开源AI模型在许多领域表现优于闭源模型，如稳定扩散模型（StableDiffusion）在图像生成方面的表现优于OpenAI的DALL-E2，并且成本更低。开源模型的权重是公开的，使得开发者和艺术家可以根据具体需求进行微调。
开源AI的社区驱动创新也是一个亮点，开源AI项目得益于多样化社区的集体贡献和审查，促进了快速创新和改进。开源AI模型提供了前所未有的透明度，用户可以审查训练数据和模型权重，从而增强信任和安全性。
开源AI和闭源AI的详细对比如下图所示：
Source:@heurist_ai
Heurist项目在处理AI模型推理时，集成了LitProtocol来实现数据在传输过程中的加密，包括AI推理的输入和输出。对于矿工，Heurist有两个大的分类，分为公共矿工和隐私矿工：
公共矿工：任何拥有符合最低要求的GPU的人都可以成为公共矿工，这类矿工处理的数据不加密。
隐私矿工：受信任的节点操作员可以成为隐私矿工，处理敏感信息如机密文件、健康记录和用户身份数据。这类矿工需要遵守链下隐私政策。数据在传输过程中被加密，Heurist协议的路由器和排序器无法解密这些数据，只有与用户访问控制条件（ACC）匹配的矿工才能解密数据。
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如何建立隐私矿工(Privacy-enabledminers)的信任？主要通过下面两种方法
链下共识：通过现实生活中的法律或协议建立的链下共识，技术上易于实现。
可信执行环境（TEE）：利用TEE来确保敏感数据的安全和保密处理。尽管目前没有针对大型AI模型的成熟TEE解决方案，但Nvidia等公司的最新芯片在支持TEE处理AI工作负载方面展示了潜力。
Heurist项目的代币名为HUE，作为一种实用型代币，其供应量具有动态性，通过发行和销毁机制进行调节。HUE代币的最大供应量被限制在10亿枚。
代币分配和发行机制大概可以分成两种，即挖矿和质押：
挖矿：用户可以通过在他们的GPU上托管AI模型来挖掘HUE代币。挖矿节点需至少质押10,000HUE或esHUE代币才能激活，低于此阈值将无法获得奖励。挖矿的奖励为esHUE代币，这些代币会自动复利到矿工节点的质押中。奖励率取决于GPU效率、可用性（正常运行时间）、运行的AI模型类型以及节点中质押的总量。
质押：用户可以在矿工节点中质押HUE或esHUE代币。质押的收益以HUE或esHUE形式发放，质押esHUE代币的收益率高于HUE代币。解除质押HUE代币需要30天的锁定期，而解除质押esHUE则没有锁定期。esHUE奖励可以通过一年的线性释放期转换为HUE代币。用户可以即时将其质押的HUE或esHUE从一个矿工节点转移到另一个节点，从而促进矿工之间的灵活性和竞争。
代币的销毁机制
类似于以太坊的EIP-1559模型，Heurist项目实施了代币销毁机制。当用户支付AI推理费用时，部分HUE支付将被永久从流通中移除。代币的发行和销毁平衡与网络活动密切相关，在高使用率时期，代币的销毁率可能会超过新代币的发行率，从而使Heurist网络进入通缩阶段。该机制有助于调节代币供应，并使代币价值与网络内的实际需求保持一致。
代币的贿赂机制（Bribes）
贿赂机制最早由CurveFinance的用户提出，作为一种游戏化的激励机制，用于帮助引导流动性池的奖励。Heurist项目借鉴了这一机制，并将其应用于提高挖矿效率。矿工可以选择设置其挖矿奖励的一定百分比作为贿赂以吸引质押者。质押者可能会选择提供最高贿赂的矿工，但也会考虑矿工的硬件性能和正常运行时间等因素。矿工被激励提供贿赂，因为较高的质押将导致较高的挖矿效率，从而创造一个竞争与合作并存的环境，矿工和质押者共同为网络提供更好的服务。
通过这些机制，Heurist项目旨在创建一个动态且高效的代币经济体系，以支持其去中心化的AI模型托管和推理网络。
Heurist项目在激励测试网（IncentivizedTestnet）阶段为挖矿奖励分配了HUE代币总供应量的5%。这些奖励以积分形式计算，在主网代币生成事件（TGE）后，这些积分可以兑换成完全流动的HUE代币。测试网奖励分为两类：一类用于StableDiffusion模型，另一类用于大型语言模型（LLMs）。
积分机制
LlamaPoint：用于LLM矿工，每处理1000个由Mixtral8-7b模型处理的输入/输出代币可获得一个LlamaPoint。具体计算如下图所示：
WaifuPoint：用于StableDiffusion矿工，每生成一个512x512像素的图像（使用StableDiffusion1.5模型，经过20步迭代）可获得一个WaifuPoint。具体计算如下图所示：
每个计算任务完成后，系统会根据GPU性能基准测试结果评估任务的复杂性，并给予相应的积分。LlamaPoints和WaifuPoints的分配比例将在接近TGE时确定，考虑到未来几个月内两种模型类别的需求和使用情况。
