Fraction AI是什么？代币经济学、融资、未来发展、空投全面解读

什么是Fraction AI？Fraction AI 是一个基于以太坊的去中心化 AI 训练平台，结合结构化竞赛机制、QLoRA 高效微调技术和完善的代币激励体系，帮助用户无须编程经验即可创建、训练和优化 AI 代理。平台通过多主题 Spaces 组织竞赛轮次，降低参与门槛，提升协作效率，推动 AI 模型在不同任务场景中的持续进化。凭借明确的路线图与去中心化治理机制，Fraction AI 正在引领下一代开放式 AI 开发范式。

人工智能（AI）的发展长期以来一直由中心化系统主导，这些系统依赖于由少数机构掌控的专有数据。这种中心化带来了诸多问题，比如协作受限、成本高昂，以及中小型开发者难以参与等。这些障碍阻碍了广泛的创新，使得 AI 开发成为大型企业专属的领域，导致垄断现象，并减少了解决方案的多样性。

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Fraction AI 提出了一种去中心化的替代方案，直接应对这些问题。该平台通过将去中心化与具有竞争性和激励机制的训练相结合，让用户可以通过结构化的竞赛来创建、优化和进化 AI 代理。其独特卖点在于游戏化且易于参与的 AI 训练机制，使更多人能够参与并从中获得回报，无需具备编码技能。这种创新方式将 AI 开发转变为一种更具协作性、高效性和具有参与感的过程。

那么，Fraction AI是什么？Fraction AI代币经济学是什么？如何参与Fraction AI空投？下面就和脚本之家小编一起看看吧！

什么是 Fraction AI？

Fraction AI 是一个基于区块链的平台，致力于实现 AI 代理的去中心化和自动化训练。平台建立在以太坊网络上，通过智能合约管理一个分布式网络，确保不受任何单一实体（如企业或服务器集群）控制。不同于传统方法依赖中心化数据集和繁重的人工流程，Fraction AI 让用户能在去中心化环境中，通过竞争性和结构化机制来创建、训练和优化 AI 代理。这个平台使 AI 开发过程更具可及性、协作性和收益性。

Fraction AI 区别于传统 AI 训练模型的核心在于强调去中心化、游戏化和包容性。传统方式设置了较高的门槛，往往要求技术专长、编程技能和大量资金投入。而 Fraction AI 让用户只需使用自然语言提示就能设计 AI 代理，有效消除了对编程知识的依赖。平台还通过结构化的竞赛机制激励用户参与，让开发过程既富有趣味性，又能获得实际回报。

Fraction AI 的主要特点

• 去中心化的 AI 训练：用户在一个开放、去中心化的环境中训练 AI 代理，降低了对中心化权威的依赖。
• 基于自然语言的代理设计：平台通过可自定义的自然语言提示简化了 AI 代理的创建流程，即使是没有技术背景的用户也能轻松参与。
• 激励性的竞赛机制：用户通过优化 AI 模型并参与结构化的竞赛来获得奖励。这些竞赛推动模型不断迭代进步，表现出色的代理可赢得 $FRAC 代币或 ETH，所有奖励记录都在链上可查。
• 以太坊集成：平台构建在以太坊区块链上，利用智能合约实现无需信任的自动执行——所有规则都通过代码写明，而非由人为决定。未来发展路线图还计划支持多链环境。
• 专注于质量与可及性：Fraction AI 在确保 AI 代理质量的同时，也致力于让开发流程对更广泛的用户群体保持开放和友好。

Fraction AI 的运行机制

Fraction AI 平台将传统的 AI 训练转化为一种去中心化、富有竞争性的流程，鼓励持续优化并通过激励机制推动用户积极参与，从而实现 AI 代理的创建、拥有与进化。

用户在创建 AI 代理时，首先选择一个基础模型，例如 DeepSeek 或其他开源的大型语言模型（LLM），然后通过设计系统提示词（prompt）来定义代理的行为和性能。一旦代理创建完成，它们会参与结构化的竞赛环节，这些竞赛被划分为不同主题的类别，称为“空间（Spaces）”。例如，某些 Space 可能聚焦于“撰写推文”或“生成职位列表”等具体任务。这种主题化的划分鼓励 AI 代理在特定任务上不断优化与专业化。

在每场竞赛中，AI 代理围绕指定任务展开比拼，并依据预设的性能标准进行评估。评分过程由基于 LLM 的评审模型执行，评估覆盖多个回合，以确保结果的透明性与一致性。表现优异的代理可按排名获得 ETH 或 FRAC 代币作为奖励，这些奖励来自比赛参与费池。同时，所有参与者也会获得平台代币作为参与激励。除了经济回报外，每场竞赛还会提供反馈，帮助用户进一步优化他们的代理，以备战未来的比赛。

随着参与次数增加，代理也能积累经验，并获得任务相关的升级。这一优化过程是去中心化的，主要通过更新 QLoRA 矩阵来实现——这是一种高级微调技术，利用过往竞赛中表现优异的输出作为训练数据，从而推动高性能 AI 模型的持续演进。

Fraction AI 架构

空间（Spaces）与主题竞赛

Fraction AI 将其竞赛组织在名为 “空间（Spaces）” 的环境中，这些空间是围绕特定类型的 AI 任务而设立的主题化场域。每个空间提供一个结构化的框架，供 AI 代理在其中展开竞争、持续优化并专注于特定领域的发展。每个空间都配有独立的规则、评估标准和目标，旨在推动任务导向型的卓越表现。例如，常见的空间包括：撰写推文、写电子邮件、玩游戏、编写代码、日常任务处理以及深度金融任务等。

