解析分布式 AI 計算網絡 Gensyn_SYN

6月12日，總部位于英國的區塊鏈AI計算協議Gensyn宣布完成a16z領投的4300萬美元A輪融資。這場AI領域革命，Gensyn率先為我們交上了一份答卷。

Gensyn本質是一種基于Substripe協議的第一層權益證明區塊鏈，可通過智能合約方式可促進機器學習的任務分配和獎勵，來快速實現AI模型的學習能力，并降低深度學習訓練的價格。2020年GPT-3單次訓練的成本約為1200萬美元，比2019年GPT-2訓練的估計值約43000美元高出270倍以上。一般來說，最好的神經網絡的模型復雜度（大小）目前每三個月翻一番。而Gensyn的機器學習訓練工作的每小時成本約在0.4美元，遠遠低于AWS（2美元）和GCP（2.5美元）等所需成本。Gensyn想要利用區塊鏈等技術實現一種去中心化的大規模分布式深度學習的高效計算協議，并且具有概率學習證明和加密貨幣激勵機制。

Numen發布微軟漏洞解析，黑客可通過該漏洞獲取Windows完全控制權:6月9日消息，安全機構 Numen Cyber Labs 發布微軟 win32k 提權漏洞解析。Numen 表示，該漏洞系 win32k 提權漏洞，是微軟 Windows 系統層面的漏洞。通過該漏洞，黑客可獲取 Windows 的完全控制權。

Numen 指出，win32k 漏洞歷史眾所周知。但在最新的 windows11 預覽版中，微軟已經在嘗試使用 Rust 重構該部分內核代碼。未來該類型的漏洞在新系統可能被杜絕。

此前報道，5 月，微軟發布的補丁更新解決了 38 個安全漏洞，其中包括一個零日漏洞。[2023/6/9 21:25:55]

安全團隊：Reaper Farm項目遭到攻擊事件解析，項目方損失約170萬美元:據成都鏈安“鏈必應-區塊鏈安全態勢感知平臺”安全輿情監控數據顯示，Reaper Farm項目遭到黑客攻擊，成都鏈安安全團隊發現由于_withdraw中owner地址可控且未作任何訪問控制，導致調用withdraw或redeem函數可提取任意用戶資產。攻擊者(0x5636e55e4a72299a0f194c001841e2ce75bb527a)利用攻擊合約(0x8162a5e187128565ace634e76fdd083cb04d0145)通過漏洞合約(0xcda5dea176f2df95082f4dadb96255bdb2bc7c7d)提取用戶資金，累計獲利62ETH，160萬 DAI，約價值170萬美元，目前攻擊者(0x2c177d20B1b1d68Cc85D3215904A7BB6629Ca954)已通過跨鏈將所有獲利資金轉入Tornado.Cash，成都鏈安鏈必追平臺將對被盜資金進行實時監控和追蹤。[2022/8/2 2:54:19]

Gensyn可將開發人員（任何能夠訓練機器學習模型的人）與解題者（Solver，任何想用自己機器訓練機器學習模型的人）聯系起來。通過利用世界各地閑置的、具有機器學習能力的計算設備（例如小型數據中心、個人游戲電腦、M1和M2 Mac甚至是智能手機），聯結到一個全球機器學習超級集群中，將機器學習的可用計算能力提高10-100倍。同時Gensyn以創新性的驗證系統和算力供應實現了超大規模和低成本且無需信任地訓練神經網絡。

聲音 | 魯春叢：推動區塊鏈的創新技術在標識解析中深度應用:據中國信通院官網，8月15日，在中國工業互聯網標識大會上，工業和信息化部信息通信管理局副局長魯春叢演講表示，大力推進標識解析技術，標準研制，搭建規模性基礎技術創新以實驗的環境，聯合產學研用各方面力量，促進新型標識體系的研制，推動區塊鏈的創新技術在標識解析中深度應用。據介紹，標識解析體系是工業互聯網的核心基礎設施，是新一代互聯網的“中樞神經”。[2019/8/18]

  1. 創新的驗證系統

Gensyn的核心挑戰是驗證在設備上執行的計算任務是否已經正確執行，并通過代幣觸發支付。Gensyn系統主要通過三個概念來解決驗證問題，包括概率proof-of-learning、基于圖的精確定位協議和Truebit 式激勵游戲。

動態 | 基于共治鏈的共治根域名解析架構發布:據光明網消息，在日前由國家互聯網信息辦公室指導、中國互聯網絡信息中心（CNNIC）主辦的中國互聯網基礎資源大會上，中國互聯網絡信息中心主任曾宇發布了基于共治鏈的共治根域名解析架構。中國互聯網絡信息中心（CNNIC）作為我國國家頂級域名注冊管理機構，負責國家網絡基礎資源的運行管理和服務，從2016年開始，開展區塊鏈技術在域名領域應用的研究，驗證了運用區塊鏈技術進行域名數據管理的可行性。在此基礎上，聯合多家單位設計了基于共治鏈的共治根新型域名解析系統架構。[2019/7/3]

由四個主要參與者組成，包括提交者、解題者、驗證者和吹哨者。提交者是系統最終用戶，提供將要計算的任務并為完成的工作單元付費。解題者是系統主要工作部分，執行模型訓練并生成證明以供驗證者檢查。驗證者將非確定性訓練過程鏈接到確定性線性計算、復制解題者證明的一部分，并將距離與預期閾值進行比較。吹哨者是最后一道防線，檢查驗證者的工作并挑戰以期獲得累積獎金。

系統可以在無需信任的情況下完成所有這些工作，并且開銷與模型大小成線性比例，從而保持驗證成本不變。該系統的創新點在于將模型訓練檢查點與終止于鏈上的概率檢查相結合，有效地解決了任意規模神經網絡訓練中狀態依賴問題。

Gensyn系統會利用未充分利用和未優化計算設備資源。這些設備包括從目前未使用的游戲GPU到之前以太坊PoW時代的GPU礦機。因為該協議是去中心化的，意味著它最終將由社區多數管理，未經社區同意不能“關閉”，與web2不同，這使其具有抗審查性。該協議的創新點在于充分利用未使用的計算設備資源，為社區提供更多的計算力，同時也為那些擁有未使用設備的人提供了一個新的收入來源。并且Gensyn協議提供了與數據中心擁有的GPU相似的成本，其規模可以超過AWS。

總之，Gensyn的核心目標是通過去中心化計劃實現AI民主化，讓更多的人可以參與到AI技術的創新和應用中。該計劃的核心理念是利用未充分利用的計算設備資源，通過構建一個開放的、去中心化的驗證系統，來提高AI模型的效率和準確性，并為AI創業者提供更多的機會和可能性。它是一個具有創新性和前瞻性的計劃，有望在未來的AI領域中發揮重要作用。

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