แปลง Billions Network BILL เป็น Raven Protocol RAVEN

Billions Network เป็นเครือข่ายมนุษย์และ AI สากลที่สร้างขึ้นด้วยเทคโนโลยีที่เน้นมือถือเป็นหลัก ซึ่งออกแบบมาเพื่อขยายความไว้วางใจในยุคของ AI Billions พิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ ช่วยให้ผู้ใช้พิสูจน์ว่าเป็นความจริงโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล และยืนยันเจ้าหน้าที่ AI ที่พวกเขาโต้ตอบด้วย แผนงานของเครือข่ายดำเนินไปผ่านสามขั้นตอน: การสร้างขอบเขตระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร การสร้างเลเยอร์ชื่อเสียงที่เชื่อมโยงพวกเขาผ่านข้อมูลประจำตัวที่ได้รับการยืนยัน และการเปิดใช้งานเศรษฐกิจความไว้วางใจทั่วโลก ขุมพลังเทคโนโลยีนับพันล้านแห่งในกว่า 9,000 โครงการ รวมถึง Polygon, Tiktok, HSBC และรัฐบาลอินเดีย อีกทั้งยังสนับสนุนระบบนิเวศที่ใหญ่ที่สุดของตัวแทน AI ที่ได้รับการยืนยันทางออนไลน์ โทเค็น BILL เป็นโทเค็นยูทิลิตี้ดั้งเดิมของระบบนิเวศ Billions Network

Raven Protocol's specific use case is to perform AI training where speed is the key. We're taking a 1M image dataset that takes 2-3 weeks to train on AWS down to 2-3 hours on Raven. AI companies will be able to train models better and faster. Raven Protocol is creating a self-sustaining and dynamic ecosystem for: Customers who want to train their AI engines; and/or Contributors who would like to share their compute resources in the form of Computers, Smartphones, or even a server rack. Raven Tokens (RAVEN) will work as the common ground to facilitate a secure transaction that will take place inside our ecosystem. Enterprise clients who want to rent compute power will do so with RAVEN and contributors of the compute power will be rewarded in RAVEN. Raven is creating a network of compute nodes that utilize idle compute power for the purposes of AI training where speed is the key. A native token is the key to bootstrapping a nascent network. We want to incentivize and reward people all over the world to contribute their compute power to our network. Additionally, we will reward token holders for running masternodes which will be responsible for orchestrating the training of various deep neural networks. Our consensus mechanism is something we call Proof-of-Calculation. Proof-of-Calculation will be the primary guideline for the regulation and distribution of incentives to the compute nodes in the network. Following are the two prime deciders for the incentive distribution: Speed: Depending upon how fast a node can perform gradient calculations (in a neural network) and return it back to the Gradient Collector. Redundancy: The 3 fastest redundant calculation will only qualify for receiving the incentive. This will make sure that the gradients that are getting returned are genuine and of the highest quality.