프로젝트 개요
FLock은 거대 기술 기업의 AI 모델 독점을 깨는 것을 목표로 하는 분산형 AI 모델 훈련 및 검증 네트워크입니다. 모듈식 컴퓨팅 성능, 데이터 및 훈련 방법을 제공함으로써 AI 모델의 분산형 개발이 달성됩니다. 교육 데이터와 모델 피드백을 제공하도록 커뮤니티에 인센티브를 제공하여 모델 생성 및 조정을 더욱 민주화합니다. 프로토콜과 개발자는 FLock의 플랫폼을 사용하여 AI 동반자, 함수 호출 모델, 센서 분석 등과 같은 자체 사용 사례에 맞는 모델을 교육할 수 있습니다.
FLock의 핵심 개념은 개인 도메인 데이터의 잠재력을 활성화하고 인공 지능을 새로운 돌파구로 승격시키는 것입니다. AI의 데이터 호출과 모델 훈련 방법을 혁신해 공공 데이터에 의존하는 기존 훈련 모델을 민간 데이터 분야까지 확장한다.
기술 및 제품 수준에서는 분산형 교육에 중점을 두고 연합 학습 기술을 사용하여 모델 학습 중에 교육 데이터가 분산된 상태로 유지되고 데이터 개인 정보가 유출되지 않도록 합니다. 동시에 Akash 및 IO.net과 같은 분산형 컴퓨팅 플랫폼에 교육 요구 사항을 지시하여 모델 교육의 분산화를 더욱 실현합니다.
동시에 FLock 팀은 수년 동안 인공 지능 분야에 깊이 관여해 왔으며 Oxford University 및 BCG와 같은 최고의 학문적 배경과 풍부한 산업 경험을 보유하고 있습니다. 다수의 유명 오픈소스 AI 프로젝트에 핵심 기술을 기여했으며, Royal Society, NeurIPS 등 최고의 과학 저널에 다수의 논문을 게재하며 탄탄한 기술력을 보여주고 있습니다.
이번 달 FLock 프로젝트는 자금 조달 측면에서 중요한 좋은 소식을 받았으며 많은 유명 투자 기관의 호의와 지원을 받았습니다. 최신 공식 뉴스에 따르면 FLock은 Grayscale 모회사인 Digital Current Group(DCG), Lightspeed Faction, Animoca Brands, Fenbushi Capital, GnosisVC, GSR Ventures, OKCoin Japan, Bas1s Ventures 및 A41이 이끄는 전략적 자금 조달 라운드를 성공적으로 완료했습니다. FLock의 활발한 발전을 공동으로 지원하기 위해 다수의 전략적 파트너가 투자에 참여했습니다. 총 1,100만 달러가 모금되었으며, 이는 FLock의 업그레이드된 테스트넷 및 연합 학습 클라이언트를 출시하는 데에만 사용되어 FLock의 향후 개발을 위한 탄탄한 기반을 마련할 것입니다.
FLock은 항상 AI 에이전트의 생성, 거버넌스 및 소유권을 민주화한다는 숭고한 사명을 고수해 왔으며, 대규모 글로벌 기업의 독점에서 권력을 되찾고 더 많은 의사 결정 권한과 보상을 커뮤니티에 반환하며 진정한 목표를 달성하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 공유와 공동 거버넌스. DCG의 경우 지난 강세장에서 가장 적극적이고 비전이 있는 투자 기관 중 하나로서 TAO 및 WLD와 같은 다수의 주요 AI 프로젝트를 포함하여 AI 분야에 대한 투자 레이아웃이 광범위하고 심층적입니다.
이번 투자는 의심할 여지없이 AI 트랙에서 DCG의 또 다른 중요한 레이아웃입니다. 새로운 자금은 AI 인프라 분야에서 FLock의 혁신과 개발을 촉진하여 새로운 단계로 나아가고 미래 deAI의 새로운 가능성을 공동으로 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.
