ChainCatcher ข้อความ, เครือข่ายการเรียนรู้ด้วยเครื่องแบบกระจายศูนย์ Bittensor และแพลตฟอร์มการศึกษาและนักพัฒนา Web3 HackQuest ได้ร่วมมืออย่างเป็นทางการ ร่วมกันเปิดตัว Bittensor × HackQuest: Build on Bittensor โครงการนักพัฒนาทั่วโลก โครงการนี้มุ่งเน้นการพัฒนา Subnet (ซับเน็ต) เป็นหลัก โดยมุ่งเป้าไปที่นักพัฒนานักวิจัยและผู้สร้างจากทั่วโลก เพื่อส่งเสริมให้ผู้คนมีส่วนร่วมในระบบนิเวศ AI แบบกระจายศูนย์ของ Bittensor อย่างเป็นระบบ Build on Bittensor เป็นโครงการนักพัฒนารายแรกของ Bittensor โครงการนี้จะผสมผสานการเรียนรู้ด้วยเครื่องแบบกระจายศูนย์และการออกแบบสถาปัตยกรรม Subnet ของ Bittensor รวมถึงประสบการณ์ของ HackQuest ในด้านการศึกษาเกี่ยวกับนักพัฒนา การดำเนินงานในท้องถิ่น และการจัดชุมชน เพื่อให้ผู้พัฒนาที่มีพื้นฐานแตกต่างกันได้รับเส้นทางการมีส่วนร่วมที่สมบูรณ์ ตั้งแต่การเรียนรู้จนถึงการลงมือปฏิบัติ โครงการนี้เป็นการสานต่อกิจกรรมโรดโชว์ร่วมกันในหลายเมืองของทั้งสองฝ่าย และได้พัฒนาเป็นทัวร์นักพัฒนาทั่วโลกอย่างเป็นทางการ (Bittensor × HackQuest Tour) กิจกรรมที่ผ่านมาได้ดึงดูดนักพัฒนานักศึกษาและนักวิจัย AI รวมกว่า 500 คน เข้าร่วม โดยเน้นการแลกเปลี่ยนเชิงลึกเกี่ยวกับ AI แบบกระจายศูนย์ โครงสร้างพื้นฐาน Web3 และกลไก Subnet ของ Bittensor ซึ่งแสดงให้เห็นว่ากลุ่มนักพัฒนามีความสนใจอย่างสูงในเรื่องการสร้าง Subnet จริงและการออกแบบกลไก เป็นส่วนสำคัญของโครงการ Build on Bittensor ทั้งสองฝ่ายจะเปิดตัว Bittensor Subnet Ideathon เป็นครั้งแรก ซึ่งเปิดให้ผู้พัฒนาทั่วโลกเข้าร่วม ผู้เข้าร่วมจะออกแบบและสร้างโซลูชัน Subnet ของตนเอง โดยใช้สถาปัตยกรรมของ Bittensor เพื่อเข้าใจกลไกการจูงใจแบบกระจายศูนย์ การทำงานร่วมกันของเหมืองแร่และผู้ตรวจสอบ และมีโอกาสได้รับรางวัลเงินสด การสนับสนุนสตาร์ทอัป และการสนับสนุนในระบบนิเวศในอนาคต นอกจากนี้ สำหรับนักพัฒนาที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน Bittensor HackQuest จะจัดเส้นทางการเรียนรู้แบบมีโครงสร้าง (Learning Track) ครอบคลุมแนวคิดพื้นฐานของ Bittensor ความเข้าใจในกลไก Subnet และการเตรียมความพร้อมสำหรับการพัฒนา เพื่อช่วยให้นักพัฒนาหน้าใหม่สามารถเปลี่ยนผ่านจากการเริ่มต้นไปสู่การมีส่วนร่วมในการสร้าง Subnet ได้อย่างราบรื่น ในอนาคต Bittensor และ HackQuest จะดำเนินกิจกรรม Build on Bittensor ต่อเนื่องในระดับโลก เพื่อขยายฐานนักพัฒนาระบบ AI แบบกระจายศูนย์ให้กว้างขึ้น ส่งเสริมให้ Subnet ต่างๆ ก้าวสู่การดำเนินงานจริงมากขึ้น