Grass est un protocole décentralisé de partage de bande passante qui compense les utilisateurs pour la contribution de leur connexion Internet inutilisée. Ce système soutient la collecte de données web publiques, qui est ensuite utilisée dans la formation de modèles d'IA. Le protocole est structuré pour garantir la confidentialité des utilisateurs, un routage efficace et des mécanismes de récompense transparents. Les apprenants comprendront comment Grass transforme la bande passante idle en une infrastructure de données structurée grâce à la vérification cryptographique, au staking et aux incitations basées sur des tokens.
Ce cours fournit un aperçu complet de Grass, y compris son origine, son architecture, sa structure incitative et sa conception de la sécurité. Il examine comment le protocole fonctionne à travers ses couches : Nœuds, Routeurs et Validateurs, et comment les jetons GRASS facilitent la participation au réseau et la gouvernance. Le cours détaille également l'approche du protocole en matière de confidentialité des utilisateurs, de scoring de réputation et d'intégration avec les pipelines de données AI.
Grass est un protocole décentralisé de partage de bande passante qui compense les utilisateurs pour la contribution de leur connexion Internet inutilisée. Ce système soutient la collecte de données web publiques, qui est ensuite utilisée dans la formation de modèles d'IA. Le protocole est structuré pour garantir la confidentialité des utilisateurs, un routage efficace et des mécanismes de récompense transparents. Les apprenants comprendront comment Grass transforme la bande passante idle en une infrastructure de données structurée grâce à la vérification cryptographique, au staking et aux incitations basées sur des tokens.
Ce cours fournit un aperçu complet de Grass, y compris son origine, son architecture, sa structure incitative et sa conception de la sécurité. Il examine comment le protocole fonctionne à travers ses couches : Nœuds, Routeurs et Validateurs, et comment les jetons GRASS facilitent la participation au réseau et la gouvernance. Le cours détaille également l'approche du protocole en matière de confidentialité des utilisateurs, de scoring de réputation et d'intégration avec les pipelines de données AI.