무리 아키텍처 및 제품 혁신
이더리움 재단이 자금을 지원하는 유일한 AI 인프라 프로젝트인 FLock을 사용하면 데이터가 로컬에 유지되는 동안 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 지금까지 FLock 교육 플랫폼은 1,500명의 검증되고 활동적인 Github AI 엔지니어를 모아 분산형 AI의 발전을 공동으로 촉진했습니다.
FLock의 제품군은 AI Arena, FL Alliance 및 AI Marketplace를 포함하여 분산형 AI 개발의 전체 수명주기를 포괄합니다. AI Arena는 기본 모델 교육을 위한 경쟁 플랫폼입니다. 개발자는 분산형 컴퓨팅 성능을 사용하여 모델을 최적화할 수 있습니다. FL Alliance는 데이터 기여자와 개발자가 협력하면서 기본 모델을 최적화할 수 있는 개인 정보 보호 협업 플랫폼입니다. 사용자가 데이터, 컴퓨팅 리소스 및 알고리즘 기여를 통해 수입을 얻는 모델 호스팅 및 거래 플랫폼입니다. 
FLock Edge Compute는 FLock 프로젝트의 중요한 부분으로, 고품질 개인 데이터 활용, 훈련 데이터 지연 시간 단축, 분산 컴퓨팅 성능 활용을 강조합니다. 이 혁신적인 기술을 통해 AI 엔지니어는 사용자의 엣지 장치에서 암호화된 데이터를 실시간으로 요청하여 보다 정확하고 풍부한 모델을 만들 수 있습니다. 동시에 일반 사용자는 데이터를 기여하는 과정에서 자신의 개인 정보를 보호할 수 있을 뿐만 아니라 모델 최적화에 참여함으로써 보상을 받을 수도 있습니다.
FLock Edge Compute: 개인 도메인 데이터의 잠재력 활성화
FLock은 개인 도메인 데이터가 인공 지능 개발에 큰 잠재력을 갖고 있다고 굳게 믿습니다. 이러한 잠재력을 최대한 활용하기 위해 FLock은 AI 데이터 호출 및 모델 교육 방법에 획기적인 혁신을 이루어 교육 범위를 개인 도메인 데이터 분야로 확장했습니다.
FLock은 엣지 컴퓨팅과 연합 학습 기술을 통합하여 분산 컴퓨팅 성능을 사용하면서 휴대폰, 태블릿, 노트북 등 사용자의 엣지 디바이스에 직접 트레이닝 작업을 배포하는 새로운 모델 트레이닝 및 데이터 처리 경로를 열었습니다. 모델은 다양한 엣지 디바이스로부터 암호화된 모델 매개변수를 획득하고 통합할 수 있으므로 원본 데이터의 직접적인 유출을 피할 수 있습니다.
기존의 중앙 집중식 모델 교육 방법과 비교하여 엣지 컴퓨팅은 고품질 프라이빗 도메인 데이터를 최대한 활용하고 모델의 정확성과 풍부함을 향상하며 교육 데이터 지연을 크게 줄이고 모델을 실시간 및 실시간에 더 가깝게 만들 수 있습니다. 사용자의 요구를 더 잘 충족시킵니다. 동시에 분산 컴퓨팅 성능을 유연하게 사용하면 모델 훈련을 더욱 효율적이고 유연하게 만들어 AI 엔지니어에게 무한한 창의적 공간과 가능성을 제공할 수 있습니다.
한 소매 회사가 개인화된 추천 시스템의 정확성을 향상시키고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 과거에는 기업이 모델 훈련을 위해 사용자의 쇼핑 데이터를 중앙 서버에 업로드해야 했지만 FLock의 엣지 컴퓨팅 및 연합 학습 기술을 통해 기업은 휴대폰을 도구로 사용하여 사용자의 휴대폰에서 직접 모델 훈련을 수행할 수 있습니다. 암호화 처리를 위한 엣지 디바이스와 암호화된 모델 매개변수가 서버에 업로드되어 사용자 개인정보를 보호하는 동시에 모델 학습의 효율성과 정확성이 향상됩니다.
