作为我们改进 Bittensor 排放量分配这一使命的一部分，我们将内部关于子网生态系统的研究开源。我们的方法以行业为基础，从去中心化训练开始。
尽管许多 deAI 团队都在这一领域耕耘，但大多数仍处于早期开发阶段，或在进行许可制、无激励的实验。Bittensor 则与众不同，它拥有 10 个活跃的训练网络，涵盖从预训练到微调的各个环节，每个网络都有不同的激励机制。然而，这些努力在更广泛的 deAI 社区中仍未得到应有的重视。
通过这项研究，我们希望聚焦 Bittensor 的去中心化训练项目，提升 deAI 领域的认知度，并帮助生态系统参与者识别最有前景、值得支持和资助的方案。
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