ResonanceNet：一种创新的PoT区块链

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ResonanceNet：一种创新的PoT区块链

作者：James Bentley
来源：Github.com
引用：https://github.com/Kristian5013/resonancenet

ResonanceNet是一款实验性的L1区块链，旨在为去中心化的AI训练和分发提供解决方案。与传统的基于哈希的AI训练方法不同，ResonanceNet采用了一种名为“Proof-of-Training”（PoT）的共识机制，通过这种机制，矿工们竞相改进共享神经模型的有效性损失，只有当网络确认新的检查点优于先前状态时，才会接受区块。

每个区块都包含一个可验证的模型检查点，使得区块链能够积累训练进度，并逐渐发展成为一个公开可用的AI模型。与中心化的AI服务不同，该模型可以被下载并在本地运行，用户可以直接在自己的设备上执行推理，无需API访问、订阅或中心化服务器。

ResonanceNet的架构针对高效的单一用户推理和简单的实现进行了优化。与大型基于Transformer的系统相比，模型设计避免了复杂的优化需求和分布式基础设施，使得去中心化训练更加可行。

早期基准测试显示，在RTX 5080级GPU上，ResonanceNet的吞吐量约为每秒150,000个代币，预计在更新的硬件上会有更高的吞吐量。

ResonanceNet探索了AI基础设施的不同范式：将智能作为公共艺术品分布式，而不是通过中心化服务进行管理。

ResonanceNet的关键特性包括：

- Proof-of-Training（PoT）：矿工训练MinGRU神经网络，并就验证损失改进进行竞争。没有浪费的计算——每个区块都使模型变得更智能。

- 可验证检查点：每个区块包含模型检查点的Keccak-256d哈希。节点可以独立验证训练进度。

- 持续模型增长：随着训练的进行，网络自动在共识定义的高度添加层并扩展维度。

- UTXO过期：当网络的验证损失从创建点提高10倍时，代币将过期。过期的资金返回到挖掘奖励，防止状态膨胀。向自身发送消息重置计时器。

- GPU加速：支持CUDA（完整）、Vulkan、Metal后端用于训练内核，并提供CPU回退。

- Ed25519签名：快速、紧凑、确定的区块和交易签名。

- Keccak-256d哈希：双倍Keccak-256用于区块哈希和交易ID（与以太坊兼容，0x01填充）。

- Bech32地址：具有可读前缀，从第一天开始采用SegWit风格的P2WPKH脚本。

- 全P2P网络：Gossip协议、区块中继、内存池同步、加密节点发现。

- JSON-RPC接口：与Bitcoin Core兼容的RPC，用于钱包、浏览器和工具。

- Lightning层：用于即时离链交易的支付通道。

- HD钱包：BIP32/44密钥派生，具有强制恢复策略。

ResonanceNet的架构采用严格的L0-L7库分层。高层依赖于底层，反之亦然。

ResonanceNet提供了预构建的二进制文件，支持Linux、macOS和Windows平台。用户可以轻松下载、安装并开始运行全节点、创建钱包、进行挖掘以及发送和接收RNET。

ResonanceNet还支持测试网和本地开发环境，方便开发者进行测试和调试。

通过ResonanceNet，用户可以参与到去中心化的AI训练和分发中，享受更加高效、安全且透明的AI服务。