EDITH AI
EDITH 是一个去中心化的人工智能平台，它将人工智能与多区块链基础设施集成。该项目旨在通过为人工智能计算资源提供一个社区拥有的网络，来促进人工智能解决方案的开发和货币化。 [1] [2]
概述
EDITH协议是一个旨在将现实世界的AI基础设施与去中心化金融连接起来的系统，它通过将GPU集群、数据中心和能源设施等物理资产转化为代币化投资。通过所有权NFT（oNFT），参与者持有这些资产的部分权益，这些资产通过AI训练、推理任务、计算租赁服务、数据中心运营、可再生能源生产和产生收益的工具产生收入。收入通过智能合约直接分配给oNFT持有者。
该协议旨在解决AI基础设施中心化的问题，即少数大型云提供商控制访问、定价和可用性，从而限制了创新并增加了小型组织和开发者的成本。随着全球AI基础设施预计在未来十年内显著增长，EDITH提出了一个去中心化、社区拥有的模型。通过实现对驱动AI工作负载的物理基础设施的共享所有权，它旨在减少对中心化提供商的依赖，并将AI增长的经济利益分配给更广泛的参与者。 [5]
功能特性
RWA Layer
EDITH协议的现实世界资产（RWA）层建立在有形的、能产生收入的基础设施之上。这包括GPU集群，例如RTX 4090、A100和H100，以及用于AI工作负载的CS-3系统；容纳计算资源的数据中心设施；支持运营的可再生能源装置，如太阳能发电场；以及提供额外收益和稳定性的金融资产，包括国库券和债券。 [4]
oNFT
EDITH协议的所有权层围绕所有权NFT（oNFT）构建，这些NFT代表现实世界资产的部分权益。这些代币使持有者有权获得底层基础设施产生的收益，分配资产生产力的收入，并在二级市场上保持完全可交易。它们还提供透明和可验证的所有权证明，并可以选择在专门的金库中进行质押，以获得额外的收益机会。 [4]
Ryxen AI
Ryxen AI 是一个通用人工智能应用程序，由 EDITH 基础设施提供官方支持。它采用多代理架构设计，使其能够像一个综合团队一样运作。其功能包括使用并行代理执行深度搜索，在 1,000 多个不同的模型和工具之间智能地路由任务，以及与人工工作者连接以执行需要人工输入的任务，首先是营销功能。 [3]
eCHAT
eChat 是一个建立在 EDITH SuperAI 生态系统上的去中心化 AI 对话平台，旨在提供快速、经济高效且安全的交互。它使用全球分布式节点和神经原子并行处理任务，与中心化 AI 系统相比，能够在显著降低成本的同时实现近乎即时的响应。
该平台集成了 ATLAS 用于实时监控和优化节点分配，神经原子用于模块化任务执行，以及自适应模型压缩，以在计算效率和准确性之间取得平衡。通过抗量子密码学、同态加密、联邦学习和人工智能证明共识系统来维护安全和隐私，该系统验证输出并确保信任。
eChat 通过 Web 界面、移动应用程序和 API 支持多平台访问，开发人员资源和社区贡献支持集成、工作流程自动化和自定义 AI 解决方案。其架构强调分布式处理、智能资源管理和社区驱动的开发，在去中心化环境中结合了性能、可负担性和弹性。 [4]
技术
DIN
EDITH协议的去中心化智能网络（DIN）作为一个协调系统，用于在全球去中心化架构中进行AI操作。它集成了四个核心层：ATLAS用于基础设施和资源管理，NEXUS用于分布式AI处理，AEGIS用于安全和加密，SYNAPSE用于人类参与。这些层共同实现了资源的有效利用、安全处理以及人类贡献的机制，同时旨在扩大对AI能力的访问。
该系统通过定义的阶段管理任务，从任务提交和分割开始，然后通过ATLAS进行资源分配，通过NEXUS进行分布式处理设置，通过AEGIS进行安全执行，以及通过SYNAPSE进行可选的人工集成。价值并行流动：参与者贡献计算资源，机器和人类执行任务，输出经过验证，并且基于透明的性能指标自动分配奖励。
该协议的关键特性包括具有动态缩放和负载平衡的自适应资源管理、将工作负载分割成更小组件以实现高效执行的去中心化任务分配、由社区参与驱动的治理，以及包含高级密码学和隐私保护技术的分层安全。 [6]
ATLAS
