前言
Cortex团队秉承尊重并且遵守白皮书承诺路线图的原则，对项目各个方面进行持续推进。今天在这里，Cortex团队骄傲地向全社区宣布：
Cortex挖矿测试链的开发工作已经如期完成，正式上线。
并且，原计划于2019年Q1发布的AI智能合约测试链也提前一起上线，AI推断引擎、合约调用AI模型、定点化AI模型、AI智能合约编写工具、CVM智能合约虚拟机等主要架构的设计开发测试工作已提前完成并发布。
至此，Cortex成为全世界第一个真正实现将AI部署在区块链上的项目。这样的实现，具有实实在在的里程碑意义：
如果说比特币是第一个去中心化加密数字货币，
以太坊是第一个可编程数字货币，
那么CTXC目前已经成为第一个支持链上AI的可编程数字货币。
目录
一、Cortex是什么？
二、Cortex目前各方面的进度如何？
三、Cortex测试链发布产品介绍
1、Cerebro区块浏览器
2、Cortex全节点
3、Cortex共识算法
4、Cortex矿池&Cortex挖矿软件
5、AI智能合约编写工具
6、AI推断引擎Synapse
7、AI模型定点化及模型压缩进展
8、Cortex存储层架构设计
四、Cortex下阶段发展路线
正文
一、Cortex是什么？
Cortex致力于打造一个去中心化的人工智能自治系统。
简单来说，Cortex是通过将机器学习模型嵌入智能合约来实现AIDApps的。从编程的角度，Cortex主要解决智能合约编程能力不足的问题：目前的智能合约无法利用基本算法以外的智能算法处理模糊数据和链上数据。从区块链机制的角度，Cortex主要解决的是让区块链通过自身的共识，对外界和自身的变化作出足够智能的响应的问题。这些都是通过将AI模型内嵌到区块链中来实现的，实现了真正智能的智能合约。
在Cortex中，链上开源的AI模型通过被智能合约调用而为模型作者赚取endorphin。智能合约/DApps的开发者通过调用这些链上的AI模型可以开发出更具有想象力和更多丰富功能的智能合约/DApps。调用机器学习研究者开发的AI模型的时候，需要支付endorphin，其中每笔手续费收入的一部分会分给作者，作为一种激励机制回馈研究者。另外，矿工在生态中做推断共识，并维护整个生态的安全性来获取PoW的收益。
除此之外，Cortex基金会打造了一个围绕AI研究者和算力的开源社区，类似于kaggle，这个社区会源源不断向Cortex主链输送顶尖的模型。Cortex基金会会维护一个资源池，研究者们通过支付CTXC来获得廉价算力资源。而链上的AI模型受欢迎程度，也反过来激励AI模型开发者不断提升和优化模型。
至此，Cortex可以实现开源-调用-付费-激励-优化-再开源的生态。
二、Cortex目前各方面的进度如何？
本次发布的测试链包括挖矿测试链：Bernard，以及AI智能合约测试链：DoloresBeta1。开发进度已经比白皮书公布的进度大幅度提前。
从Cortex项目白皮书公布之日起，Cortex的发展路线图就已经确认。如下：
2018年Q1发行ERC20代币
2018年Q1登陆主流交易平台
2018年Q3挖矿测试链Bernard上线
2019年Q1AI智能合约测试链Dolores上线
2019年Q2主链Arnold上线，开始挖矿
Cortex已经在2018年3月28日对所有投资方发放了ERC20代币，并且于3月29日首发登陆HuobiPro交易平台。截止到目前，Cortex已经登陆了包括HuobiPro、OKEX、Bitfinex、Bithumb在内的18家交易平台。
社区运营方面，Cortex建设了高质量的海内外社区。社群总人数达到10W，覆盖中、英、韩、日、越、拉丁、俄等多个语系。Cortex团队多次出席海内外顶级区块链行业及AI行业峰会，对Cortex项目进行积极推广宣传，赢得了海内外从业者和投资者的一致好评。
Cortex尊重和遵守白皮书发布的项目发展路线图，完成了前面两项重要路线节点。
