Strategi Kolaborasi dalam Kolam Perlombongan untuk Konsensus Bukti-Arkitektur-Saraf

Kandungan

1. Pengenalan

Kolam perlombongan blockchain tradisional menghadapi batasan yang ketara apabila digunakan untuk mekanisme konsensus berasaskan Carian Arkitektur Saraf (NAS). Kajian ini membentangkan penyelesaian kolam perlombongan komprehensif pertama yang direka khusus untuk konsensus Bukti-Arkitektur-Saraf (PoNAS), menangani cabaran unik penyelarasan beban kerja pembelajaran mendalam teragih.

2. Latar Belakang dan Kerja Berkaitan

2.1 Konsensus Bukti-Kerja-Berguna

Konsensus blockchain terkini telah berkembang melampaui teka-teki berasaskan hash tradisional. Sistem seperti Perlombongan Blockchain Pemeliharaan Privasi, Coin.AI, WekaCoin, DLBC, dan PoDL memanfaatkan latihan pembelajaran mendalam sebagai Bukti-Kerja-Berguna (PoUW), mengubah sisa pengiraan kepada pembangunan model AI yang berharga.

2.2 Asas Carian Arkitektur Saraf

NAS mengautomasikan reka bentuk model pembelajaran mendalam melalui penerokaan sistematik ruang arkitektur. Keperluan pengiraan selaras dengan infrastruktur perlombongan blockchain, mewujudkan sinergi semula jadi antara kedua-dua domain.

3. Reka Bentuk Kolam Perlombongan untuk PoNAS

3.1 Pembahagian Ruang Arkitektur

Pengurus kolam perlombongan membahagikan ruang carian arkitektur saraf lengkap kepada subruang menggunakan penguraian berhierarki. Setiap subruang $S_i$ ditakrifkan oleh kekangan arkitektur:

$S_i = \{A | A \in \mathcal{A}, f_{constraint}(A) = C_i\}$

di mana $\mathcal{A}$ mewakili ruang arkitektur lengkap dan $C_i$ mentakrifkan kekangan subruang.

3.2 Strategi Kolaborasi Pelombong

Pelombong ditugaskan kepada subruang tertentu dengan strategi penerokaan terkoordinasi. Pengagihan ganjaran mengikut:

$R_i = \frac{P_i}{\sum_{j=1}^{N} P_j} \times R_{total}$

di mana $P_i$ mewakili metrik prestasi arkitektur yang ditemui.

3.3 Mekanisme Toleransi Kerosakan

Sistem memantau sisihan prestasi pelombong $\sigma_p$ dan mengekalkan pelombong sandaran untuk tugas berganjaran tinggi:

$\sigma_p = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(p_i - \bar{p})^2}$

4. Keputusan Eksperimen

Pengesahan eksperimen menunjukkan kelebihan ketara pendekatan kolam perlombongan yang dicadangkan:

• Pecutan purata 3.2x dalam penemuan arkitektur berbanding pelombong individu
• Kadar penyiapan tugas 98.7% dengan mekanisme sandaran yang dilaksanakan
• Varians ganjaran pelombong berkurangan 45% melalui pengoptimuman subruang

5. Rangka Kerja Analisis Teknikal

Perspektif Penganalisis: Pengetahuan Teras, Aliran Logik, Kekuatan & Kelemahan, Pengetahuan Boleh Tindak

Pengetahuan Teras

Kertas ini secara asasnya memikirkan semula ekonomi kolam perlombongan dengan menggantikan pengiraan hash yang membazir dengan carian arkitektur saraf yang produktif. Kejayaan sebenar bukan hanya teknikal—ia ekonomi: mereka telah mencipta sistem di mana keselamatan blockchain dan kemajuan AI saling mengukuhkan bukannya matlamat bersaing. Ini menangani kritikan asas bahawa blockchain tidak mampan alam sekitar secara langsung.

Aliran Logik

Hujah berkembang dengan ketepatan pembedahan: mulakan dengan masalah pembaziran tenaga PoW yang tidak dapat dinafikan, perkenalkan NAS sebagai analog pengiraan tetapi bernilai sosial, kemudian tunjukkan bagaimana mekanik kolam perlombongan boleh disesuaikan bukannya dicipta semula. Keindahan terletak pada memanfaatkan infrastruktur perlombongan sedia ada dan tingkah laku ekonomi sambil mengubah sepenuhnya penciptaan nilai asas. Tidak seperti cadangan "blockchain hijau" separuh masak, ini mengekalkan keselamatan kriptografi sambil memberikan output penyelidikan AI yang ketara.

Kekuatan & Kelemahan

Kekuatan: Strategi pembahagian subruang benar-benar novel—ia menghalang kerja bertindih sambil mengekalkan kepelbagaian penerokaan. Mekanisme pelombong sandaran menunjukkan pemahaman canggih tentang cabaran penyebaran dunia sebenar. Berbanding pendekatan NAS teragih tradisional seperti ENAS atau DARTS, ini memanfaatkan mekanisme insentif asli blockchain bukannya memerlukan penyelarasan berpusat.

Kelemahan Kritikal: Kertas ini sangat memandang rendah masalah kos pengesahan. Bagaimana anda mengesahkan dengan pantas bahawa pelombong sebenarnya melakukan kerja NAS bermakna bukannya memanipulasi sistem? Kaedah yang diterangkan akan terdedah kepada serangan penentang canggih yang menjana arkitektur munasabah-tapi-tidak optimum dengan pengiraan minimum.

Pengetahuan Boleh Tindak

Untuk projek blockchain: Ini menyediakan laluan yang boleh dilaksanakan ke arah desentralisasi pembangunan AI yang bermakna. Untuk penyelidik AI: Ini mewakili peluang yang belum pernah berlaku sebelum ini untuk mengakses pengiraan teragih dengan penjajaran insentif terbina dalam. Langkah seterusnya segera harus melaksanakan fungsi kelewatan boleh sah untuk NAS untuk menangani jurang pengesahan. Perusahaan harus meneroka model hibrid di mana pasukan penyelidikan dalaman menggunakan rangka kerja ini untuk menyelaraskan dengan sumber pengiraan luaran.

6. Aplikasi dan Hala Tuju Masa Depan

Rangka kerja yang dicadangkan membolehkan beberapa aplikasi yang berpotensi:

• Pasaran model AI terdesentralisasi dengan penjejakan asal usul
• Penyelarasan pembelajaran terpersekutuan merentasi sempadan institusi
• Pembelajaran mesin automatik sebagai perkhidmatan terdesentralisasi
• Kolaborasi penyelidikan antara institusi dengan penjejakan sumbangan telus

7. Rujukan

1. Z. Li et al., "Privacy-Preserving Blockchain Mining," IEEE S&P, 2021
2. Y. Chen et al., "Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-Based Distributed Deep Learning," arXiv:2103.17001
3. B. Z. H. Zhao et al., "WekaCoin: A Blockchain-Based Platform for Distributed Machine Learning," FC 2022
4. X. Wang et al., "DLBC: A Deep Learning Blockchain for Distributed Machine Learning," ICDCS 2021
5. J. Zhu et al., "Proof of Deep Learning (PoDL): Using Deep Learning as Proof of Useful Work," TPDS 2022
6. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
7. Zoph, B., & Le, Q. V. (2017). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. ICLR 2017