Raven Protocol 的特定用例是執行以速度為關鍵的 AI 訓練。我們將原本在 AWS 上需要 2-3 週訓練的 100 萬張影像資料集，縮短到在 Raven 上只需 2-3 小時。AI 公司將能夠更好、更快地訓練模型。
Raven Protocol 正在建立一個自給自足且動態的生態系統，適用於：
想要訓練其 AI 引擎的客戶；以及/或者
願意以電腦、智慧型手機甚至伺服器機架形式分享其運算資源的貢獻者。
Raven 代幣（RAVEN）將作為共同基礎，促進生態系統內的安全交易。想要租用運算能力的企業客戶將使用 RAVEN 支付，而運算能力的貢獻者將獲得 RAVEN 獎勵。
Raven 正在建立一個運算節點網絡，利用閒置運算能力進行以速度為關鍵的 AI 訓練。原生代幣是啟動新興網絡的關鍵。
我們希望激勵並獎勵世界各地的人們貢獻其運算能力到我們的網絡。此外，我們將獎勵代幣持有者運行 masternodes，這些 masternodes 將負責協調各種深度神經網路的訓練。
我們的共識機制稱為 Proof-of-Calculation。Proof-of-Calculation 將成為規範和分配網絡中運算節點獎勵的主要指導 方針。以下是獎勵分配的兩個主要決定因素：
速度：取決於節點執行梯度計算（在神經網路中）並將其返回給 Gradient Collector 的速度。
冗餘：只有最快的 3 個冗餘計算才有資格獲得獎勵。這將確保返回的梯度是真實且最高品質的。