在Q2和Q3季度，Cortex团队按照双周报的节奏定期向社区公布项目开发及运营进度。考虑到Cortex主链的研发工作尚未完成，为了避免在主链上线前出现雷同主链，Cortex遵从最大可开放源码的原则，会随时开放当前阶段能够开放的全部代码，以确保Cortex主链的顺利发布。在主链发布的同时，Cortex会开源全部主链代码。
本次发布的内容，已经包含了挖矿测试链的全部内容：区块浏览器、全节点、矿池、挖矿软件，还包括了原计划在2019年Q1前发布的AI智能合约测试链中的核心内容：AI模型链上推断引擎、定点化AI模型、AI模型压缩技术、AI智能合约编写工具、CVM智能合约虚拟机等等。
三、测试链发布的产品介绍
1、Cerebro区块浏览器
Cortex发布了自己的区块浏览器，命名为Cerebro。
链接如下：
大陆地区用户可以访问：
https://cerebro-cn.cortexlabs.ai/
其他地区用户可以访问：
https://cerebro.cortexlabs.ai/
区块浏览器，是一个区块链网络向用户提供搜索和查询入口的重要工具。随着区块链技术的迭代升级，区块浏览器的功能已经从简单的查询交易状态、查看地址余额升级到了展示智能合约内容等。
<区块浏览器中的推断功能>
在Cerebro浏览器中，除了常规的地址、交易、区块等信息搜索和查询功能之外，最重要的革命性变化是增加了AI模型和数据的上传以及进行链上推断。目前链上已经存储有两个AI模型，并且部署了调用该模型推断数据的AI智能合约。用户可以上传数据进行推断的测试。推断的结果会被全网参与的全节点进行确认，并打包进区块，整个过程已经完全被记录到测试链上。
智能合约的调用和交易签名等工作可以通过CortexWallet插件完成。
CortexWallet插件下载链接：
https://github.com/CortexFoundation/Cortex_Release
后续Cortex团队会发布Cerebro区块浏览器的详细使用教程。
2、Cortex全节点
Cortex发布了全节点部署的Binary，以及部署全节点的技术文档。
链接如下：
https://github.com/CortexFoundation/Cortex_Release
目前，Cortex测试网已经有来自6个国家的10个全节点参与到测试网中，它们分别是：
目前还有数个准备参与测试网的全节点正在沟通中，后续逐步会参与进来。全节点可以参与AI智能合约链上的推断，参与推断共识。
<全节点log文件>
特别注意的是，参与测试网的全节点，可以在全节点的log文件内，查看全节点运行AI智能合约、调用AI模型及数据、全节点完成推断的全过程。
3、共识算法
如白皮书公布，Cortex采用了PoW共识机制，使用了Anti-ASIC、GPUfriendly的CuckooCycle算法，秉承1machine1vote的原则，让更多人参与进共识网络中来。
目前测试网络的出块时间为15秒，每个区块的奖励为9CTXC。这些指标会在测试的过程中进行合理性验证，为主网提供实际、有价值的参考依据。
CuckooCycle参考github地址：
https://github.com/tromp/cuckoo
考虑到PoW机制的特性和ASICmining行业可能的变化，在主链上线前，可能会视情况更换PoW算法。
4、Cortex矿池&Cortex挖矿软件
Cortex开发了Cortex矿池来提供给挖矿爱好者进行参与测试并获得CTXC测试币。矿工用户可以把自己的GPU矿机接到矿池来进行挖矿。目前外界释放出的Cortex全节点是屏蔽了挖矿功能的，也是基于前述有关开源问题类似的考虑。
此外，Cortex开发并发布了用于部署在GPU上的挖矿软件，运行此软件可以设置挖矿地址、钱包地址，连接Cortex矿池进行挖矿测试。
熟悉挖矿的朋友可以看到，矿池网站可以展示全网算力、全网难度、矿池算力区块高度等信息。下载下面链接中的挖矿软件，并把钱包地址和矿池地址部署到挖矿软件中，即可把GPU接进矿池进行挖矿测试了。