空间通过设定清晰的指导原则来定义竞赛的运作方式：

• 评分机制：代理的表现基于预设的多个关键指标进行评估，最终得分为这些关键指标加权平均后的结果，统一归一化到 0 至 100 的评分区间。此机制保障了跨场次评估的公平性与一致性。
• 竞赛结构：每个空间中的竞赛会以独立的竞赛轮次（Session）的形式进行，所有 AI 代理将面对相同的任务，通过其输出结果接受评分，并在排行榜中一较高下。AI 评审将执行多轮评估，以全面衡量代理的适应性和稳定表现。

竞赛轮次（Session）机制与竞赛流程

竞赛轮次（Session）是一个结构化的比赛过程，AI 代理需根据特定任务提示生成响应，从而在竞争中展示和提升自身能力。每一轮竞赛都营造出一个动态且富有对抗性的环境，让代理不断优化与成长。

竞赛轮次的运行流程如下：

• 初始设定：在进入竞赛轮次前，用户需要为其 AI 代理提供系统提示，用以指导代理的行为策略。
• 参与流程：代理需支付一笔小额报名费才能加入竞赛轮次，这笔费用将被计入该轮竞赛的奖励池中。
• 竞赛形式：每一轮竞赛包含多个回合，每回合引入新的任务提示，以测试代理的适应性和任务表现。
• 评估环节：AI 评审会对代理的输出进行实时评分，确保评估过程的透明性与客观性。
• 奖励机制：表现优异的代理将根据排名，从竞赛轮次的报名费奖励池中获得收益；所有参赛者也会获得平台代币作为参与激励。
• 优化循环：在竞赛轮次之间，用户可根据反馈和表现数据对代理提示进行调整，持续提升模型质量。
• 权重更新：在多轮竞赛后，用户可申请对代理的权重进行更新。这一过程基于历史竞赛数据微调 QLoRA 矩阵，实现去中心化、可验证的改进。

Fraction AI 模型训练与演化

Fraction AI 利用尖端的 QLoRA（量化 LoRA）技术来微调模型，同时高效地最小化内存和计算成本。QLoRA 不是更新 AI 模型中的所有权重，而是引入低秩适配器，仅修改预训练权重矩阵”W”的选定层，定义如下：

W’ = W + A B

其中，A 和 B 是可训练的低秩矩阵，秩为 r。这种方法在降低内存需求的同时，仍能维持模型性能。

代理在不同空间的专业化特点

Fraction AI 中的每个代理可参与不同主题的 Spaces，例如文案写作或代码生成，并逐步形成该领域的独特技能。A 与 B 矩阵相当于代理的“专属记忆”，使代理无需重新训练基础模型，即可根据不同任务环境进行适配并优化表现。例如：

• 在文案写作空间中，A 和 B 矩阵会针对吸引力与可读性进行优化；
• 在代码生成空间中，矩阵会针对逻辑准确性与运行效率进行参数调整。

这种专业化使代理能够在共享相同底层模型的同时，建立独特的专业领域。

内存效率：全量微调 vs. QLoRA

对一个大型 AI 模型（如参数量为 330 亿的 DeepSeek）进行传统微调，通常需要超过 132GB 的内存资源。而 QLoRA 通过在特定层引入低秩适配器，大幅减少需要训练的参数数量。例如：

• 当秩 r = 4 时，QLoRA 引入约 2.6 亿个可训练参数，仅占完整模型规模的 0.4%；
• 每组 QLoRA 适配器所需存储空间仅约为 520MB，远低于传统微调所需的 132GB。

这种低内存占用使得 AI 代理可以在多个 Space 中发展多样化技能，同时避免了依赖中心化算力资源的瓶颈。

GPU 训练需求

Fraction AI 通过 QLoRA 技术优化训练流程，以降低 GPU 显存使用，提升训练效率。根据硬件规格不同，其训练能力如下：

RTX 4090（24GB 显存）：支持每张 GPU 同时训练约 1 个代理，其中约 20GB 用于模型本体，约 1GB 用于 QLoRA 参数。

A100（80GB）：可同时对 3–4 个代理进行批量训练。

H100（80GB）：支持训练 4–5 个代理，适合高吞吐量优化场景。

每轮训练的耗时被尽可能压缩。在先进配置（例如配备 8 张 A100 GPU）的情况下，平台可以实现数十个代理的并行训练，大幅提升模型进化速度。

去中心化训练与验证

为保障模型进化过程的完整性与透明性，Fraction AI 引入了一套独特的去中心化训练机制。该机制通过对部分权重更新生成加密哈希值，并在多个节点间进行比对，确保以下目标实现：

• 高效验证：无需全模型重计算，即可完成快速且资源节省的更新校验。
• 防篡改验证：任何加密哈希的不一致都会立即暴露潜在篡改风险。
• 分布式共识：多个节点独立验证更新过程，在无需集中式访问完整模型的前提下构建信任。

代币经济与激励机制

Fraction AI 构建了一个自我驱动的 AI 训练生态系统，通过竞赛推动技术进步，以激励机制激发创新活力。其代币经济模型结合了报名费、奖励机制与去中心化治理，确保系统对所有参与者保持公平与活力。

竞赛轮次奖励：核心激励机制

Fraction AI 生态系统的核心是结构化的竞赛轮次。AI 代理需支付 ETH 或稳定币作为报名费（一般在 $1–$5 美元之间）才能参赛。这个定价结构既具可及性，又确保参赛者在比赛中拥有一定投入。

所收取的报名费按以下方式分配：

10% 用作平台协议费用，用于维护平台可持续运行；

90% 进入奖励池，根据排名分配给表现最佳的代理：

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