Tars AI 是一个人工智能平台，它将机器学习框架与去中心化的 区块链 基础设施相结合。该平台由 Tars Protocol 于 2023 年推出，专注于实现保护隐私的 AI 模型训练、去中心化的计算资源和社区驱动的治理。其生态系统旨在支持互操作性和可扩展性，同时提供对 AI 开发工具的访问。^{[1] [2]}

概述

Tars AI 作为一个多层网络运作，连接 AI 开发人员、数据提供商和计算资源贡献者。该平台围绕三个主要组件构建：

1. Tars Hub：一个负责管理协议升级、资金分配和社区提案的去中心化自治组织 (DAO)。2. Tars Builder：一套用于在链上创建和部署 AI 模型的工具，提供自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉等应用程序的模板。3. 去中心化计算网络：一个提供计算资源（GPU/TPU）用于 AI 模型训练的全球节点网络，通过该平台的原生代币 TAI 激励。

该平台结合了用于数据隐私的 零知识证明 (zk-SNARKs)，支持与 以太坊 和 BNB 链 的跨链兼容性，并为参与者实施代币化奖励系统。

历史

Tars AI 由一个 AI 研究人员和 区块链 开发人员团队于 2023 年成立。该项目出现在人们对去中心化技术及其在人工智能中的潜在应用越来越感兴趣的时期。最初的资金是通过风险资本投资和去中心化赠款相结合的方式获得的，这使得该团队能够在宣言中概述其愿景，该宣言强调了 AI 基础设施的去中心化。^{[2] [1] [3]}

技术

Tars AI 的技术框架建立在四个关键组件之上：

1. 保护隐私的计算：采用 zk-SNARKs 和同态加密，以在加密数据集上实现模型训练，确保数据机密性。2. 去中心化计算市场：一个 节点 网络贡献硬件资源，共识机制 针对 AI 任务进行了优化，资源分配由专有算法管理。3. 互操作性：促进 AI 模型在 EVM 兼容的 区块链 之间的可移植性，并与 IPFS 集成以实现去中心化存储。4. 开源 SDK：提供用于模型量化、链上推理和代币门控访问数据集的库。

该平台使用一种名为“学习证明”的共识机制，该机制根据计算输出的质量而不是原始算力来评估贡献，旨在降低能源消耗。^{[1] [2] [3]}

TAI 代币

基于 BEP-20 标准的 TAI 代币充当该平台的 实用代币 和 治理代币，最大供应量为 10 亿个代币。

功能：

• 网络费用：TAI 用于支付计算资源和模型部署费用。
• 质押：节点运营商和 验证者 质押 TAI 以参与网络安全并获得奖励。
• 治理：代币持有者可以对 DAO 提案进行投票，包括资金分配和协议升级。

代币经济学

• 35% 分配给社区激励，25% 分配给开发者，20% 分配给投资者，15% 分配给基金会，5% 分配给早期顾问。

Tars AI 与 Filecoin 和 Arweave 等去中心化存储网络合作进行数据集托管。它还与 DePIN 项目合作以扩展其节点网络。该平台的赠款计划支持伦理 AI 审计和低资源语言模型等领域的研究。^{[4] [5] [2] [1] [6] [7]}