affineHarga

(SN120)

Affine (Subnet 120) berfungsi sebagai lapisan infrastruktur atau "jaringan penghubung" yang krusial bagi jaringan. Perannya adalah memfasilitasi interoperabilitas tanpa batas di antara berbagai subnet AI, seperti Chutes (SN64) dan Ridges (SN62). Dengan memungkinkan subnet AI khusus ini berkolaborasi, Affine memastikan kapabilitas inferensi AI yang skalabel dan secara aktif mencegah fragmentasi di seluruh ekosistem AI terdesentralisasi.

Protokol 'Anima Machina' adalah nama kode teknis untuk platform inti Affine. Ini merepresentasikan lingkungan Reinforcement Learning (RL) yang canggih dan kompetitif. Dalam protokol ini, model AI dievaluasi secara ketat dan disempurnakan secara berkelanjutan melalui serangkaian tantangan dan tugas yang telah "teruji dalam pertempuran". Mekanisme ini memastikan bahwa hanya model AI paling berkinerja dan tangguh yang dikembangkan dan diberi imbalan dalam jaringan, mendorong inovasi berkelanjutan.

SN120 dan Alpha keduanya merujuk pada token asli subnet Affine, yang beroperasi langsung di mainnet jaringan. Ini adalah aset dasar untuk partisipasi dan imbalan dalam subnet. xAlpha, di sisi lain, adalah versi liquid-staked dari token Alpha. Token ini berada di jaringan Base (L2) dan diperkenalkan melalui Project Rubicon, yang dirancang untuk meningkatkan likuiditas dan aksesibilitas bagi audiens yang lebih luas di luar rantai asli.

Untuk memperoleh token Alpha asli, pengguna biasanya perlu melakukan staking TAO secara langsung di jaringan, selaras dengan mekanisme operasional subnet. Untuk aksesibilitas yang lebih luas dan perdagangan likuid, token xAlpha tersedia di jaringan Base Layer 2 Ethereum. Token xAlpha ini dapat dengan mudah diperdagangkan di decentralized exchange yang beroperasi di jaringan Base, khususnya sebagai bagian dari inisiatif likuiditas yang diluncurkan oleh Project Rubicon, menjadikannya dapat diakses oleh audiens Web3 yang lebih luas.

Penambangan di Subnet 120 (Affine) membutuhkan daya komputasi yang substansial, terutama GPU kelas atas, karena fokusnya pada Reinforcement Learning (RL) dan penyempurnaan model AI. Penambang membutuhkan perangkat keras yang kuat yang mampu menjalankan skrip pelatihan kompleks secara efisien dan terus mengoptimalkan model AI. Tujuannya adalah untuk mengirimkan model yang secara konsisten dapat mengungguli model lain dalam "pertarungan" kompetitif subnet, yang membutuhkan kapabilitas pemrosesan yang signifikan untuk berkontribusi secara efektif dan mendapatkan imbalan.

Proyek Affine dipimpin oleh Affine Foundation, yang mengelola pengembangan dan arah strategisnya. Inisiatif ini juga mendapat manfaat dari kontribusi signifikan dan partisipasi kuat dari komunitas pengembang AI Tiongkok yang dinamis. Selain itu, proyek ini telah menerima dukungan publik yang menonjol dari Jacob Steeves, yang merupakan pendiri jaringan tersebut, menyoroti pentingnya dan keselarasan proyek ini dalam ekosistem yang lebih luas.