Tại sao tôi nên phê bình BITTENSOR với lập trường rõ ràng?

Tác giả: 0x Đồng chí Tiểu Vương, 0x Cầu Xuân, 0x Yunhe Nguồn: X, @0xInv1ctus< /p>

Trước tiên hãy đưa ra kết luận: BITTENSER về cơ bản là một AI memecoin Trong vòng cường điệu AI+tiền điện tử này, do công nghệ nhất định của nó Ngụy trang và trở thành. vua của giá trị thị trường đồng xu AI. Câu chuyện rất hay và dễ lan truyền (AI + tiền điện tử, AI phi tập trung). Logic dự án mang tính chất giả tạo nhưng về bản chất là một ứng dụng vỏ để cho công chúng thấy hiệu quả, nhưng không có giá trị ứng dụng thực tế.

Toàn bộ dự án của BITTENSER đầy lãng phí tài nguyên, sơ hở logic, dữ liệu sai lệch và có rủi ro bán tháo rất nghiêm trọng -tắt áp lực.

Để tránh cho người đọc rơi vào tình trạng lãng phí thời gian đọc những đoạn mã và tài liệu kỹ thuật nhàm chán, nặng mùi và dài dòng, trước tiên người biên tập sẽ giải thích lý do. chúng tôi cáo buộc BITTENSER Dự án chứa đầy sự lãng phí tài nguyên, lỗ hổng logic, dữ liệu sai lệch và có rủi ro bán tháo và áp lực bán tháo rất nghiêm trọng, sau đó nó được bổ sung bằng lộ trình dự án. Cuối cùng, chúng tôi sẽ đính kèm hai trường hợp nghiên cứu của mạng con BITTENSER để thuận tiện cho độc giả.

Khác: Khi bạn đọc bài viết này, quỹ phòng hộ thuộc sở hữu của StinkyInsect Labs đã mở một lệnh bán TAO với mức giá trung bình khoảng 402. Chúng ta sẽ thấy!

StinkyInsect Labs là công ty con không độc lập của C Labs và AllinClub. Chúng tôi vận hành độc lập một quỹ phòng hộ với lợi nhuận hàng năm trên 300% và thường xuyên công bố các báo cáo bán khống. Bài viết này là báo cáo bán khống chính thức đầu tiên của chúng tôi.

Lãng phí tài nguyên:

Cái gọi là sáng tạo của Bittensor Giải pháp Kế hoạch và Sự đồng thuận Yuma của nó liên tục được quảng cáo trên mạng xã hội, khiến toàn bộ dự án có vẻ mang tính kỹ thuật cao, nhưng trên thực tế những lý thuyết và sách trắng này chỉ là những điều vô nghĩa được tích lũy từ một số thuật ngữ và công thức.

Theo tuyên bố của mình, Bittensor đặt mục tiêu xây dựng con người bằng cách tạo ra một thị trường P2P mở cho phép mọi người chia sẻ và sử dụng các mô hình tự động hóa quy trình do AI điều khiển. trường hợp sử dụng.

Tầm nhìn của Bittensor rất lớn và trừu tượng, nhưng hệ thống hiện có thực sự được cung cấp còn đơn giản, vô giá trị và thậm chí là lãng phí tài nguyên. Nó không thể thúc đẩy sự phát triển của AI. công nghệ ở mọi cấp độ đều không thể mang lại sự tự động hóa trong việc sử dụng AI.

32 mạng con về cơ bản là 32 nền tảng cạnh tranh tương tự như Kaggle, ngoại trừ phần thưởng là token $TAO. Lấy mạng con 1 được Opentensor chính thức duy trì làm ví dụ. Cái gọi là mạng con này đang làm gì để có thể làm cho các mô hình tốt hơn trở nên nổi bật? Nói một cách đơn giản, những người xác minh trong mạng liên tục tạo ra các chủ đề thông qua các API như API Wikipedia, StackOverflow, mathgenerator, v.v., sau đó nhập các chủ đề vào GPT để tạo lời nhắc và phân phối lời nhắc cho gần 1.000 người khai thác trong mạng con. Người khai thác Sau khi nhận được lời nhắc, hãy gọi GPT hoặc LLM khác để tạo câu trả lời và gửi lại cho người xác minh. Sau khi người xác minh nhận được câu trả lời, nó sẽ so sánh độ tương tự của văn bản với câu trả lời tham chiếu được tạo trước (cũng được tạo bằng GPT). để so sánh câu trả lời của người khai thác. Để tính điểm, độ giống nhau giữa câu trả lời của người khai thác và câu trả lời tham khảo càng cao thì phần thưởng TAO càng nhận được nhiều hơn.

