357倍更高效的AI代理訓練來了 🛠
$FIL 顯示，當去中心化存儲達到訓練級別規模時，它改變了哪些基礎設施能夠真正支持前沿AI的發展。
$GRT 證明，一旦AI模型開始在生產規模消耗知識，數據索引和可用性就成爲了承載基礎設施。
0G Labs剛剛完成DiLoCoX-107B，世界上最大的去中心化AI模型，擁有1070億個參數。
→ 較標準方法提升357倍的通信效率
→ 與中心化訓練相比降低95%的成本
→ 可在普通的1 Gbps互聯網連接上運行
→ 所有檢查點都通過TEE支持的驗證進行公開審覈
訓練前沿模型歷史上需要中心化數據中心和封閉基礎設施。DiLoCoX-107B證明它可以在分佈式節點上運行，並在每個訓練步驟中提供加密證明，且成本降低95%。去中心化的前沿規模AI訓練現在有了公開可驗證的概念證明。
0G還發布了一個完整的驗證框架，與模型一起，結合TEE與經濟激勵對齊，生成每個訓練過程步驟的加密證明。可驗證的訓練和可驗證的推斷現在在同一個堆棧中，涵蓋了整個AI生命週期。
去中心化AI訓練中的1000億參數障礙已被跨越，背後有一個公開可驗證的框架，爲沒有中心化計算的AI代理和構建者打開了前沿規模模型的機會。
#0G #fil #AI
$FIL 顯示，當去中心化存儲達到訓練級別規模時，它改變了哪些基礎設施能夠真正支持前沿AI的發展。
$GRT 證明，一旦AI模型開始在生產規模消耗知識，數據索引和可用性就成爲了承載基礎設施。
0G Labs剛剛完成DiLoCoX-107B，世界上最大的去中心化AI模型，擁有1070億個參數。
→ 較標準方法提升357倍的通信效率
→ 與中心化訓練相比降低95%的成本
→ 可在普通的1 Gbps互聯網連接上運行
→ 所有檢查點都通過TEE支持的驗證進行公開審覈
訓練前沿模型歷史上需要中心化數據中心和封閉基礎設施。DiLoCoX-107B證明它可以在分佈式節點上運行，並在每個訓練步驟中提供加密證明，且成本降低95%。去中心化的前沿規模AI訓練現在有了公開可驗證的概念證明。
0G還發布了一個完整的驗證框架，與模型一起，結合TEE與經濟激勵對齊，生成每個訓練過程步驟的加密證明。可驗證的訓練和可驗證的推斷現在在同一個堆棧中，涵蓋了整個AI生命週期。
去中心化AI訓練中的1000億參數障礙已被跨越，背後有一個公開可驗證的框架，爲沒有中心化計算的AI代理和構建者打開了前沿規模模型的機會。
#0G #fil #AI