作為我們改善 Bittensor 排放量分配這項使命的一部分，我們將內部關於子網生態系統的研究開源。我們的方法以產業為基礎，從去中心化訓練開始。
儘管許多 deAI 團隊都在這個領域耕耘，但大多數仍處於早期開發階段，或在進行需許可、無激勵的實驗。Bittensor 則與眾不同，它擁有 10 個運作中的訓練網路，涵蓋從預訓練到微調的各個環節，每個網路都有不同的激勵機制。然而，這些努力在更廣大的 deAI 社群中仍未獲得應有的重視。
透過這項研究，我們希望聚焦 Bittensor 的去中心化訓練計畫，提升 deAI 領域的認知度，並協助生態系統參與者找出最具前景、值得支持與資助的方案。
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