矿池网站链接：https://pool.cortexlabs.ai/
矿池挖矿地址：
-大陆地区用户可以连接：
miner-cn.cortexlabs.ai:8009
-其他地区用户可以连接：
miner.cortexlabs.ai:8009
挖矿软件下载地址：
https://github.com/CortexFoundation/Cortex_Release
5、AI智能合约编写工具
AI智能合约编写工具链接如下：
https://cerebro.cortexlabs.ai/remix
Cortex遵循向后兼容的基本原则，沿用支持Solidity的在线智能合约开发环境——Remix。Cortex的CVM对EVM进行拓展，添加了infer指令，并且实现在Solidity编译器和虚拟机中。开发者可以在经过Cortex升级后的Remix中编写可调用AI模型、调用数据并支持infer指令的AI智能合约。
6、AI推断引擎Synapse
Cortex开发了CVM专属的推断引擎：Synapse。Synapse是一个定点化AI推断引擎，可以在异构的计算环境下保证AI模型推断出一致的结果。在区块链中，确定性是首先要被满足的条件，因为必须要保证智能合约在任何情况下都输出一致的结果。在广泛使用的AI推断引擎中，在其现有效率、精度和模型大小的前提下，增加确定性的要求是非常困难的，究其原因是因为除了区块链场景外，推断确定性并不是一个主流需求，各大厂商直到最近，为了效率和模型压缩才开始对这一方面进行优化，例如CUDA中的int指令集，但也并非为确定性推断所作。在Synapse的实现中，最大的挑战是GPU引入的并行性所带来的不确定性，因此Synapse发展了模型定点化技术和确定性机器学习算子库，使得AIDApps成为可能。
7、AI模型定点化及模型压缩进展
目前，Cortex团队提前完成了AI模型定点化及模型压缩的实际开发和测试。
拿Cat&Dog分类器AI模型来举例说明，团队使用了VGG16模型作为基础模型，首先进行了迁移学习，然后在VGG16上进行了一些修改，压缩了模型大小，模型结构图如下：
我们在Cat&Dog数据集上进行了训练，图像统一处理成了224*224，学习率设置为了更小的1e-4。经过训练以后在浮点数下的精度是94.21%，充分压缩并且转换为整数模型以后的精度是90.36%。
作为对比，原始VGG16模型的大小是528MB，我们在原始的模型上进行迁移学习，得到的定点化模型的大小是129MB，然后进一步优化和压缩，模型大小缩小成了14.7MB。
以上工作为Cortex团队在研发AI定点化模型训练工具MRT的过程中的成果，团队将在这些工作的基础上继续研发更加自动化的MRT。
8、Cortex存储层架构设计
Cortex网络为了实现更多的AI模型和数据存储，基于Libtorrent定制化开发了用于存储AI模型和数据存储的P2P网络。
此设计独创地把P2P存储网络和区块链相融合，存储网络中的动作完全来自于测试链/主链的需求。
四、Cortex下阶段的发展路线
短期来看，按照白皮书既定的路线图，目前进度已经大幅度提前。但Cortex仍将继续对AI智能合约未完善的生态周边工具进行开发及测试优化，严格按照白皮书上的路线图进行发布。
长期来看，Cortex会持续建设链和AI模型的开源社区，把Cortex打造成全球性的AI开源平台。此外，运营团队也将开展全世界范围内的开发者社区的建设工作，吸引更多的AI模型开发者和AI智能合约开发者参与到测试工作中来。为主链上线积累更多的AI模型，同时也期待更多有创意的AIDApps出现。
最后，我们开通了用户参与测试的沟通邮箱：
欢迎所有开发者以及有兴趣参与测试的用户通过邮箱沟通测试链相关事宜，我们会定期回复所有来信。
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