AI-meda Research

🔤 Grass - AI를 위한 데이터 레이어 - tweet

· 모델 학습에 사용될 데이터 수집, 저장, 전처리 모두에 관여 · 현재는 데이터 수집을 위한 DePIN 구축에 집중 · Polychain Capital, Tribe Capital의 리드로 시드 투자를 받음

✔️ AI에서 데이터의 중요성 · 모델의 추론 결과는 모델 학습에 사용된 데이터들의 상관관계에 의존 · 모델 학습을 위한 데이터 수집은 갈수록 어려워지고 있음 (Reddit의 API 가격 인상 등) · Grass는 이를 해결하기 위해, 데이터 수집을 위한 DePIN을 구축 ✔️ 작동 방식 1. 클라이언트는 목표 웹 서버에 대한 데이터 크롤링 요청을 보냄 2. Validator는 데이터 수집을 위해, 목표 웹 서버에 보낼 요청을 암호화하여 Grass Node들에게 전달 3. Grass Node는 전달받은 요청을 목표 웹 서버에 보내고, 암호화된 서버의 응답을 Validator에게 반환 4. Validator는 세션 키를 이용하여 반환된 응답을 복호화하고, 이를 Client에게 전달 5. 데이터는 Grass Data Ledger에 저장되고, Solana에 zkp가 올라가며 settle됨 ✔️ 노드 운영 · 노드를 운영하여 Grass 포인트를 얻을 수 있음 / 에포크 5 진행중 · 데이터 크롤링만 가능하지만, 후에 데이터 라벨링 기능도 추가 예정 · 설치 링크 (크롬 익스텐션) ✔️ 펀드레이징 · Pre-Seed 라운드에서 No Limit Holdings의 리드로 $1M을 모금 · Seed 라운드에서 Polychain Capital, Tribe Capital의 리드로 $3.5M을 모금

🔤 Privasea - FHEML을 이용한 AI 네트워크 - tweet

· FHE를 ML에 적용하여 ML 연산 과정에서 입력 데이터가 암호화됨 · Binance Labs, OKX Ventures에서 투자를 받음 · 최근 비탈릭 부테린도 FHE에 대한 트윗을 남긴 바 있음

FHE / FHEML 이란? · 데이터를 암호화하여 연산해도, 결과를 보존하는 암호학적 방법 · 결과를 복호화하면 원본 데이터를 계산한 결과를 얻을 수 있음 · ex) a + b = c <-> enc(a) + enc(b) = enc(c) 작동 방식 1. 사용자가 입력 데이터를 암호화하여 ML 과정을 요청 2. Privanetix 노드들이 이 작업을 수행 ↳ GPU 리소스를 제공하는 노드들로 구성된 DePIN 네트워크 ↳ 각 노드는 연산을 수행하고 토큰을 보상으로 수령 ↳ 추후 zkML 방식으로 연산 결과를 검증할 수 있게 할 예정 3. 암호화된 연산 결과는 복호화되어 사용자에게 전달 토크노믹스 · 노드 보상, 스테이킹 물량: 45% · 팀: 10% · VC: 20% · 마케팅, 커뮤니티: 15% · Reserve: 4% · LP 4% 펀드레이징 · 시드 라운드에서 Binance Labs를 포함한 투자자로부터 $5m을 모금 · OKX Ventures를 포함한 투자자로부터 최근 전략적 투자를 받음 추가 의견 deAI에서 가장 취약한 부분 중 하나는 제 3자(모델 제공자, GPU 리소스 제공자 등)와 온체인에 게시되는 개인정보라고 생각합니다. FHE를 ML 과정에 도입한 FHEML은 이런 문제를 해결하기 위한 좋은 솔루션 중 하나이며, Privasea는 FHEML을 이용한 AI 네트워크를 구축하는, deAI와 privacy 섹터에서 주목할만한 프로젝트입니다. Binance Labs, OKX Ventures 등으로 부터 투자를 받은 점이 인상적이며, 최근 비탈릭의 FHE 언급(tweet)과 deAI, dePIN 등 하잎이 붙을 수 있는 네러티브 요소를 많이 포함하고 있는 것 같습니다. 해당 링크에서 AI-meda Research의 Privasea에 대한 더욱 자세한 아티클을 확인하실 수 있습니다: https://universal-prune-200.notion.site/Privasea-d38b23439e734d2bb4fb0ab06a477a5b

