Grassネットワーク：分散化データレイヤーを構築し、AIの発展を促進する

Grassは、Solanaチェーン上に展開された分散化ネットワークのデータ収集プラットフォームであり、AI、Depin、Solanaの技術を組み合わせています。そのポジショニングは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活用して人工知能モデルのトレーニングを支援することを目的としています。Grassはブラウザ拡張アプリを通じてネットワーク収集を実現し、個人の無駄な帯域幅リソースを利用し、Grass Pointsでユーザーに報酬を与えます。このプロジェクトの目標は、インターネットのインセンティブ構造を再定義し、ユーザーが直接ネットワークから利益を得られるようにし、インターネットの価値がユーザーの手に握られることを確保することです。現在、Grassネットワークには200万人以上のユーザーが運営ノードを持ち、AIモデルのために大量のデータを収集しています。

! 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、プロトコルがデータソースから処理、検証、データセットの構築までのすべての取引を処理できるようにします。このネットワークのコアコンポーネントには、次のものが含まれます：

1. バリデーター（Validator）：ルーターのWeb取引を受信し、検証し、バッチ処理を行い、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ノードをバリデーターに接続し、ネットワークのトレーサビリティを維持し、帯域幅を中継します。

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のWebデータを取得します。

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を証明し、その証明をL1ブロックチェーンに提出します。

5. Grassデータ帳簿：ストレージを捕捉したデータを保存し、データを対応するチェーン上の証明にリンクします。

6. エッジ埋め込みモデル：非構造化Webデータを構造化モデルに変換し、クリーンアップ、正規化、および構造化処理を行います。

! 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リクエストを処理しデータを取得します。主な技術的特徴は次のとおりです：

1. データの追跡：Grassデータ帳簿とZKプロセッサを通じて、各データセットの出所とメタデータを記録します。

2. 高スループット：ZKプロセッサとロールアップ技術を使用して、大量のWebリクエストを処理します。

3. インセンティブメカニズム：ノードの貢献度に基づいて報酬を与え、ネットワークの拡張を促進します。

Grass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、ユーザーは以下の手順で参加できます：

1. アカウントを作成する
2. Grassデスクトップアプリケーションをダウンロード
3. ネットワークに接続する

ノードの評判スコアは、完全性、一貫性、タイムリーさ、および可用性を主に考慮します。セキュリティ面では、Grassは以下の対策を講じています：

• ユーザーの個人データにアクセスせず、公共のネットワークデータのみを取得します
• 帯域幅暗号化でユーザーのインターネット接続を保護する
• AppEsteemと提携して24時間セキュリティ監視を行う

! 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 tokenの保有者は、以下の方法でネットワークに参加できます：

1. 取引と買い戻し
2. ステーキングと報酬
3. ネットワークガバナンス

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

ルーターのステーキングと収益

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ます。現在、DBunkerのGrass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日で、手数料は10%です。ユーザーはウォレットを接続し、GrassをステーキングすることでRouterのステーキング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を構築することに取り組んでおり、インターネットデータ抽出の倫理的問題とデータ品質の問題を解決することを目的としています。革新的な技術アーキテクチャと機能を通じて、GrassはAI企業およびプロトコルに対して透明でインセンティブ駆動のデータソースを提供しています。web3とAIの交差領域における重要な参加者として、Grassの発展の見通しは期待されます。