ATLAS（人工智能系统高级透明层）旨在作为去中心化人工智能的基础设施，解决计算资源集中在大型中心化数据中心的问题。它作为一个分布式计算结构运行，聚合来自全球设备（包括智能手机和数据中心）的资源，创建一个对所有人开放的全球超级计算机，每个人都可以参与和访问。
ATLAS 的核心是通过基于微内核架构的分布式操作系统运行，实现实时调度、事件驱动的适应性和跨各种设备的兼容性。资源管理以动态方式处理，包括持续发现可用资源、智能分配任务、预测性扩展和容错，以确保可靠性。
网络层使 ATLAS 能够通过点对点连接、智能路由、自适应拓扑和加密通信，在数百万个设备上作为一个有凝聚力的系统运行。其存储系统确保安全且可访问的数据管理，具有智能缓存、版本控制、复制和隐私保护。这些组件共同将 ATLAS 确立为去中心化的人工智能基础设施，强调可访问性、弹性以及全球计算能力的有效利用。 [7]
NEXUS
NEXUS（神经交换统一系统）是一个分布式框架，旨在提高复杂AI模型的可扩展性和可访问性。其核心是神经原子——具有自身逻辑、状态管理、缓存和安全协议的独立计算单元。这些原子独立运行，同时相互协调，从而实现并行处理、高效资源利用、容错以及跨分布式设备的动态扩展。为了进一步优化性能，NEXUS集成了多阶段模型压缩技术，如量化、剪枝和知识蒸馏。这种自适应系统在准确性和资源可用性之间取得平衡，使神经网络即使在有限的硬件上也能有效运行。
该框架基于网状网络架构运行，该架构实时调整其拓扑结构，智能地路由数据，并在节点之间同步状态。计算（包括前向和后向传递）通过协调的神经原子并行分布，确保高效的梯度更新和训练。通过加密、身份验证和入侵检测，安全性嵌入到原子级操作和网络通信中。同时，通过自动分析、瓶颈检测、动态资源分配和优化的内存管理等功能，系统性能得到增强。总而言之，这些要素使NEXUS成为一个弹性、去中心化的系统，用于高效和安全的AI处理。 [8]
AEGIS
AEGIS（高级加密网关与智能盾牌）是一个用于去中心化人工智能系统的安全框架，旨在解决量子攻击、隐私泄露和恶意操纵等风险。其核心机制 人工智能证明 (PoAi) 通过将安全检查转化为生产性人工智能计算来重新定义验证。PoAi 生成动态的、特定于人工智能的挑战，其解决方案有助于网络训练和改进，而不是依赖于资源密集型难题。验证通过多阶段检查执行，激励诚实参与和基于共识的验证。
该系统采用抗量子密码学来防范新兴威胁。这包括用于提供强大数学保证的基于格的方法、用于提供前向安全性和可靠性的基于哈希的签名，以及结合经典和后量子技术的混合密码学，以实现即时和长期保护。
AEGIS 还强调保护隐私的计算。同态加密等技术能够在不暴露敏感信息的情况下对加密数据进行操作，安全飞地提供硬件级隔离和受保护的执行，零知识证明允许在不泄露底层数据的情况下进行验证。这些功能共同将 AEGIS 确立为去中心化人工智能基础设施的多层安全架构。 [9]
SYNAPSE
SYNAPSE（同步活跃参与者和共享专业知识网络）是去中心化人工智能的人工集成层，旨在协调人与人工智能系统之间的协作。它建立了一个结构化的工作者网络，在该网络中，技能被动态评估，声誉通过绩效和同行评审进行跟踪，任务根据专业知识、工作量和优先级智能地匹配给参与者。实时监控确保效率、质量和持续改进。
SYNAPSE 的一个关键组成部分是其联邦学习框架，该框架能够在保护隐私的同时进行分布式模型训练。模型版本控制、加密更新聚合和差分隐私等安全机制允许参与者为人工智能开发做出贡献，而无需暴露敏感数据。
该系统还设有一个资源市场，通过动态定价、优化资源分配和安全交易流程来平衡供需。支付和交易是自动化的，并设有争议解决和透明记录保存机制。
最后，SYNAPSE 包含一个奖励和质量控制系统，以确保公平并保持高标准。通过多因素评估来评估贡献的价值，自动分配奖励，激励绩效，以及反馈驱动的改进计划。这种结构在去中心化人工智能中协调了价值创造、参与者参与和系统范围的可持续性。 [10]
ED
EDITH 的治理层由 $ED 代币代表，该代币使社区能够监督协议。ED 的总供应量为 40 亿个代币。代币持有者可以对诸如新资产收购、投资组合策略、排放率、收益分配和国库分配等决策进行投票。他们还参与协议升级、资产尽职调查和风险评估，积极参与使他们能够获得协议产生的收入的一部分。 [4]