JIT: 데이터 호출을 혁신하는 새로운 방법
FLock은 또한 사전 호출(AOT)에서 지점 간 적시 호출(JIT)로 변경하여 AI 데이터 호출 프로세스에 혁명을 일으켰습니다. JIT 컴파일은 프로그램이 실행되는 동안 코드를 컴파일하는 방법으로, 역동성, 효율성 및 강력한 최적화 기능을 갖추고 있습니다. 블록체인 기반 JIT 데이터 호출을 통해 AI 엔지니어는 실시간으로 원시 도메인 데이터에 액세스하여 교육을 개선할 수 있으며, 일반 사용자는 소유권을 유지하면서 데이터 기여에 대한 보상을 받을 수 있습니다.
애플리케이션 시나리오
FLock은 모델 훈련의 고유한 기술적 이점을 활용하여 데이터가 로컬에 유지되는 동안 효율적인 훈련을 지원할 뿐만 아니라 많은 최첨단 분야에서 성공적으로 사용되었습니다.
의료 건강 분야에서 FLock은 University College London Hospital과 협력하여 혈당 예측 알고리즘을 배포하여 당뇨병 환자에게 보다 정확한 건강 관리 솔루션을 제공했습니다. 동시에 무어필드 안과병원(Moorfields Eye Hospital)과 협력해 눈 감지 알고리즘을 최적화하고 분산형 컴퓨팅 성능을 활용해 안과 질환의 조기 진단율을 높였다. 또한 Request Finance의 온체인 신용 평가 시스템, Morpheus 및 Ritual의 거래 로봇과 같은 애플리케이션도 FLock 플랫폼을 통해 신속한 모델 반복 및 성능 최적화를 달성합니다.
모델 교육 프로세스를 단순화하기 위해 FLock은 개발자가 Akash와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼에서 모델을 쉽게 교육하고 확인할 수 있도록 원클릭 배포 템플릿을 제공합니다. 이 혁신은 교육 임계값을 낮출 뿐만 아니라 많은 Akash 커뮤니티 구성원이 FLock 마이닝에 참여하고 컴퓨팅 리소스를 공동으로 기여하도록 유도합니다.
의료 및 건강 분야 외에도 FLock의 기술은 다른 시나리오에서도 널리 사용됩니다. 예를 들어, IO.net은 PoAI를 사용하여 노드 합의를 달성하고 이를 기반으로 애니메이션 이미지 생성 모델을 훈련하여 사용자에게 보다 생생하고 사실적인 시각 효과를 제공합니다. 동시에 FLock은 개발자를 위한 Move 언어 프로그래밍 도우미를 통해 Aptos를 교육하여 블록체인 기술의 대중화 및 적용을 더욱 촉진했습니다. 또한 Animoca Brands와 그 제품은 FLock을 사용하여 실사, 투자 분석, 시장 조성 및 운영 지원과 같은 여러 분야를 포괄하는 내부 전용 모델을 교육하고 개인 정보 보호 AI의 장점을 최대한 활용하여 비즈니스 혁신과 효율성 향상.
생태건설
FLock은 모든 유형의 사용자가 참여할 수 있도록 개방적이고 포괄적인 AI 생태계를 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다. FLock은 분산형 교육 플랫폼과 인센티브 메커니즘을 통해 개발자, 데이터 기여자 및 일반 사용자가 AI 모델의 교육 및 최적화에 적극적으로 참여하도록 권장합니다.
개발자를 위해 FLock은 모델 개발 및 교육을 지원하는 편리하고 효율적인 플랫폼과 도구를 제공합니다. 개발자는 교육 및 최적화를 위해 FLock의 엣지 컴퓨팅 성능과 연합 학습 기술을 사용할 수 있으며 동시에 풍부한 교육 데이터 및 모델 피드백 리소스에 액세스할 수 있습니다. 또한 FLock은 개발자가 개발 프로세스 중에 문제와 과제를 해결하는 데 도움이 되는 커뮤니티 리소스와 지원 서비스도 제공합니다.
