@glxyresearch の新機能 - 分散型 AI トレーニング: @Uptodatenow別のアーキテクチャ、機会、課題。 分散型トレーニングは理論から現実へと移行しています。知っておく🧵べきことは次のとおりです

昨年、@glxyresearch は、暗号通貨のパーミッションレスインフラが AI をどのようにサポートできるかについて書いています: GPU マーケットプレイス、検証可能な推論のための zkML、AI エージェント。 現在、分散型トレーニング ネットワークは、世界規模で実際のモデル トレーニングを実行しています。

@NousResearch、@PrimeIntellect、@PluralisHQ、@tplr_ai、@gensynai などのプロジェクトは、フロンティアを押し広げています。 彼らは世界中の GPU を調整し、通信オーバーヘッドを削減し、さらには暗号経済的インセンティブを実験しています。

なぜこれが重要なのでしょうか? ✔️オープンソースAIのために未使用のグローバルGPUを解放 ✔️課題: ラボによるモデル開発の集中管理 ✔️完全なオンチェーン AI スタックの基盤を構築します

このレポートでは、次のことを深く掘り下げています。 ✔️分散型トレーニングの背後にあるアーキテクチャ ✔️技術的および経済的課題 ✔️プロジェクトが検証、インセンティブ、スケーリングにどのように取り組んでいるか

分散型トレーニングはもはや仮説ではありません。中規模のモデルは、すでにライブのグローバルネットワークでトレーニングされています。 未解決の問題は、集中型ラボよりも実際的な利点を達成できるかということです。