Подробный обзор
1. Цель и ценность
FLock.io решает проблему ограниченного доступа к данным для обучения ИИ, позволяя проводить обучение на приватных наборах данных (например, медицинских или финансовых), которые нельзя передавать традиционными способами. Используя федеративное обучение, платформа собирает обновления моделей, а не сами данные, с разных узлов сети, что обеспечивает соответствие законам о конфиденциальности, таким как GDPR. Партнёры, например UNDP, применяют платформу для проектов в области климата и здравоохранения, а компании вроде CIMG Inc. используют её для безопасной разработки ИИ.
2. Технологии и архитектура
Платформа объединяет федеративное обучение (обучение на локальных данных) с координацией через блокчейн. Например:
- AI Arena — соревновательная среда, где разработчики обучают модели, ставя на кон токены FLOCK.
- FL Alliance — приватная подсеть, построенная с использованием децентрализованного хранилища Walrus Protocol, для зашифрованных обновлений моделей.
- Интеграция LoRA — снижает вычислительные затраты при дообучении больших моделей, таких как Qwen от Alibaba.
3. Токеномика и управление
Токены FLOCK обеспечивают участие в экосистеме:
- Стейкинг: 31% от общего обращения (~62 млн токенов) заблокированы в среднем на 270 дней, за что участники получают невзаимозаменяемые gmFLOCK с правами управления.
- Вознаграждения: участники (поставщики данных, валидаторы) получают FLOCK в зависимости от выполненных задач, создавая замкнутую экономику.
Заключение
FLock.io переосмысливает разработку ИИ как процесс, управляемый сообществом, с приоритетом на конфиденциальность и справедливое распределение ценности. Платформа сочетает доверие блокчейна с преимуществами федеративного обучения, что особенно важно для таких отраслей, как здравоохранение и финансы. По мере роста популярности, сможет ли децентрализованная модель FLock конкурировать с централизованными гигантами ИИ, сохраняя при этом масштабируемость?