FLock致力于打造一个去中心化的隐私人工智能训练体系,将数据、计算和模型三要素转化为可验证的协作流程。其核心原则是数据永不离开本地,训练在节点端完成,梯度更新经链下聚合后,通过链上结算实现贡献回报闭环。目前生态由三大模块构成:AI Arena(公共基准测试)、FL Alliance(隐私协作训练)和AI Marketplace/Moonbase(模型分发与结算),形成从训练到应用的完整路径。
FLock采用联邦学习框架,确保各参与方仅使用本地数据进行训练,上传内容仅为梯度或参数更新,显著降低数据泄露风险。进一步结合零知识证明(ZK)技术,可在不暴露原始信息的前提下验证更新的有效性,提升整体可信度。实践中融合差分隐私(DP-SGD)、安全聚合与梯度裁剪等手段,并引入声誉系统与惩罚机制,以应对恶意更新,平衡准确性、隐私性与抗攻击能力。
训练与验证节点可部署于去中心化计算平台如Akash、io.net,实现弹性资源调度。项目提供“几步部署”指南,降低运维门槛。为保障稳定性,系统设定基于epoch的调度策略、最低运行时长与带宽要求,并对重复断连、伪造更新或双重签名行为实施经济惩罚。同时记录节点地理分布与硬件配置,避免同质化故障引发的系统性风险。
FLock代币在Base Layer 2网络上完成结算,利用其低费用、高吞吐特性匹配“训练-验证-奖励”的高频节奏。结合EIP-4844 blob数据,批量记账与定期汇总可有效控制成本。采用“定期汇总 + Merkle声明”结构减少链上交互,保留官方桥接与白名单路由以支持跨链操作。关键里程碑亦可写回L1,增强最终性冗余。
FLock代币总供应量为10亿枚。根据公开披露,社区与生态占比约66.7%,团队及投资者占33.3%,体现对一线建设者与长期参与者的核心激励导向,强化网络外部性,抑制短期投机行为。
代币在生态系统中具备多重功能:在AI Arena与FL Alliance中用于奖励高质量贡献;质押机制支持注册、提升权重与配额,同时作为防范不当行为的经济约束;模型市场中的上市、调用与微服务组件均以代币结算,部分收益循环注入金库。治理机制决定预算分配与回购节奏,形成可持续的价值闭环。供应节奏遵循官方活动时间表,重点推进绩效驱动型奖励,而非一次性大规模解锁。
据CoinMarketCap数据显示,FLock已在三层架构中取得实质性进展:基础层对接Akash、io.net等去中心化算力网络,保障训练与验证资源弹性扩展;中间层与Aptos、Scroll、Berachain等主流链建立标准结算与身份接口,实现高频激励的成本可控;顶层通过模型轨道、隐私协作与市场分发吸引应用开发者与机构参与,构建“从算力到场景”的全链条走廊。
项目建立综合仪表板监控多维度指标:链上数据包括训练轮次、更新接受率、活跃节点数、削减事件与奖励发放频率;链下数据涵盖研发节奏(文档更新、SDK发布、问题关闭速度)、里程碑达成情况及外部集成的实际调用案例;市场层面则追踪上市后价格浮动、CEX/DEX流动性分布以及社区留存率与内容冷启动至回购的演化曲线,全面反映生态健康度。
FLock 的三个组件分别起什么作用?
AI Arena负责公共基准测试与模型性能对比;FL Alliance支持在数据主权不变前提下的跨组织协作训练;AI Marketplace/Moonbase则提供模型发布、调用与结算服务。
为什么要在 Base 上部署代币?
Base具备低交易费用与高吞吐能力,契合训练-验证-奖励的高频互动需求。团队明确表示FLOCK将在Base链上运行,确保激励效率与用户体验。
我可以在不披露数据的情况下参与吗?
可以。联邦学习保证数据本地化训练,仅上传梯度;结合零知识证明与验证机制,可在不泄露细节的前提下确认更新有效性。
为什么要强调2/3的社区参与?
旨在将更多治理权与预算分配给真实贡献者,包括训练者、验证者与应用开发者,增强网络正向外部性,防止纯融资驱动的短期行为。
运行节点需要什么环境?
可通过Akash/io.net快速部署训练器/验证器;也可使用自有GPU节点加入。系统强调稳定运行、合规接入与持续在线,以保障网络可靠性。
定位:FLock利用联邦学习与零知识证明构建保护隐私的去中心化AI训练网络,实现数据本地化与贡献可衡量。
架构:训练与验证节点部署于Akash、io.net等去中心化平台,在Base链完成激励结算。
代币:总供应量10亿,社区占比66.7%,实用程序涵盖激励、质押与模型市场。
信号:官方路线图持续推进,CMC/Coingecko列表可验证外部进展,生态协同效应逐步显现。