🇰🇷 지켜봐야할 AI 내러티브, Virtual Protocol 프로젝트

· AI 관련 프로젝트 중, 유명한 프로젝트인 Virtual Protocol · 최근 비텐서에서 A2A(Audio to Animation) 서브넷 런칭

☑️ Virtual Protocol 이란? ↳ Base 체인 위에 빌드업 중 ↳ AI 쪽에서는 유명한 프로젝트 - Co-owned, Human-curated, plug-and-play AI 에이전트 ↳ Virtual Protocol의 기술을 사용하여 지속적으로 dAPP 출시 - 현재 AI Waifu라는 dAPP를 성공적으로 런칭완료 ☑️ Virtual Protocol, 비텐서 서브넷 출시 ↳ Virtual Protcol은 비텐서에서 A2A 서브넷 런칭을 발표 ↳ A2A(Audio to Animation) - 쉽게 생각하면 탈중앙화된 Sora(Open AI의 text-to-video) 오디오에 따라 다양한 캐릭터에 움직임을 넣을 수 있다는 것은 다양한 애니메이션 캐릭터의 제작 뿐만 아니라 사용자들이 접근성과 작업시간을 획기적으로 단축 시켜줄 수 있음을 의미합니다. ✍🏻 일단 BASE 체인으로 넘어간 상태이며, 오픈소스 A2A 모델을 통해 다양한 결과물을 만들어 낼 수 있다고 생가합니다. AI 내러티브는 이제 메타를 뛰어넘어 우리 삶 속에 일부가 되었습니다. 꾸준히 성과를 내고 있는 Virtual Protocol를 팔로우업해보면 좋을 듯 합니다.

De/AI project Spotlight #1 ORA - 이더리움의 Trustless AI를 위한 오라클 About ORA: 이더리움에서 무신뢰가 보장된 AI를 연산을 가능하게 해주는 오라클 - ORA는 추론을 위해 사용한 모델에 대한 zk 증명이나, 챌린지 프로세스를 도입하여 '검증 가능한 ML'을 가능하게 합니다. - ORA는 오픈소스 AI 모델을 온체인 상에 토큰화하여, 토큰 소유자들에게 모델의 가치를 분배합니다. Verifiable ML zkML / opML / opp/ai 등을 사용하여 ORA는 사용자가 요청한 추론을 위해 사용한 모델을 보장할 수 있습니다. (옵티미스틱 롤업과 지케이 롤업의 검증 방식과 유사합니다) IMO (Initial Model Offering) IMO는 AI 모델을 온체인으로 토큰화하고, 토큰 홀더들은 다음 수익원으로부터 수익을 얻습니다: Model Ownership (ERC-7641) + Inference Asset (ERC-7707) Fundrasing ORA는 Pre-Seed 라운드에서 dao5와 Hongshan(Sequoia China)의 리드 하에 $3m을 모금했습니다. 다음 링크에서 ORA에 대한 AI-meda research의 아티클을 확인하실 수 있습니다: https://t.me/aimedaresearch/6

