Neu von @glxyresearch - Dezentralisiertes AI-Training: Architekturen, Möglichkeiten und Herausforderungen von @Uptodatenow. Dezentralisiertes Training bewegt sich von der Theorie zur Realität. Hier ist, was Sie wissen müssen🧵

Letztes Jahr schrieb @glxyresearch darüber, wie die erlaubnisfreie Infrastruktur von Krypto KI unterstützen könnte: GPU-Marktplätze, zkML für verifizierbare Inferenz und KI-Agenten. Heute laufen dezentrale Trainingsnetzwerke, die echtes Modelltraining im globalen Maßstab durchführen.

Projekte wie @NousResearch, @PrimeIntellect, @PluralisHQ, @tplr_ai und @gensynai erweitern die Grenzen. Sie koordinieren GPUs weltweit, reduzieren die Kommunikationskosten und experimentieren sogar mit kryptowirtschaftlichen Anreizen.

Warum ist das wichtig? ✔️Entsperrt ungenutzte globale GPUs für Open-Source-AI ✔️Herausforderung der Kontrolle zentralisierter Labore über die Modellentwicklung ✔️Legt die Grundlage für einen vollständig onchain AI-Stack

Der Bericht geht ausführlich auf Folgendes ein: ✔️Architekturen hinter dezentralem Training ✔️Technische und wirtschaftliche Herausforderungen ✔️Wie Projekte Verifizierung, Anreize und Skalierung angehen

Dezentralisiertes Training ist nicht mehr hypothetisch. Mittelgroße Modelle werden bereits in lebendigen, globalen Netzwerken trainiert. Die offene Frage: Können sie praktische Vorteile gegenüber zentralisierten Laboren erzielen?