# BasedAI > BasedAI是一个去中心化的P2P网络，用于零知识LLM和智能合约，利用全同态加密进行安全的AI计算。 - Canonical URL: https://iq.wiki/zh/wiki/basedai - Categories: Projects & Protocols - Tags: Layer 1, DeFi, AI Token - Created: 2024-10-03T00:05:16.628Z - Last updated: 2024-10-14T15:00:45.180Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **BasedAI** 是一个为零知识大型语言模型 (ZK-LLM) 和[智能合约](https://iq.wiki/wiki/smart-contract)设计的去中心化[点对点](https://iq.wiki/wiki/peer-to-peer-trading-p2p) (P2P) 网络，由 Sean Wellington 创立。它引入了一种将全同态加密 (FHE) 与大型语言模型 (LLM) 集成的基础设施，从而促进安全和私密的 AI 计算，而不会损害数据隐私。[\[1\]](#cite-id-7aketdq6je)[\[2\]](#cite-id-0py3oedy4yjj)[\[3\]](#cite-id-4pyhwim1mu3)[\[4\]](#cite-id-ipg9uu3sae) ## 概述 BasedAI 构建在机器的分布式网络之上，该网络通过一种称为“Cerberus Squeezing”的机制，能够将传统的 LLM 转换为加密的零知识 LLM (ZK-LLM)。该框架通过允许矿工处理用户与 LLM 的交互，而无需解密输入或输出，从而优化了性能和数据隐私。这项创新通过简化用户、矿工和[验证者](https://iq.wiki/wiki/validator)之间的交互，解决了 FHE（全同态加密）兼容环境中常见的性能下降问题。 该平台还集成了各种[区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain)技术，借鉴了 [Polkadot](https://iq.wiki/wiki/polkadot) 的 Substrate、[Ethereum](https://iq.wiki/wiki/ethereum) 的 [EVM](https://iq.wiki/wiki/ethereum-virtual-machine-evm) 以及 [RNDR](https://iq.wiki/wiki/rndr-token) 的 GPU 配置。BasedAI 提供了一个全面的框架，允许启动[智能合约](https://iq.wiki/wiki/smart-contract)、管理资产以及与网络的[共识机制](https://iq.wiki/wiki/consensus-mechanism)进行交互。[\[1\]](#cite-id-7aketdq6je)[\[2\]](#cite-id-0py3oedy4yjj)[\[3\]](#cite-id-4pyhwim1mu3)[\[4\]](#cite-id-ipg9uu3sae)[\[7\]](#cite-id-m5haiudk16) ## 技术 BasedAI 利用全同态加密 (FHE) 来确保数据在其整个生命周期（存储、传输和计算）中保持加密状态。这种方法能够在加密数据上进行计算，而无需解密，从而确保 AI 运营中的完全隐私。该平台的挖矿过程结合了 zk-LLM，以支持这种安全的加密 AI 环境。 BasedAI 生态系统的核心是称为“Brains”的处理[节点](https://iq.wiki/wiki/node)，它们执行与 LLM 相关的计算任务。这些 Brains 构成了去中心化基础设施的支柱，从而实现了分布式和以隐私为中心的 AI 处理。[\[1\]](#cite-id-7aketdq6je)[\[2\]](#cite-id-0py3oedy4yjj)[\[3\]](#cite-id-4pyhwim1mu3)[\[5\]](#cite-id-mxvgcb3c1v) #### 测试网和开发 BasedAI 的开发路线图包括两个主要的测试网：Prometheus 和 Cyan。Prometheus [测试网](https://iq.wiki/wiki/testnet)已完成，Cyan 测试网于 2024 年 6 月启动，作为一个发布候选版本，旨在测试 Brain [NFT](https://iq.wiki/wiki/non-fungible-token-nft) 及其相关代币的集成。