[Neuronets]

AI Projenizi Altyapı Maliyetleri Olmadan Başlatın

Projenizi merkeziyetsiz bir yapay zekâ ağında yayına alın ve AET kazanın. Hesaplama gücünü ağ sağlar, ürünü siz kurarsınız.

Ağ üretimde • Katılım davetle

Neuronet'ler nedir

Neuronets, AETRON'un üzerine kurulduğu merkeziyetsiz yapay zekâ ağlarıdır. Her neuronet, belirli bir göreve odaklanmış bağımsız bir yapay zekâ pazaryeri gibi çalışır: LLM çıkarımı, model eğitimi, görüntü ve video işleme.

Her neuronet'in içinde üç rol vardır. Owner neuronet'i oluşturur ve kuralları belirler. Madenciler istekleri karşılar ve birbirlerini peer-replay ile denetler. Staker'lar AET'lerini neuronet'e devreder: bu stake hem aktarım kapasitesini belirler hem de hizmetin yararlılığına verilen bir oy olarak işler. AI startup'ları kendi altyapılarına sahip olmadan çalışabilir, madenciler ve staker'lar ise gerçek katkı karşılığında AET kazanır.

Yapı: Madenciler, staker'lar ve neuronet sahibi - katılımcı sayısında üst sınır olmayan üç rol
Yönetişim: Emisyon, madencilerin onaylanmış çalışmasına göre dağıtılır
Ödüller: Üç rol de katkısına karşılık AET emisyonundan pay alır

Sınır yok
Madenci veya staker sayısında üst sınır yok
Ağ Mimarisi
Adaptif
Ölçeklenebilirlik
Aktif
Ağ Durumu
AET
Token
Staking Tokeni

Neuronet Yetenekleri

Her senaryoya özel bir neuronet kurulur. Birkaç örnek:

LLM çıkarımı

Dil modellerini doğrulanabilir çıktıyla sunmak

Sohbet botları, asistanlar, metin üretme ve çözümleme, AI ajanları

Eğitim ve fine-tuning

Adım adım bit düzeyinde yeniden doğrulanabilen dağıtık model eğitimi

Sıfırdan ön eğitim, fine-tuning, RLHF, veri seti hazırlığı

İçerik üretimi

Görüntü ve video için difüzyon ve flow-matching modelleri

Stable Diffusion, FLUX, SDXL, Sora ve Wan düzeyinde video üreteçleri

Ses iş yükleri

Konuşma ve sesin tanınması, sentezlenmesi ve dönüştürülmesi

STT için Whisper, TTS, voice conversion, müzik üretimi

Embedding ve bilgisayarla görme

CNN'lerde bit düzeyinde tekrarlanabilir embedding'ler ve CV görevleri

CLIP, DINOv2, ResNet, ViT, arama ve öneri için embedding'ler

Özel çıkarım

Hassas veriler için TEE attestation ile opsiyonel Confidential Computing modu

Tıbbi modeller, finansal analiz, kurumsal asistanlar

Neuronet Yaratıcıları İçin Gelir

Bir startup kendi yapay zekâ ürünü için hesaplama ücreti ödemez: bunu ağın katılımcıları üstlenir, startup ise emisyon üzerinden AET kazanır.

AET Emisyon Payı

Katılımdan pasif gelir

Neuronet sahibi, dış satışlardan bağımsız olarak neuronet emisyonunun sabit %10'unu alır

Ağa API Erişimi

Altyapı maliyetleri olmadan gelir

Neuronet'in üstüne bir yapay zekâ servisi koyun ve erişimini fiat ya da kripto karşılığı satın, hesaplamayı madenciler yapsın

Güç Kiralama

Esnek iş modeli

Neuronet'in kapasitesini dış müşterilere onların çıkarımı veya model eğitimi için kiraya verin

Neden AETRON'u Seçmelisiniz

Sıfır Altyapı Maliyeti

Kendi GPU'ya veya sunuculara gerek yok - kaynakları ağdaki madenciler sağlar.

AET

Token Kazanın

Ağa yapılan her onaylı katkı için sahip, AET emisyonundan kendi payını alır.

Ağ çalışır durumda

Madenciler ağda zaten çalışıyor. Bir neuronet oluşturun ve onları kendi görevinize bağlayın.

Neuronet Ekonomisi Nasıl Çalışır

Emisyon onaylanmış çalışmaya göre dağıtılır. Her neuronet'in içinde üç rol arasında paylaşılır:

Neuronet sahibi
Rewards: Neuronet'i oluşturup işletme karşılığı emisyonun %10'u

Neuronet'i oluşturur, görev parametrelerini belirler ve downstream ürünü geliştirir

Staker'lar
Rewards: Neuronet'i stake'iyle desteklediği için emisyondan pay

AET'lerini bir neuronet'e devrederler: stake hem aktarım kapasitesini belirler hem de hizmetin yararlılığına verilen bir oydur

Madenciler
Rewards: İstekleri karşılayıp birbirini denetlediği için emisyonun %80'i

İstekleri kendi GPU'larında karşılar ve birbirini peer-replay ile doğrular

Kullanım Alanları

AI startup'ları için birkaç tipik senaryo

LLM Hizmetleri

Chatbotlar, asistanlar, metin üretimi

Örnek: Kendi sunucu filonuz olmadan ChatGPT düzeyinde bir servis

İçerik Üretimi

Görüntüler, video, ses

Örnek: MidJourney veya Sora düzeyinde bir görüntü veya video üreticisi

AI Ajanları ve Otomasyon

İş süreçleri için otonom ajanlar

Örnek: Kurumsal sistemlerin içinde görev yürüten otonom asistanlar

Model Eğitimi ve Fine-tuning

Belirli görevler için yeniden eğitim

Örnek: Açık modelleri müşterinin sektörel verilerine uyarlama

Teknik Mimari

Kalite metrikleri

Madenci; onaylanmış iş, Pulse benchmark sonucu, uptime ve geçilen yeniden doğrulamaların oranıyla puanlanır.

