RAVEN Raven Protocol

Что за криптовалюта Raven Protocol?

Специфическое применение протокола Raven заключается в проведении обучения ИИ, где скорость является ключевым фактором. Мы сокращаем время обучения набора данных из 1 миллиона изображений с 2-3 недель на AWS до 2-3 часов на Raven. Компании, занимающиеся ИИ, смогут обучать модели лучше и быстрее.

Протокол Raven создает самоподдерживающуюся и динамичную экосистему для:

- Клиентов, которые хотят обучить свои ИИ-движки; и/или
- Участников, которые хотели бы поделиться своими вычислительными ресурсами в виде компьютеров, смартфонов или даже серверных стоек.

Токены Raven (RAVEN) будут служить общей основой для обеспечения безопасных транзакций, происходящих внутри нашей экосистемы. Корпоративные клиенты, желающие арендовать вычислительную мощность, будут делать это с помощью RAVEN, а участники, предоставляющие вычислительные ресурсы, будут вознаграждены токенами RAVEN.

Raven создает сеть вычислительных узлов, которые используют неиспользуемую вычислительную мощность для целей обучения ИИ, где скорость является ключевым фактором. Нативный токен является ключом к запуску новой сети.

Мы хотим стимулировать и вознаграждать людей по всему миру за то, что они вносят свою вычислительную мощность в нашу сеть. Кроме того, мы будем вознаграждать держателей токенов за запуск мастернод, которые будут отвечать за координацию обучения различных глубоких нейронных сетей.

Наш механизм консенсуса называется Proof-of-Calculation (Доказательство Вычисления). Доказательство Вычисления будет основным руководством для регулирования и распределения стимулов между вычислительными узлами в сети. Ниже приведены два основных критерия для распределения стимулов:

- Скорость: в зависимости от того, насколько быстро узел может выполнять градиентные вычисления (в нейронной сети) и возвращать их обратно в Коллектор Градиентов.

- Резервирование: только три самых быстрых резервных вычисления будут иметь право на получение стимула. Это обеспечит возврат подлинных градиентов высшего качества.