6月12日，总部位于英国的区块链人工智能计算协议Gensyn宣布完成由a16z领投的4300万美元A轮融资。在这场AI领域的革命中，Gensyn率先为我们交上了一份答卷。
Gensyn本质上是一个基于Substripe协议的一级权限证明区块链，可以通过智能合约促进机器学习的任务分配和奖励，快速实现AI模型的学习能力，降低深度学习训练的价格。2020年单次GPT-3训练的成本约为1200万美元，比2019年GPT-2训练约4.3万美元的估计值高出270多倍。一般来说，最好的神经网络的模型复杂度(规模)是每三个月翻一倍。Gensyn的机器学习和训练工作的每小时成本约为0.4美元，远低于AWS(2美元)和GCP(2.5美元)的成本。Gensyn想利用区块链等技术实现一个去中心化的大规模分布式深度学习的高效计算协议，并拥有概率学习证明和加密货币激励机制。
Gensyn可以将开发者(任何可以训练机器学习模型的人)与Solver(任何想用自己的机器训练机器学习模型的人)连接起来。通过使用全球范围内具有机器学习能力的闲置计算设备(如小型数据中心、个人游戏电脑、M1和M2 Mac甚至智能手机)，并将其连接到一个全球机器学习超级集群，机器学习的可用计算能力可以得到10-100时报的提升。同时，Gensyn凭借创新的验证系统和计算电源，实现了超大规模、低成本、无信任的神经网络训练。
1.创新验证系统Gensyn的核心挑战是验证在设备上执行的计算任务是否已经正确执行，并通过令牌触发支付。Gensyn系统主要通过三个概念来解决验证问题，包括概率学习证明、基于图的精确定位协议和Truebit类型的刺激游戏。
它由四个主要参与者组成，包括提交者、问题解决者、验证者和揭发者。提交者是系统的最终用户，提供要计算的任务，并为完成的工作单元付费。问题求解器是系统的主要部分，它执行模型训练并生成证明供验证者检查。验证器将非确定性的训练过程与确定性的线性计算和求解器的部分证明联系起来，并将距离与期望阈值进行比较。告密者是最后一道防线，检查验证者的工作，并对其提出挑战，以获得累积的奖金。
系统可以在没有信任的情况下完成所有这些任务，成本与模型大小成线性比例，从而保持验证成本不变。该系统的创新之处在于将模型训练检查点和概率检查结束链结合起来，有效地解决了任意规模神经网络训练中的状态依赖问题。
2.新的计算电源Gensyn系统将利用未充分利用和优化的计算设备资源。这些设备从目前不用的游戏GPU到以太坊上一代发电的GPU矿机都有。由于该协议是去中心化的，这意味着它最终将由社区的大多数人管理，并且在没有社区同意的情况下不能被“关闭”，这使得它与web2不同，具有反审查性。该协议的创新之处在于充分利用了未使用的计算设备资源，为社区提供了更多的计算能力，也为拥有未使用设备的人提供了新的收入来源。而且Gensyn协议提供的成本和数据中心拥有的GPU差不多，规模可以超过AWS。
简而言之，Gensyn的核心目标是通过去中心化计划将AI民主化，让更多人参与到AI技术的创新和应用中。该计划的核心思想是通过利用未充分利用的计算设备资源，构建开放、去中心化的验证体系，提高AI模型的效率和准确性，为AI创业者提供更多的机会和可能性。这是一项具有创新性和前瞻性的计划，有望在未来的人工智能领域发挥重要作用。
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