Mục đích của một mạng con như vậy là gì? Nó không gây lãng phí sức mạnh tính toán của OpenAI hoặc các nhà cung cấp LLM khác, cũng như việc phải trả tiền cho Chi phí API. Các câu hỏi được gọi ngẫu nhiên, chẳng hạn như câu hỏi toán cấp hai được tạo từ trang web của công cụ toán học và được tạo bằng cách gọi ngôn ngữ tổ chức LLM; câu trả lời của người khai thác được tạo bởi LLM bên ngoài và câu trả lời tham chiếu của người xác minh cũng được gọi là Được tạo bởi LLM, câu trả lời việc chấm điểm chỉ là so sánh độ giống nhau của văn bản. Giá trị duy nhất của hệ thống như vậy là lãng phí tài nguyên và giải trí cho chính bạn.

Không chỉ subnet 1 mà các subnet khác cũng gặp phải những vấn đề vô nghĩa nghiêm trọng.

Lỗ hổng logic

Theo Bittensor, chìa khóa cho thị trường cạnh tranh mà nó tạo ra là đảm bảo kết quả đánh giá công bằng, khách quan. Để đạt được mục tiêu này, Bittensor đã đề xuất cơ chế đồng thuận Yuma, nhằm mục đích tính toán kết quả đánh giá cuối cùng dựa trên các đánh giá đa dạng được cung cấp bởi nhiều trình xác nhận. Tương tự như cơ chế đồng thuận chấp nhận lỗi của Byzantine, miễn là phần lớn những người xác thực trong mạng đều trung thực thì cuối cùng quyết định chính xác sẽ được đưa ra. Giả sử những người xác nhận trung thực có thể đưa ra những đánh giá khách quan thì kết quả đánh giá sau khi thống nhất cũng sẽ công bằng và khách quan.

Yuma Consensus đóng vai trò gì trong hệ thống? Câu trả lời là chỉ quyết định cách phân phối $TAO được tạo trong mỗi khối giữa các mạng con khác nhau. Cách phân phối phần thưởng cho người khai thác và người xác thực trong mỗi mạng con do chủ sở hữu mạng con quyết định tùy ý, chủ sở hữu mạng con có thể kiểm soát phần thưởng cho bất kỳ người tham gia mạng con nào.

Điều nực cười hơn nữa là mặc dù nguyên tắc Đồng thuận Yuma trong sách trắng không hề phức tạp nhưng phương pháp tính toán thực tế lại cực kỳ ngây thơ.

Cơ chế cạnh tranh mạng con đổi mới mà Bittensor tuyên bố không những không tạo ra giá trị mà còn đầy sơ hở. Các quan chức dường như không né tránh điều này. Chủ sở hữu mạng con có thể gửi biểu mẫu yêu cầu tới Tổ chức Opentensor hàng tuần để điều chỉnh điểm trọng số cho mỗi mạng con. Nhưng nếu việc tính điểm có thể bị thao túng thông qua những lời cầu xin như vậy thì bản thân việc tính điểm có ý nghĩa gì và nó phản ánh sự đồng thuận nào?

Để hiểu rõ về mặt kỹ thuật của sách trắng Bittensor và các nguyên tắc được tuyên bố của nó, vui lòng tham khảo bài viết này: Tìm hiểu sâu về Bittensor (TAO) | chương chỉ ra những mâu thuẫn và phi logic trong Sách trắng Bittensor.

Các trường hợp ứng dụng thực tế được tuyên bố chỉ là những cái vỏ rỗng:

Bittensor và những người ủng hộ nó Nó liên tục tuyên bố trên Twitter rằng nó có các trường hợp ứng dụng thực tế, chẳng hạn như hai mạng con hiện được xếp hạng trong ba mạng con hàng đầu về Phát thải, taoshi và Cortext.

Điều tra thực tế cho thấy các ứng dụng hiện tại của taoshi bao gồm Dale và Timeless. Dale tuyên bố là một bot giao dịch có thể thực hiện giao dịch dựa trên tín hiệu giao dịch của mạng con taoshi. Giao dịch, nhưng đang trong giai đoạn phát triển; Timeless vận hành một nhóm TG gồm hàng trăm người, chủ yếu thảo luận về các giao dịch, tuyên bố rằng cộng đồng đã kiếm tiền từ tín hiệu giao dịch của mạng con taoshi. Hai ứng dụng shell này không chứng minh rằng taoshi có bất kỳ giá trị thực tế nào.