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参与测试网主要有两种方式：
自带GPU ：无论你是拥有高端配置的游戏玩家、拥有闲置GPU的前以太坊矿工、偶尔闲置GPU的AI研究员，还是有多余容量的数据中心所有者，都可以下载矿工程序并设置矿工节点。详细的硬件规格和设置指南请访问矿工指南页面。
租用托管节点：对于没有所需GPU硬件的人，Heurist提供托管挖矿节点服务，价格具有竞争力。专业工程团队将负责矿机和软件的设置，你只需观察你的奖励每日增长即可。
参与Heurist挖矿推荐的GPU，如下图所示：
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注意，Heurist测试网有反作弊措施，每个计算任务的输入和输出都由异步监控系统存储和跟踪。如果矿工有恶意行为以操纵奖励系统（如提交不正确或低质量的结果、篡改下载的模型文件、篡改设备和延迟指标数据），Heurist团队有权削减其测试网积分。
Heurist测试网提供两种积分：WaifuPoint和LlamaPoint。WaifuPoint是通过运行生成图像的StableDiffusion模型获得的，而LlamaPoint是通过运行大型语言模型（LLM）获得的。在运行这些模型时，对显卡型号没有限制，但对显存的要求是硬性规定。显存需求越高的模型，其积分系数也会更高。
下图列出了目前支持的LLM模型。对于StableDiffusion模型，有两种模式：启用SDXL模式和排除SDXL模式。启用SDXL模式需要12GB显存，而排除SDXL模式在我的测试中发现只需8GB显存即可运行。
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Heurist项目通过图像生成、聊天机器人和AI搜索引擎这三个应用方向，展示了其强大的AI能力和广泛的应用前景。在图像生成方面，Heurist利用StableDiffusion模型提供高效灵活的图像生成服务；在聊天机器人方面，通过大型语言模型实现智能对话和内容生成；在AI搜索引擎方面，结合预训练语言模型提供精确的信息检索和详细的答案。
这些应用不仅提升了用户体验，还展示了Heurist在去中心化AI领域的创新和技术优势，应用效果如下图所示：
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图像生成
Heurist项目的图像生成应用主要依赖于StableDiffusion模型，通过文本提示生成高质量的图像。用户可以通过RESTAPI与StableDiffusion模型进行交互，提交文本描述来生成图像。每个生成任务的成本取决于图像的分辨率和迭代次数。例如，使用SD1.5模型生成一个1024x1024像素、40次迭代的图像，需要8个标准信用单位。通过这种机制，Heurist实现了高效且灵活的图像生成服务。
聊天机器人
Heurist项目的聊天机器人应用通过大型语言模型（LLM）实现智能对话。HeuristGateway是一个与OpenAI兼容的LLMAPI端点，使用LiteLLM构建，允许开发者以OpenAI格式调用HeuristAPI。例如，使用Mistral8x7b模型，开发者只需几行代码即可替换现有的LLM提供商，并以更低的成本获得类似于ChatGPT3.5或Claude2的性能。
Heurist的LLM模型支持多种应用，包括自动客服、内容生成和复杂问题解答等。用户可以通过API请求与这些模型交互，提交文本输入并获取模型生成的响应，从而实现多样化的对话和交互体验。
AI搜索引擎
Heurist项目的AI搜索引擎通过集成大规模预训练语言模型（如Mistral8x7b）来提供强大的搜索和信息检索功能。用户可以通过简单的自然语言查询获取准确且详细的答案。例如，在谁是币安的CEO？这个问题上，Heurist搜索引擎不仅提供了当前CEO的名字（RichardTeng），还详细解释了他的背景和前任CEO的情况。
Heurist搜索引擎结合了文本生成和信息检索技术，能够处理复杂的查询，提供高质量的搜索结果和相关信息。用户可以通过API接口提交查询，并获取结构化的答案和参考资料，这使得Heurist的搜索引擎不仅适用于一般用户，还能满足专业领域的需求。
DePIN是一种新的共享经济，是沟通物理世界和物理世界的桥梁。从市值估值角度和应用区域范围角度来分析，其还有很大的增长空间。相比较于CePIN，DePIN具有去中心化、透明性、用户自主权、激励机制和抗审查性等方面的优势，这些优势进一步推动了DePIN的发展。由于DePIN独特的经济模型，所以其较容易形成飞轮效应。当前很多DePIN项目已经完成了供给端的构建，如何激发真实用户的需求，扩大需求端的数量才是这些DePIN项目接下来需要重点攻克的方向。
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