Ağ kararlılığı

Stake bir neuronet'in kapasitesini belirler; bu yüzden talep gören neuronet'ler pazarın kendisi üzerinden daha fazla işlem gücü çeker. Yeni madenciler düşürülmüş bir itibar ağırlığıyla başlar ve denetlemeleri geçtikçe ağırlığını yükseltir.

Neuronet'inizi Nasıl Başlatırsınız

Boş bir cüzdandan çalışan bir neuronet'e altı adım. Oraya iki yoldan ulaşabilirsiniz:

AETRON Builder

Neuronet'i görsel bir wizard içinde kurun: kayıttan bir model, görev türü, izin verilen donanım ve ekonomik parametreleri seçersiniz. Kod gerekmez. Teknik becerileriniz sınırlıysa ya da hızlıca yayına almak istiyorsanız uygun seçenek.

Kendi kodunuz

Görevi, yeniden doğrulama kurallarını ve dağıtım mantığını el ile yazın. Her adım üzerinde tam kontrol - alışılmadık ekonomi ya da özel modeller gereken ekipler için.

01

AETRON Cüzdanını Kurun

AETRON cüzdan istemcisini indirin. Ağ ücretleri ve neuronet'in zincirde kaydı bu istemci üzerinden yapılır.

Gereksinimler: Cüzdan istemcisi, anahtarlarınızı güvenceye alın
02

Neuronet'inizi Kaydedin

AET'leri stake ederek neuronet'i AETRON zincirinde kaydedip etkinleştirin. Uzmanlık alanını ve görev parametrelerini tanımlayın. Owner, neuronet emisyonunun %10'unu alır.

Gereksinimler: Aktivasyon stake'i için AET ve neuronet yapılandırması
03

Modeli seçin

AETRON kayıtlarından bir model alın (LLM, difüzyon, ses, bilgisayarla görme) ya da Hugging Face üzerinden kendi modelinizi yükleyin. Madenciler neuronet'e tek AETRON istemcisiyle bağlanır ve ağırlıkları otomatik indirir - onlar için ayrı bir madenci yazılımı yazmanıza gerek yok.

Gereksinimler: Kayıttan, Hugging Face'ten ya da kendi modeliniz
04

Yeniden doğrulama kurallarını ayarlayın

Builder'da hazır bir profil seçmek yeterli (standart, sıkı, özel). Kod yolunu seçerseniz peer-replay'de hangi sinyallerin karşılaştırıldığını, ne kadar sapmaya izin verildiğini ve madencinin nihai puanının nasıl hesaplandığını siz yazarsınız.

Gereksinimler: Builder profil ya da kendi spesifikasyonunuz
05

AI Modelinizi Dağıtın

İsteklerin madenciler arasında nasıl dağıtılacağını, hangi SLA'yı istediğinizi ve neuronet içinde emisyonun hangi kurallarla bölüşüleceğini tanımlayın. Builder'da bu bir slider seti, kodda ayrı bir yapılandırmadır.

Gereksinimler: AI modeli, SDK/API entegrasyonu
06

Başlatın ve Kazanın

AETRON istemcisini çalıştıran madenciler neuronet'e bağlanıp staker'lar kapasiteyi sağladığında isteklerinizi göndermeye başlayın. Madenciler bunları karşılar, sahip ise çalışan bir downstream servisten emisyondaki payını alır.

Gereksinimler: Aktif katılımcılar, izleme

Önemli Detaylar

Kuralları Siz Belirlersiniz

İster builder ile, ister kendi kodunuzla gidin - madencilerin hangi görevleri yapacağına ve birbirini hangi sinyallerle doğrulayacağına yine siz karar verirsiniz. Kalite metrikleri, yeniden doğrulama eşikleri ve emisyon dağıtım mantığı somut yapay zekâ senaryosuna göre ayarlanır.

Esnek Madenci Mimarisi

Madenci, tek bir GPU sahibi de olabilir, tek bir düğüm olarak birleşmiş bir veri merkezi de. Büyük sağlayıcılar ağa tek bir madenci gibi görünen kümeler çalıştırır; onların yanına daha küçük katılımcılar bağlanır. Bunlardan canlı bir işlem gücü pazarı doğar.

CTA Background Pattern

Kendi neuronet'inizi oluşturun

Ağ üretimde, katılım davetle. Yapay zekâ ürününüzü AETRON üzerinde yayınlamak ve kendi sunucu filonuz olmadan AET kazanmak için bizimle iletişime geçin.