Phía bên kia là Corcel, được coi là trường hợp ứng dụng Bittensor. Corcel tuyên bố sẽ gọi API của Cortext và sau khi người dùng đặt câu hỏi, câu trả lời họ nhận được sẽ do các thợ mỏ tạo ra. Văn bản kiểm tra thực tế nhắc nhở, hỏi ai là nhà phát triển mô hình, câu trả lời là "Tôi là mô hình ngôn ngữ AI do OpenAI phát triển...Tôi không kết nối với mạng Bittensor hoặc bất kỳ mô hình học máy phi tập trung nào", điều này cho thấy rằng đó là hoàn toàn trực tiếp Ứng dụng shell được tạo bằng cách gọi API OpenAI không liên quan gì đến câu trả lời của những người khai thác trong mạng con.

khu vực Việc duy trì chuỗi khối và tính xác thực của dữ liệu còn nhiều nghi vấn:

Hiện tại, việc tính điểm trong mạng con cũng như việc tạo, phân phối, cam kết và các hoạt động khác của token được ghi lại trên chuỗi Subtensor. Tuy nhiên, cơ chế đồng thuận và cơ chế khuyến khích bảo trì nút của chuỗi Subtensor vẫn chưa được biết. Hiện tại, nguồn dữ liệu trên chuỗi duy nhất là trang web taostats.io, được tuyên bố là được duy trì bởi @mogmachine và không có mối quan hệ nào với Opentensor Foundation. Vì vậy, chúng tôi có lý do để nghi ngờ tính xác thực của dữ liệu.

Mã thông báo được kiểm soát chặt chẽ bởi các nhóm nội bộ nhỏ, không rõ nguồn gốc và có nguy cơ bị bán bất cứ lúc nào:

bittensor tuyên bố rằng mã thông báo được ra mắt công bằng, nhưng trên thực tế, mã thông báo $TAO đã được sản xuất từ ​​​​năm 2021 và không có tài liệu hoặc thông tin nào nêu rõ rằng từ ngày 3 tháng 1 năm 2021 đến ngày 2 tháng 10 năm 2023. Gì các quy tắc sẽ được sử dụng để phân phối mã thông báo được tạo trong khoảng thời gian mạng trực tuyến và hướng luồng cuối cùng của chúng.

Đánh giá từ kết quả hiện tại, số tiền cam kết của 12 trình xác thực mạng gốc hàng đầu chiếm 79% toàn bộ mạng. Trong số 12 người ở Thượng viện, ngoại trừ người thứ 12 giấu tên và Foundry thứ 3 là một trang trại khai thác nổi tiếng, 10 người xác nhận còn lại là Opentensor Foundation, τaosτaτs & Corcel, Bittensor Guru Podcast, TAO-Validator.com , RoundTable21, FirstTensor, Neural Inτerneτ, Datura, Love, Synapse business và Twitter đều tập trung vào bittensor, hoặc đơn giản chỉ là hoạt động kinh doanh đặt cược. Có lý do để tin rằng những người xác thực nắm giữ $TAO trị giá $20B+ này duy trì mối quan hệ chặt chẽ với nhau và tạo thành một nhóm nhỏ nội bộ.

Hiện tại, hầu hết các token đang lưu hành đều được ủy thác cho các nhóm nhỏ để cầm cố, khiến chúng trở thành những người xác thực quyết định trong mạng. Mặc dù mỗi trình xác thực có hàng nghìn địa chỉ được ủy quyền và có vẻ như có hàng nghìn chủ sở hữu token $TAO tự nguyện ủy quyền token của họ để bỏ phiếu, nhưng có lý do để nghi ngờ rằng hầu hết các địa chỉ ẩn danh này đều do chính các nhóm nhỏ làm chủ. .

Quan trọng hơn, cam kết của bittensor không có bất kỳ khoảng thời gian khóa nào và cam kết có thể bị hủy bất kỳ lúc nào. chiếm 85% tổng số lượng phát hành có thể bị hủy bất cứ lúc nào.