D/AI 프로젝트 Industry Map

D/AI 프로젝트 Industry map

D/AI 프로젝트 런칭 일정

Nimble network : 컴포저블(Composable) AI 네트워크 1. 컴포저블 AI 네트워크 : AI 워크플로우를 블록체인에서 가능하게 하는 것을 목표로, 추론을 생성하는 1)모델, 모델 트레이닝과 추론을 실행하는 2)컴퓨팅, 모델 트레이닝을 위한 3)데이터가 핵심. 한 AI 모델의 결과물을 다른 AI 모델에 전달할 수 있는 모델 구성가능성, 네트워크 참여자가 제공한 데이터를 활용해 여러 모델을 동시에 훈련할 수 있는 데이터 구성가능성, 모델 학습, 추론, MLops 전반에서 컴퓨팅을 재사용할 수 있는 컴퓨팅 구성가능성을 목표로 한다. 2. 네트워크 구조 : 코스모스 SDK로 개발된 앱체인으로, 스테이킹 양과 네트워크 참여도에 투표율이 비례하는 가중 지분 증명(Weighted PoS), 데이터 프라이버시 보장(Privacy Preserving), 온체인 모델 트레이닝 과정에서 발생하는 병목현상을 해결하기 위해, 중복되는 데이터와 파라미터를 압축 전송하는 Compressed ML이 특징이다. 3. Participants - Users(Data Nodes) : 네트워크에 데이터 세트를 제공하고 보상을 받는 주체. - Validators : 네트워크 보안, 데이터 집계 및 처리와 유효성 증명, 모델 학습을 수행하는 주체로, 스테이킹 양과 네트워크 참여도가 높을수록 평판(Reputation)이 증가하며, 블록 생성 확률이 높아진다. - Clients and Builders : 데이터 처리와 모델 추론을 쿼리하는 주체로 밸리데이터와 통신하며, 모델을 직접 개발해 네트워크에 제공하고 보상을 받을 수 있다. 4. Market : Nimble 토큰으로 유지되는 세 가지 시장이 존재하며, 주문, 거래 및 유효성 증명은 온체인에 저장된다. - Data Market : 로컬 모델 시장으로도 불리는 데이터 시장은 유저가 모델 트레이닝에 필요한 데이터와 파라미터를 네트워크에 제공(Offer)하고 구매자와 매칭되면 토큰 보상을 받는다. 이때 데이터는 zkp로 암호화되어 전달된다. - Computation Market : 클라이언트는 데이터를 받으면 모델 트레이닝에 사용할 수 있도록 1) 데이터 처리와 2) 모델 트레이닝을 밸리데이터에게 요청하며 구인시장과 유사하게 클라이언트가 작업을 게시하고 적합한 밸리데이터를 찾아 매칭하는 형태를 가진다. - Builder Market : 모델 시장으로도 불리며 모델 개발자들이 모델을 제공하고 밸리데이터가 모델을 사용할때 네트워크 수수료의 일부를 보상으로 얻는다. 5. Nimble Model learning : 모델을 네트워크에 전파하고 합쳐 학습을 진행하는 탈중앙화된 모델 트레이닝 방식인 Gossip Learning을 기반으로하며, 전체 학습 과정은 다음과 같다: 1. 유저는 데이터나 모델 파라미터를 데이터 시장에 제공(판매) 2. 암호화된 데이터와 압축된 모델 파라미터들은 밸리데이터(구매자)에게 전송 3. 유저는 Nimble 토큰 보상 4. 제공된 유저의 데이터와 모델 파라미터는, 밸리데이터의 로컬 데이터와 모델 파라미터와 병합(merged) 5. 밸리데이터는 병합한 데이터와 파라미터로 로컬 모델을 업데이트 6. 가중치가 높은 밸리데이터가 1~5 과정을 검증 및 블록 생성 보상 6. 토크노믹스 : 총 공급량 10억개로, TGE는 2분기 5천만개(5%)로 유통이 시작될 예정이며 가스비, 스테이킹, 모델 입찰 등의 유틸리티를 가진다. - Eco(10%) : 네트워크 및 앱 개발자를 비롯한 기타 네트워크 기여자와 초기 유저에게 할당 - Miner Rewards(40%) : TGE 및 거래소 상장과 동시에 사전 채굴 물량의 락업이 해제되며, 보상은 약 12개월마다 줄어드는 반감기를 가진다 - Community(10%) : 토큰 런칭(런치패드, 리스팅 마케팅)을 위한 비용으로 사용될 예정 - Development(20%) : 네트워크 스택의 핵심 구성 요소 개발에 기여한 프로젝트나 개인에게 할당 - Private sales(20%) 7. 파트너십 - Binance Labs MVB - BNB - Io.net - Space and Time - Exabits - Web3Go - Aethir - Sei - Polygon - Manta - Avalanche - Aptos - Base - Arbitrum Learn more - Twitter - Website - Whitepaper ⁃ Discord 리서치 저자: @tony12450

2024.04.17~2024.04.19 daily summary for public - 국문 🗣 Main Discussion Morpheus - Morpheus 페어 런치 플랫폼 0G - 여러 샷아웃들을 받는중 - tweet link 🖥 Node Running/Mining Heurist - 노드 수가 1200개에서 밤 사이 3000개로 증가함

2024.04.17~2024.04.19 daily summary for public - English 🗣 Main Discussion Morpheus - Morpheus fair launch platform 0G - Shout out by @goinggddark - tweet link 🖥 Node Running/Mining Heurist - node increased 1200 to 3000 overnight