此阶段侧重于排放、奖励以及这些代币化资产的管理。BasedAI 预计将在这些测试网阶段之后进行主网启动。[\[3\]](#cite-id-4pyhwim1mu3)[\[4\]](#cite-id-ipg9uu3sae)[\[5\]](#cite-id-mxvgcb3c1v)[\[6\]](#cite-id-z232ija5vmg)[\[7\]](#cite-id-m5haiudk16) ## BasedAI 生态系统 该平台在去中心化的[区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain)网络上运行，强调 AI 应用中的数据隐私和安全性。通过将 zk-LLM 与同态加密集成，BasedAI 旨在提供安全透明的 AI 环境，同时分散 AI 模型的所有权。用户可以使用 Based 命令行界面 (Based CLI) 与网络进行交互，该界面支持从钱包管理到与计算[节点](https://iq.wiki/wiki/node)交互的各种功能。 #### 主要特点 * **Cerberus Squeezing：** 将传统 LLM 转换为 zk-LLM 的机制，从而实现安全、加密的 AI 处理。 * **全同态加密 (FHE)：** 确保数据在其整个生命周期中保持加密状态，同时支持计算。 * **Based CLI：** 一个命令行界面，方便用户与平台进行交互，允许用户管理钱包、与 Brains 交互以及参与[共识机制](https://iq.wiki/wiki/consensus-mechanism)。 * **测试网阶段：** BasedAI 的开发以其[测试网](https://iq.wiki/wiki/testnet) Prometheus 和 Cyan 为标志，这对于在全面部署之前测试其功能至关重要。 #### 应用 BasedAI 的主要应用围绕增强 AI 处理中的隐私、通过 Brain [NFT](https://iq.wiki/wiki/non-fungible-token-nft) 实现 AI 模型所有权的民主化，以及为部署[智能合约](https://iq.wiki/wiki/smart-contract)创建安全的环境。其 AI 和[区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain)技术的集成还支持高级用例，例如去中心化的 AI 驱动工具、安全的数据处理和保护隐私的计算。 BasedAI 代表了去中心化[区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain)技术和人工智能的新颖融合。通过利用同态加密和 zk-LLM，它提供了一个优先考虑数据隐私和安全性的框架，同时实现了 AI 模型的去中心化所有权和运营。[\[2\]](#cite-id-0py3oedy4yjj)[\[3\]](#cite-id-4pyhwim1mu3)[\[4\]](#cite-id-ipg9uu3sae)[\[5\]](#cite-id-mxvgcb3c1v) ## 代币经济学 #### 奖励参与：激励措施和代币排放 BasedAI 通过发行 $BASED 代币来激励其生态系统中的参与。每 10 秒，就会在活跃的 Brains 之间分配 10 个 $BASED 代币，这些 Brains 是负责计算任务的关键[节点](https://iq.wiki/wiki/node)。奖励的分配基于两个主要因素：每个 Brain 中[质押](https://iq.wiki/wiki/staking)的 $BASED 数量以及与这些 Brains 关联的[验证者](https://iq.wiki/wiki/validator)和矿工的运营绩效。表现最佳的 30% 的 Brains 会获得额外的奖励，从而创造一个奖励效率和可靠性的竞争环境。所有 $BASED 代币都可以与 [Ethereum](https://iq.wiki/wiki/ethereum) 上的包装 BasedAI [ERC-20](https://iq.wiki/wiki/erc-20) 代币进行双向桥接。 #### 排放减半时间表 为了缓解通货膨胀并鼓励长期参与，BasedAI 遵循年度[减半](https://iq.wiki/wiki/halving)时间表，该时间表会逐步减少区块奖励。这种减半旨在平衡 $BASED 的供应，并维持对矿工和[验证者](https://iq.wiki/wiki/validator)的激励。从 2024 年 4 月开始，区块奖励将从 10 个 $BASED 代币减半至 5 个，随后的减半每年进行一次。