< mạnh>Tóm tắt: BITTENSER là người đăng ký có nhân vật lớn đầu tiên sau khi tổ chức này được thành lập. Nó trình bày phong phú và sâu sắc về việc một dự án WEB3AI “thành công” như thế nào. Với sự giúp đỡ của VC và tiền nóng, Zimeng, kẻ kiểm soát chip, lừa đảo AI, thông tin sai lệch và vòng tròn nhỏ, đã tạo ra kỳ tích hàng chục tỷ FDV và hàng tỷ MC và niêm yết thành công trên BN thật khó để không làm người ta thất vọng. suy đoán về việc niêm yết trên BN Ý nghĩa chính là vận chuyển.

Bản chất là sự phân chia mạng con Polkadot-mainnet L1+, có liên quan đến khái niệm AI mà mọi người đang theo đuổi. thậm chí còn không tốt bằng WORLDCOIN. Ít nhất WORLDCOIN có khoản đầu tư của Ultraman, trong khi TAO chỉ có API openai của Ultraman.

Về vấn đề này, cơ quan này đã đưa ra đánh giá giảm giá mạnh đối với dự án BITTENSER và dự kiến ​​giá của nó sẽ giảm xuống 100-100 trong thời gian ngắn (6 tháng) 150 USD/cái.

Mỗi khi đến, trời đất đều hợp lực để vận chuyển những anh hùng không có tự do. Tôi hy vọng các VC đầu tư vào các dự án rác rưởi như TAO sẽ suy nghĩ kỹ về vai trò của mình trên thị trường. Đối với một VC có đủ khả năng dự phòng và thẩm định, đánh giá mã và kiểm tra lại dữ liệu sinh thái, bạn không nên đầu tư vào loại dự án API gian lận này.

Hoặc có thể đây chỉ là một trong những điều xấu xa mà các VC làm.

Đính kèm:

Hai nghiên cứu điển hình về mạng con

taoshi nên được gọi là dự đoán chuỗi thời gian trong lịch sử và không có giá trị ứng dụng thực tế. Vào tháng 3, việc đổi thương hiệu đã trở thành một nền tảng giao dịch và ra mắt các ứng dụng như Tradewithdale và Timeless.

Subnet 8 TAOSHI vận hành mạng lưới giao dịch độc quyền (Proprietary Trading Network). PTN nhận tín hiệu từ các hệ thống giao dịch máy học sâu và định lượng để cung cấp tín hiệu giao dịch hoàn chỉnh nhất trên thế giới trên nhiều loại tài sản khác nhau. Với hệ thống này, chỉ những nhà giao dịch giỏi nhất trên thế giới và hệ thống giao dịch dựa trên học tập/định lượng sâu mới có thể cạnh tranh.

→ Đăng ký thợ mỏ, khai thác và xếp hạng:

◦ Phí đăng ký thợ mỏ Được sử dụng như 5TAO.

◦ Người khai thác cần gửi tín hiệu giao dịch DÀI/NGẮN/FLAT và tận dụng bội số trong thời gian thực trong thời gian mở cửa. Các cặp giao dịch tùy chọn bao gồm ngoại hối (như EUR/CHF, EUR/USD, GBP/USD), tiền điện tử (như BTC/USD, ETH/USD), chỉ số (như SPX, DJI), v.v.

◦ Người khai thác chỉ có thể có một đối tác giao dịch bất kỳ lúc nào. ◦ Chỉ những người khai thác đã đóng cửa ít nhất 10 người khai thác trong 30 ngày qua mới có thể tham gia xếp hạng.

◦ Tiêu chí chấm điểm của thợ mỏ: dựa trên tỷ lệ omega kết hợp và tổng lợi nhuận. Chi tiết https://github.com/taoshidev/propetary-trading-network/tree/main/vali_objects/scoring

→ Tiêu chí loại bỏ dành cho thợ mỏ

p>

◦ 1. Đạt đến giới hạn thoái lui tối đa trong ngày. Vào cuối ngày giao dịch bất kỳ, nếu mức rút tối đa của người khai thác đạt 5% vào ngày hôm đó (so với mức cao hàng ngày), thì người khai thác sẽ bị loại.

◦ 2. Đã đạt đến giới hạn thoái lui tối đa cho toàn bộ thời gian. Nếu tại bất kỳ thời điểm nào, công cụ khai thác đạt mức thoái lui 10% (so với mức cao nhất mọi thời đại), công cụ khai thác sẽ bị loại.

◦ 3. Đạo văn. Nếu hệ thống phát hiện giao dịch do người khai thác gửi đạo văn của người khai thác khác thì người khai thác đó sẽ bị loại.

