Raven Protocol (RAVEN) Price

Raven Protocols spezifischer Anwendungsfall ist die Durchführung von KI-Training, bei dem Geschwindigkeit der Schlüsselfaktor ist. Wir nehmen einen Datensatz mit 1 Million Bildern, dessen Training auf AWS 2-3 Wochen dauert, und reduzieren die Zeit auf 2-3 Stunden mit Raven. KI-Unternehmen werden in der Lage sein, Modelle besser und schneller zu trainieren. Raven Protocol schafft ein sich selbst erhaltendes und dynamisches Ökosystem für: Kunden, die ihre KI-Engines trainieren möchten; und/oder Mitwirkende, die ihre Rechenressourcen in Form von Computern, Smartphones oder sogar Serverracks teilen möchten. Raven Tokens (RAVEN) werden als gemeinsame Grundlage dienen, um eine sichere Transaktion innerhalb unseres Ökosystems zu ermöglichen. Unternehmenskunden, die Rechenleistung mieten möchten, werden dies mit RAVEN tun, und Beitragende der Rechenleistung werden in RAVEN belohnt. Raven schafft ein Netzwerk von Rechenknoten, die ungenutzte Rechenleistung für KI-Training nutzen, wobei Geschwindigkeit der Schlüsselfaktor ist. Ein nativer Token ist der Schlüssel zum Aufbau eines entstehenden Netzwerks. Wir möchten Menschen auf der ganzen Welt anregen und belohnen, ihre Rechenleistung zu unserem Netzwerk beizutragen. Zusätzlich werden wir Token-Inhaber für den Betrieb von Masternodes belohnen, die für die Orchestrierung des Trainings verschiedener tiefer neuronaler Netzwerke verantwortlich sein werden. Unser Konsensmechanismus ist etwas, das wir Proof-of-Calculation nennen. Proof-of-Calculation wird die primäre Richtlinie für die Regulierung und Verteilung von Anreizen an die Rechenknoten im Netzwerk sein. Folgende sind die zwei Hauptentscheidungsfaktoren für die Anreizverteilung: Geschwindigkeit: Abhängig davon, wie schnell ein Knoten Gradientenberechnungen (in einem neuronalen Netzwerk) durchführen und an den Gradient Collector zurückgeben kann. Redundanz: Nur die 3 schnellsten redundanten Berechnungen qualifizieren sich für den Erhalt des Anreizes. Dies stellt sicher, dass die zurückgegebenen Gradienten echt und von höchster Qualität sind.