보유자의 경우 FLock 토큰을 보유하거나 커뮤니티 거버넌스에 참여하여 프로젝트 개발을 지원하고 해당 수익을 받을 수 있습니다. FLock의 토큰 경제 모델은 참가자들에게 인센티브를 제공하는 동시에 시스템 보안과 분산형 거버넌스를 보장하도록 신중하게 설계되었습니다. 보유자는 투표와 거버넌스를 통해 프로젝트 결정에 참여할 수 있으며, 토큰 배당 등의 혜택도 누릴 수 있습니다.
일반 사용자도 FLock AI Arena를 통해 참여하고 수익을 얻을 수 있습니다. 그들은 위임자가 되기로 선택하고 FML을 뛰어난 성능을 갖춘 훈련 노드와 검증자에게 맡길 수 있습니다. 이를 통해 우수한 모델이 더욱 빠르게 돋보일 뿐만 아니라 관리형 노드에 가까운 수익률을 누릴 수 있습니다. 잠재적인 노드를 정확하게 선택하면 이점이 상당하며 모델을 직접 학습하거나 하드웨어 비용을 부담할 필요가 없습니다.
최신 개발 및 향후 전망
공식 뉴스에 따르면 Web3 AI 프로젝트 FLock.io는 12월 31일 Bybit에서 $FLock 토큰을 출시하고 1주간의 런치풀을 출시할 것이라고 발표했습니다. $FLock은 FLock 생태계의 기본 토큰이자 전체 AI 훈련 플랫폼의 핵심으로, AI 훈련 플랫폼 AI Arena, 협업 노드 네트워크 FL Alliance 및 AI Marketplace에 대한 지원을 제공합니다.
현재 FLock의 토큰 이코노미가 발표되었으며 총 공급 한도는 10억 $FLock으로 설정되어 있습니다.
토큰 경제 모델에 따르면 토큰의 47%는 AI Arena, FL Alliance, AI Marketplace 및 다양한 미래 Flock 생태계에 참여하는 기여자를 포함하여 Flock에 기여하는 모든 사용자에게 인센티브를 제공하기 위해 커뮤니티에 배포됩니다. 테스트넷 단계의 적극적인 참가자를 인정하여 $FLock은 메인넷이 출시되면 에어드랍될 예정이며, 향후 인센티브는 매월 1%씩 감소하면서 60개월에 걸쳐 체계적으로 발행될 것입니다.
개발 전망
FLock은 더 많은 사용자가 생태계 개발에 적극적으로 참여할 수 있도록 커뮤니티 구축 및 인센티브 메커니즘을 지속적으로 최적화합니다. 사용자 규모의 지속적인 성장과 생태계의 점진적인 개선으로 FLock은 분산 AI 분야에서 자리를 차지하고 생태계의 번영을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다.
독특한 장점과 미래 지향적인 생태학적 레이아웃을 갖춘 FLock은 AI 인프라 트랙에 데뷔했습니다. 엣지 컴퓨팅, 연합 학습과 같은 최첨단 기술을 분산화 개념과 결합하여 AI 모델 훈련 및 처리를 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 동시에 FLock은 다양한 응용 시나리오와 완전한 인센티브 메커니즘을 만들어 많은 사용자를 생태학적 건설 및 개발에 참여하도록 유도합니다.
앞으로도 FLock은 소매 및 소비자 사용자 그룹을 중심으로 보다 실용적이고 작동하기 쉬운 제품을 개발하는 데 계속 집중할 것입니다. 이러한 제품은 사용자 요구와 사용 습관을 충분히 고려하고, AI 모델 훈련 및 데이터 기여에 대한 참여 임계값을 낮추고, 더 많은 사용자와 개발자가 AI 생태계 구축에 참여하도록 유도하며, AI 모델의 혁신과 적용을 촉진하고 기술.