◦ Người khai thác có thời gian bảo vệ 9 ngày sau khi đăng ký. Phí đăng ký sẽ không được hoàn trả sau khi người khai thác bị loại.

→ Nhiệm vụ của người xác minh:

◦ Người xác minh cần duy trì sự kết hợp của từng công cụ khai thác , đầu và giá trị ròng, đồng thời sẽ loại bỏ các thợ mỏ khi họ đạt đến giới hạn rút tiền tối đa.

Bản thân cuộc thi này thật lố bịch. Đó không phải là một chiến lược, nó chỉ có thể nói là một cuộc cạnh tranh giao dịch. Các chiến lược hiệu quả cần phải được kiểm tra lại. Hơn nữa, không cần phải giới thiệu các khái niệm về công cụ khai thác, trình xác thực hoặc bất kỳ công nghệ blockchain nào cả.

Bảng điều khiển Taoshi có thể xem địa chỉ công cụ khai thác có lợi nhuận cao nhất và tất cả các giao dịch trong quá khứ.  https://dashboard.taoshi.io/

Tại thời điểm viết bài (UTC 2024-04-21 08:56), lợi nhuận cao nhất trong Địa chỉ 30 ngày, tỷ lệ hoàn trả trong 30 ngày là 19,476%. Nhìn vào bảng phân tích, phần lớn được đóng góp bởi một giao dịch. Địa chỉ này đã được bán khống với đòn bẩy gấp 175 lần vào ngày 17-04-2024 05:59:20 khi giá EUR/GBP là 0,85345 USD và 98 giây sau, khi giá là 0,85276 USD vào ngày 17-04-2024 06:00:58 vị thế (đòn bẩy 0,01 lần còn lại được đóng vào lúc 15:01:34), có thể tính rằng lợi nhuận từ giao dịch này là 14,1%, tức là 12,75% sau khi tính phí giao dịch.

Ứng dụng thực tế:

Dale: https://twitter.com/tradewithdale. Bot giao dịch tuyên bố có thể giao dịch dựa trên tín hiệu giao dịch của mạng con taoshi. Twitter cho biết nó đang được phát triển.

Vượt thời gian: https://twitter.com/Timeless_io. Tôi điều hành một nhóm TG với hàng trăm người, chủ yếu thảo luận về các giao dịch. Khẳng định rằng cộng đồng đã kiếm tiền từ tín hiệu giao dịch của mạng con taoshi.

Cortext (mạng con 18)

Kho lưu trữ github chính thức readme không đề cập đến bất kỳ mạng con nào. các vấn đề về cách khai thác, xác minh và thúc đẩy hệ thống được phân tích như sau từ mã nguồn.

→ Tạo câu hỏi xác minh:

◦ Hơn 1000 văn bản và hình ảnh cho mỗi chủ đề, người xác minh chọn ngẫu nhiên chủ đề, áp dụng chủ đề đó vào mẫu câu hỏi và gọi openai GPT4-turbo để tạo lời nhắc cho người khai thác. https://github.com/corcel-api/cortex.t/blob/main/validators/text_validator.py

◦ Mẫu vấn đề có tại github.com / corcel-api/cortex.t/blob/main/cortext/utils.py

◦ Chủ đề đã cho có tại https://github.com/corcel-api/cortex.t/blob/ main/ Cortext/__init__.py

→ Tạo câu trả lời tham chiếu của người xác minh

◦ nhắc nhở văn bản gọi GPT4 để tạo câu trả lời tham chiếu Cuộc gọi; mô hình DALL-E để tạo hình ảnh

→ Tạo câu trả lời cho người khai thác

◦ Sau khi người khai thác nhận được khi được gợi ý, họ có thể chọn các mô hình như Anthropic.claude-v2:1 Anthropic, gemini-pro, claude-3-opus, v.v. để trả lời các câu hỏi. https://github.com/corcel-api/cortex.t/blob/main/miner/miner.py

→ Chấm điểm câu trả lời của người khai thác

◦ So sánh sự giống nhau giữa câu trả lời và câu trả lời tham khảo.

