات الذكاء الاصطناعي قابلة للتدقيق وقابلة للتكرار ومخفضة الثقة.

كيف يعمل كورتيكس؟ التقنية التي تقف وراءه

يجمع كورتيكس بين عدة مكونات تقنية لتمكين استنتاج الذكاء الاصطناعي على السلسلة:

• آلة كورتيكس الافتراضية (CVM):

  • CVM هي نسخة معدلة من EVM (آلة الإيثيريوم الافتراضية) تدعم تعليمات استنتاج الذكاء الاصطناعي. تقوم بتوسيع قدرات العقود الذكية بحيث يمكن للعقود استدعاء النماذج التعلم الآلي المنتشرة مسبقًا بطريقة حتمية.
  • الحتمية أمر حاسم: يجب أن ينتج نفس مدخل النموذج دائمًا نفس المخرجات عبر جميع العقد للحفاظ على الإجماع. يفرض كورتيكس استخدام الحساب الدقيق الثابت، وصيغ النماذج القياسية، وقيود زمن التشغيل الصارمة لتحقيق ذلك.

• مستودع النماذج (Model Zoo):

  • يمكن للمطورين وعلماء البيانات رفع النماذج المدربة (مثل الشبكات العصبية التلافيفية لتصنيف الصور، ونماذج معالجة اللغة الطبيعية للمهام النصية) إلى سجل على السلسلة.
  • يتم إصدار نسخ من كل نموذج، وتجزئته، والإشارة إليه عبر معرفات غير قابلة للتغيير. يمكن للعقود الذكية استدعاء هذه النماذج حسب المعرف، وتمرير المدخلات واستلام المخرجات بطريقة حتمية.
  • يمكن للمساهمين تحديد رسوم الاستنتاج؛ يتم دفع هذه الرسوم بـ CTXC من قبل المستخدمين أو التطبيقات اللامركزية التي تستدعي النماذج. وهذا يخلق سوقًا لمقدمي النماذج.

• خط أنابيب الاستنتاج الحتمي:

  • يقيد كورتيكس بنى النماذج، ومستويات التكميم، ومجموعات المشغلين لضمان نفس مخرجات الاستنتاج على جميع العقد. تشمل التقنيات النموذجية التكميم الصحيح أو الثابت، وترتيب العمليات القياسي، وتنفيذات المشغل المرجعية.
  • تثني الشبكة عن الطبقات أو العمليات غير الحتمية (مثل بعض البذور العشوائية، وتقليل النقاط العائمة غير التشاركية) التي قد تعطل الإجماع.

• التفاعل بين السلسلة وخارجها:

  • يمكن تشغيل النماذج الصغيرة أو متوسطة الحجم بالكامل على السلسلة ضمن حدود الغاز والأداء.
  • بالنسبة لأعباء العمل الأثقل، يدعم كورتيكس أنماطًا هجينة حيث يتم إنتاج ميزات مدمجة خارج السلسلة ثم يتم تمريرها إلى السلسلة للحصول على استنتاج حتمي نهائي. يظل الجزء الموجود على السلسلة قابلاً للتحقق من قبل جميع العقد، بينما يمكن تدقيق الخطوات خارج السلسلة عبر الأدلة أو خطوط الأنابيب القابلة للتكرار.

• نموذج الحوافز والرسوم:

  • الغاز: رسوم المعاملات والحساب القياسية (مدفوعة بـ CTXC).
  • رسوم الاستنتاج: تُدفع لملاك النماذج/مقدميها في كل مرة يتم فيها استدعاء نموذجهم بواسطة عقد.
  • التعدين/التحقق: تقوم العقد بالتحقق من الكتل التي قد تحتوي على استدعاءات الاستنتاج؛ يضمن الإجماع أن جميع العقد تعيد إنتاج نفس مخرجات النموذج.

• الأدوات وسير عمل المطور:

  • يقوم المطورون بتدريب النماذج خارج السلسلة باستخدام الأطر الشائعة (مثل PyTorch/TensorFlow)، وتكميمها/تحويلها إلى صيغ مدعومة من كورتيكس، وتسجيلها في مستودع النماذج.
  • يمكن للعقود الذكية المكتوبة بلغات مشابهة لـ Solidity استيراد واستدعاء هذه النماذج عبر واجهات متوافقة مع CVM.
  • تساعد مجموعات التطوير التفاعلية (SDKs) والعقود النموذجية في دمج النماذج في التطبيقات اللامركزية (مثل عنوان النموذج، مخطط الإدخال، مخطط الإخراج، التعامل مع الرسوم).

• الإجماع والبنية التحتية الأساسية:

  • تم إطلاق كورتيكس في الأصل كشبكة مستقلة متوافقة مع EVM، مع التركيز على الإنتاجية الكافية لأعباء العمل الاستنتاجية والتخزين للقطع الأثرية للنماذج.
  • تم تصميم معلمات الشبكة (حدود غاز الكتلة، قيود التخزين) لتحقيق التوازن بين سهولة الاستخدام والأداء والحتمية.

بشكل جماعي، تتيح هذه المكونات للمطورين إنشاء منطق يجمع بين البرمجة (العقود الذكية) والتنبؤ (الذكاء الاصطناعي)، مع ضمان قابلية التكرار عبر الشبكة.

ما الذي يجعل كورتيكس فريدًا؟

• الذكاء الاصطناعي الحتمي على السلسلة:

  • على عكس خدمات الاستنتاج خارج السلسلة أو الأوراكل، يجلب كورتيكس تنفيذ النماذج إلى طبقة الإجماع. يجعل هذا نتائج الاستنتاج قابلة للتدقيق ومخفضة الثقة دون الاعتماد على مزود استنتاج مركزي.

• سوق للنماذج الذكاء الاصطناعي:

  • ينسق مستودع النماذج الحوافز بين علماء البيانات ومطوري التطبيقات اللامركزية. يمكن لمقدمي النماذج تحقيق أرباح من عملهم من خلال رسوم الاستنتاج لكل مرة، بينما يحصل المطورون على وصول إلى نماذج مضمونة ومصدرة.

• التوافق مع EVM، ممتد للذكاء الاصطناعي:

  • من خلال توسيع EVM بدلاً من اختراع نموذج برمجة جديد تمامًا، يقلل كورتيكس من الحواجز التي تواجه مطوري Solidity لدمج الذكاء الاصطناعي في العقود.

• الذكاء الاصطناعي الشفاف وقابل للتكرار:

  • يتم تجزئة كل إصدار نموذج وتخزينه مع البيانات الوصفية، مما يتيح الشفافية حول أي نموذج أنتج نتيجة ومتى. يساعد ذلك في الامتثال وقابلية التدقيق في حالات الاستخدام الحساسة مثل تقييم المخاطر في DeFi أو سير العمل المرتبط بالهوية.

• تحقيق أرباح دقيقة من الاستنتاج:

  • تجعل المدفوعات الدقيقة لكل استدعاء من الممكن دمج القدرات التنبؤية في العديد من التطبيقات اللامركزية دون الحاجة إلى تكاليف مقدمة كبيرة أو اشتراكات API مركزية.