affinePrijs

(SN120)

Affine (Subnet 120) dient als de cruciale infrastructuur- of 'bindweefsel'-laag voor het netwerk. De rol ervan is het mogelijk maken van naadloze interoperabiliteit tussen verschillende AI-subnets, zoals Chutes (SN64) en Ridges (SN62). Door deze gespecialiseerde AI-subnets in staat te stellen samen te werken, zorgt Affine voor schaalbare AI-inferentiemogelijkheden en voorkomt het actief fragmentatie binnen het gedecentraliseerde AI-ecosysteem.

Het 'Anima Machina'-protocol is de technische codenaam voor het kernplatform van Affine. Het vertegenwoordigt een verfijnde, competitieve Reinforcement Learning (RL) omgeving. Binnen dit protocol worden AI-modellen grondig geëvalueerd en voortdurend verfijnd door middel van een reeks van 'door de strijd geteste' uitdagingen en taken. Dit mechanisme zorgt ervoor dat alleen de meest performante en robuuste AI-modellen binnen het netwerk worden ontwikkeld en beloond, wat voortdurende innovatie stimuleert.

SN120 en Alpha verwijzen beide naar het native token van het Affine-subnet, dat direct op de hoofdketen van het netwerk opereert. Dit is de fundamentele activa voor deelname en beloningen binnen het subnet. xAlpha, aan de andere kant, is een liquid-staked versie van het Alpha-token. Het bestaat op het Base (L2) netwerk en werd geïntroduceerd via Project Rubicon, ontworpen om liquiditeit en toegankelijkheid te verbeteren voor een breder publiek buiten de native keten.

Om native Alpha-tokens te verwerven, moeten gebruikers doorgaans TAO direct op het netwerk staken, in lijn met de operationele mechanismen van het subnet. Voor bredere toegankelijkheid en liquid trading is het xAlpha-token beschikbaar op het Base Layer 2 netwerk van Ethereum. Dit xAlpha-token kan gemakkelijk verhandeld worden op gedecentraliseerde exchanges die op het Base netwerk opereren, met name als onderdeel van de liquiditeitsinitiatieven gelanceerd door Project Rubicon, waardoor het toegankelijk wordt voor een breder Web3-publiek.

Mining op Subnet 120 (Affine) vereist aanzienlijke rekenkracht, met name high-end GPU's, vanwege de focus op Reinforcement Learning (RL) en fijnafstemming van AI-modellen. Miners hebben robuuste hardware nodig die efficiënt complexe trainingsscripts kan uitvoeren en AI-modellen continu kan optimaliseren. Het doel is om modellen in te dienen die consequent beter presteren dan andere in de competitieve 'gevechten' van het subnet, wat aanzienlijke verwerkingscapaciteiten vereist om effectief bij te dragen en beloningen te verdienen.

Het Affine-project wordt geleid door de Affine Foundation, die het beheer van de ontwikkeling en strategische richting verzorgt. Het initiatief profiteert ook van aanzienlijke bijdragen en sterke deelname van de levendige Chinese AI-ontwikkelaarsgemeenschap. Bovendien heeft het project opmerkelijke publieke goedkeuring ontvangen van Jacob Steeves, die de oprichter van het netwerk is, wat het belang en de afstemming binnen het bredere ecosysteem benadrukt.