◦ Đối với văn bản nhắc nhở, thuật toán so sánh độ tương tự là TF-IDF được tính toán sau khi vector hóa. Đồng thời, nếu phản hồi quá dài hoặc quá dài. ngắn so với câu trả lời tham khảo, Hình phạt;

◦ Để tạo hình ảnh, thuật toán so sánh độ tương tự là thuật toán băm hình ảnh theo cảm nhận để ánh xạ hình ảnh thành chuỗi băm , để so sánh độ giống nhau giữa hai hình ảnh, bạn có thể xác định có bao nhiêu vị trí không nhất quán giữa hai chuỗi băm và vẫn chuyển đổi nó thành phép tính hàm cosine_similarity. https://github.com/corcel-api/cortex.t/blob/main/cortext/reward.py

Ứng dụng thực tế:

→ Corcel. Có thể hoàn thành các nhiệm vụ Nhắc văn bản, Tạo hình ảnh. Nó tuyên bố gọi API của Cortext và sau khi người dùng đặt câu hỏi, câu trả lời họ nhận được sẽ được tạo ra bởi các thợ mỏ. https://corcel.io/

→ Sau khi thực sự thử nghiệm tính năng nhắc văn bản và hỏi nhà phát triển mô hình, câu trả lời là "Tôi là mô hình ngôn ngữ AI do OpenAI phát triển ...Tôi chưa kết nối với mạng Bittensor hoặc bất kỳ mô hình học máy phi tập trung nào”

Lịch sử phát triển:

Nguồn của phần này chủ yếu đến từ: https:// taostats.io/tokenomics/; https://messari.io/project/bittensor/profile

2019: Bittensor được phát triển bởi hai nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Jacob Được thành lập bởi Steeves và Ala Shaabana (và một tác giả sách trắng ẩn danh, Yuma Rao). Ngày 3 tháng 1 năm 2021: “Kusanagi” được phát hành, đánh dấu việc kích hoạt mạng, cho phép người khai thác và người xác thực bắt đầu nhận đợt phần thưởng $TAO đầu tiên.

Giữa tháng 5 năm 2021: Opentensor Foundation đã đình chỉ Kusanagi để giải quyết một số vấn đề về sự đồng thuận ban đầu.

Ngày 2 tháng 11 năm 2021: "Kusanagi" tách thành "Nakamoto". 546.113 TAO do Kusanagi tạo trước đó đã được chuyển sang Nakamoto.

Ngày 10 tháng 1 năm 2023: Mạng thử nghiệm Finney được phát hành để kiểm tra các chức năng mạng con và mạng con được ủy quyền.

Ngày 13 tháng 1 năm 2023: Đã nhận được thành công một khe chuỗi song song Polkadot trong cuộc đấu giá. Tuy nhiên, do lo ngại về tốc độ phát triển của Polkadot, sau đó nó đã quyết định sử dụng chuỗi khối L1 độc lập của riêng mình được xây dựng trên Substrate thay vì dựa vào Polkadot. https://www.theblockbeats.info/en/flash/123619

Ngày 20 tháng 3 năm 2023: Mạng chính Finney được phát hành. Ngày 28 tháng 3 năm 2023: Opentensor Foundation phát hành Chattensor, một LLM được xây dựng trên Bittensor.

Ngày 24 tháng 7 năm 2023: Opentensor Foundation phát hành Mô hình ngôn ngữ Bittensor (BTLM). Là "mô hình ngôn ngữ tham số 3 tỷ", BTLM được thiết kế để tương thích với các thiết bị di động và yêu cầu bộ nhớ ít hơn nhiều so với các mô hình 7 tỷ và 10 tỷ tham số phổ biến như GPT-3 của OpenAI và LLaMA của Meta. https://opentensor.medium.com/introducing-bittensor-lingu-model-a-state-of-the-art-3b-parameter-model-for-mobile-and-edge-2fe916fb81b0

Ngày 2 tháng 10 năm 2023: Revelotion được nâng cấp và mạng con chính thức ra mắt, cho phép người dùng tạo mạng con và tạo cơ chế khuyến khích cho các loại tác vụ máy học cụ thể, chẳng hạn như tạo hình ảnh và tạo âm thanh. hoặc quét nội dung Internet.

Ngày 14 tháng 12 năm 2024: Nhà nghiên cứu Sami Kassab của Messari công bố báo cáo nghiên cứu Bittensor https://twitter.com/Old_Samster/status/1734977722424938993 và tiếp tục kể từ đó sau đó tăng giá trên $ TAO.

Ngày 10 tháng 1 năm 2024: Opentensor Foundation đề xuất đề xuất BIT001 (Mẫu cải tiến Bittensor đầu tiên) và đề xuất cơ chế khuyến khích mã thông báo TAO động.