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FET

#83

Fetch.ai 是一種目標在於連結物聯網 (IoT) 裝置與演算法的平台，以促成集體學習。該專案由一個位於英國劍橋的團隊於 2017 年推出。

Fetch.ai 建置於一個高吞吐量的分片帳本，提供智慧合約功能，以布署去中心化的機器學習與人工智慧問題解決機制。

這些開源工具設計用以協助用戶創造生態系基礎架構，並布署商業模式。

Fetch.ai 由 Toby Simpson、Humayun Sheikh、Thomas Hain 共同創辦。

Humayun Sheikh 是 Fetch.ai 的現任執行長。他也是 Mettlalex 的創辦人兼執行長，以及 uVue 與 itzMe 的創辦人。

Toby Simpson 是 Fetch.ai 的營運長。他也是 Ososim Limited 的技術長、DeepMind 的軟體開發負責人。

Thomas Hain 是 Fetch.ai 的科學長。之前他是 Koemei 的共同創辦人兼董事。

Fetch.ai 的實用代幣 FET 可用以尋找、創造、布署、訓練自動化經濟機代理程式，為其平台上智慧合約與預測機制的重要部份。

用戶可使用 FET 在該網路上建構、布署自有的代理程式。開發者可使用 FET 付款以存取各種機器學習工具，以訓練自動化機器人，並且在其網路上布署集體智慧。

質押 FET 代幣也能啟用驗證節點，以促進網路驗證，並因此獲得聲望。

Fetch.ai 技術堆疊有四個不同組成，分別是：

代理程式架構：提供模組化、可重用的組件，協助建構多代理程式系統。

開放經濟架構：提供搜尋與探索功能給代理程式。

代理程式大都會：在 WebAssembly (WASM) 虛擬機器上執行的多種智慧合約組合，以在代理程式間維護不可竄改的同意記錄。

Fetch.ai 區塊鏈：結合多方加密與博奕理論，以提供安全、抗審查的共識，以及快速鏈同步，以支援代理程式應用。

涉及平台的核心組件時，每個參與者都是實驗中的學習者，代表一個獨特的私密資料集與機器學習系統。同時也設有全域市場，為集體學習實驗的成果，機器學習模型在此由學習者自己對其進行集體訓練。其次，Fetch.ai 區塊鏈支援智慧合約，這些合約允許以安全且可稽核的方式進行協調與治理。最後，有個基於 IPFS 的去中心化資料層，讓機器學習權重可在相關學習者間分享。

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