Grassネットワーク:分散化されたAIデータレイヤー

Grassは、Solanaチェーン上に展開された分散化ネットワークスクレイピングプラットフォームで、AI、Depin、Solana技術を組み合わせています。その位置付けはAIのデータレイヤーであり、未使用のインターネット帯域幅を利用して企業や組織がAIモデルをトレーニングする手助けをすることを目指しています。Grassはブラウザ拡張アプリを通じてネットワークスクレイピングを実現し、ユーザーが未使用の帯域幅リソースを共有し、Grass Pointsを報酬として受け取ることができます。現在、このネットワークには200万人以上のユーザーがノードを運営しており、AIモデルのために大量のデータをスクレイピングしています。

! Grass Network:インターネットリソースを共有して収益を上げる方法は?

技術アーキテクチャ

GrassはSolana上に主権データRollupネットワークを構築し、データソースから処理、検証、データセットの構築までの全プロセスを処理できます。このネットワークは主に以下のコンポーネントで構成されています:

1. バリデーター(Validator): ルーターのWeb取引を受信、検証、バッチ処理し、チェーン上のセッションデータを検証するためのZK証明を生成します。

2. ルーター(Router): Grassノードとバリデーターを接続し、帯域幅を中継し、ネットワーク指標を報告します。

3. Grassノード(Node):ユーザーの未使用の帯域幅を利用して公共Webデータを取得し、ノードオペレーターは中継データ量に応じて報酬を得ます。

4. ZKプロセッサ:Webリクエストセッションデータのバッチ処理の有効性証明をL1ブロックチェーンに提出します。

5. Grassデータ帳簿:取得したデータを保存し、データをチェーン上にリンクして証明します。

6. エッジ埋め込みモデル: 非構造化WebデータをAIモデルの要件に合った構造化データに変換します。

! Grass Network:インターネットリソースを共有して収益を上げる方法は?

技術的な特徴

GrassネットワークはクライアントとWebサーバーの間に位置し、Webリクエストのルーティングとデータの取得を処理します。その主な技術的特徴には以下が含まれます:

1. Grassデータ帳簿として永久保存され、データセットのメタデータと系譜を記録します。

2. ZKプロセッサはデータセットの出所を記録し、証明を生成してL1に一括で提出し、高スループットの問題を解決します。

3. メタデータはデータセットの出所となるウェブサイトとルーティングノードを記録し、貢献に基づいてノードに報酬を与えるメカニズムを実現します。

4. インセンティブメカニズムは人気地域のユーザーを参加させ、ネットワークの規模とデータストレージ容量を拡大します。

ノードの運用とセキュリティメカニズム

Grassノードの運用は無料で、主にWebリクエストを伝達し、暗号化された応答を返すために使用されます。ノードオペレーターはリレーのトラフィックに基づいて報酬を得て、評判スコアと地理的な需要に応じてトラフィックが割り当てられます。ノードの評判スコアには、完全性、一貫性、タイムリーさ、可用性などの側面が含まれます。

安全機構の面では、Grassはインターネットトラフィックのみをルーティングし、ユーザーの個人データにはアクセスしません。ネットワークは帯域幅の暗号化によってユーザーを保護し、AppEsteemと提携して24時間のセキュリティ監視を行っています。

! Grass Network:インターネットリソースを共有して収益を上げる方法は?

グラストークン機能

Grassトークン保有者は、以下の方法でネットワークに参加できます:

1. 取引と買戻し: ネットワークスクレイピング取引、データセット購入などをサポートします。

2. ステーキングと報酬: ルーターにステーキングしてネットワークトラフィックを促進し、報酬を獲得します。

3. ネットワークガバナンス:提案に参加し、投票し、ネットワークの発展を促進します。

現在、Grassのステーキング年利率は約45%、約33%のトークンがステーキングに参加しており、総量は2600万を超えています。

Routerのステーキング

ユーザーはGrassをRouterにステーキングして利益を得ることができ、Routerごとに手数料が異なります。現在、DBunkerのステーキング量は約143万で、最小ステーキング期間は7日、手数料は10%です。ユーザーはウォレットを接続してGrassをステーキングして利益を得ることができます。

! Grass Network:インターネットリソースを共有して収益を上げる方法は?

まとめ

Grassは、公正でオープンな分散化データレイヤーの構築に取り組んでおり、インターネットデータ抽出の倫理と品質の問題を解決します。その独自の技術アーキテクチャとインセンティブメカニズムは、AI企業やプロトコルに原始的な分散化データソースを提供し、web3とAIの交差領域で良好な発展の見込みを持っています。