[\[2\]](#cite-id-0py3oedy4yjj)[\[3\]](#cite-id-4pyhwim1mu3)[\[4\]](#cite-id-ipg9uu3sae)[\[5\]](#cite-id-mxvgcb3c1v) ## 治理 #### 质押和验证者激励 BasedAI 实施了一种[质押](https://iq.wiki/wiki/staking)机制，允许用户将 $BASED 代币质押到任何 Brain 或特定的[验证者](https://iq.wiki/wiki/validator)。验证者通过处理 Brains 的计算任务，在维护网络的功能方面发挥着至关重要的作用。利益相关者从分配给他们所质押的验证者的排放中获得奖励。此外，要成为验证者或矿工，用户必须执行一个永久内存操作，将他们的地址与 Brain 关联起来。 #### 奖励分配 75% 的排放分配给执行基本任务的[节点](https://iq.wiki/wiki/node)（[验证者](https://iq.wiki/wiki/validator)和矿工），而 25% 分配给 Brain 所有者或管理 Brain 的特定验证者。 #### 所有者调整和按股份加权的奖励 Brains 所有者可以灵活地调整奖励在其各自[节点](https://iq.wiki/wiki/node)内的分配方式，从而形成一个竞争格局，其中[验证者](https://iq.wiki/wiki/validator)根据绩效获得奖励。该系统还包括按股份加权的激励措施，为在特定 Brains 中进行更多投资的参与者提供更大的奖励。[\[2\]](#cite-id-0py3oedy4yjj)[\[3\]](#cite-id-4pyhwim1mu3)[\[4\]](#cite-id-ipg9uu3sae)[\[5\]](#cite-id-mxvgcb3c1v)[\[7\]](#cite-id-m5haiudk16) ## 实用性 #### Brain NFT 和验证者多元化 BasedAI 通过将奖励限制在前 70% 的验证者中，从而促进验证者多元化，从而激励参与者将其股份分散到多个 Brains 中，而不是集中在少数几个 Brains 中。这种动态鼓励更广泛的网络参与，并减轻中心化风险。验证者不能跨 Brains 复制股份，从而创建一个系统，其中每个 Brain 都以不同的质押验证者独立运行。 #### 缓解中心化 为了进一步分散网络，BasedAI 对每个 Brain 的最大股份设置了上限，防止任何单个实体控制超过网络中 $BASED 总股份的 0.5%。这确保了更公平的奖励分配，并降低了对网络进行寡头垄断控制的风险。 #### 时间融合转换器 (TFT) 执行器 BasedAI 的独特功能之一是时间融合转换器 (TFT) 执行器，它旨在通过随时间分析网络数据来优化奖励分配。TFT 模型评估各种因素，例如交易量、区块时间和排放奖励，动态调整对验证者和 Brains 的激励。这种自动化系统有助于确保公平地分配奖励，最大限度地减少操纵或勾结的机会。[\[2\]](#cite-id-0py3oedy4yjj)[\[3\]](#cite-id-4pyhwim1mu3)[\[4\]](#cite-id-ipg9uu3sae)[\[5\]](#cite-id-mxvgcb3c1v)[\[6\]](#cite-id-z232ija5vmg)[\[7\]](#cite-id-m5haiudk16) ## Sean Wellington Sean Wellington 是 Based Labs 的研究员，拥有加州大学伯克利分校的教育背景。他为 BasedAI 去中心化基础设施的开发做出了贡献，重点是将全同态加密 (FHE) 与大型语言模型 (LLM) 集成，以在交互过程中保持数据隐私，而无需解密。他工作的一个关键方面包括开发“Cerberus Squeezing”机制，该机制旨在优化 FHE 兼容环境中的性能。该系统使 BasedAI 矿工能够处理和响应加密的 LLM 查询，并利用生成对抗网络 (GAN) 的技术来支持隐私。 Wellington 的工作旨在解决基于 FHE 的计算环境中经常遇到的性能挑战，从而改善网络中用户、矿工和[验证者](https://iq.wiki/wiki/validator)之间的通信。他的研究和开发贡献不仅限于 BasedAI，还体现在密码学、去中心化系统和人工智能领域的各种专利和学术出版物中。这些包括诸如*电子监管链方法和系统* (2006) 和*用于管理业务对象的分布式并发数据更新的方法和系统* (2016) 等专利，这些专利突出了他参与与分布式数据管理和文档压缩相关的创新。 在他的整个职业生涯中，Wellington 一直专注于探索去中心化技术，特别是在人工智能和密码学领域，以解决与数字系统中数据隐私和安全相关的持续挑战。