Nuevo de @glxyresearch - Entrenamiento de IA Descentralizado: Arquitecturas, Oportunidades y Desafíos por @Uptodatenow. El entrenamiento descentralizado está pasando de la teoría a la realidad. Aquí tienes lo que necesitas saber🧵

El año pasado, @glxyresearch escribió sobre cómo la infraestructura sin permisos de las criptomonedas podría apoyar a la IA: mercados de GPU, zkML para inferencia verificable y agentes de IA. Hoy, las redes de entrenamiento descentralizadas están realizando entrenamiento de modelos reales a escala global.

Proyectos como @NousResearch, @PrimeIntellect, @PluralisHQ, @tplr_ai, y @gensynai están empujando la frontera. Están coordinando GPUs en todo el mundo, reduciendo la sobrecarga de comunicación e incluso experimentando con incentivos criptoeconómicos.

¿Por qué es importante esto? ✔️Desbloquea GPUs globales no utilizadas para IA de código abierto ✔️Desafía el control de los laboratorios centralizados sobre el desarrollo de modelos ✔️Construye la base para una pila de IA completamente en cadena

El informe profundiza en: ✔️Las arquitecturas detrás del entrenamiento descentralizado ✔️Desafíos técnicos y económicos ✔️Cómo los proyectos están abordando la verificación, incentivos y escalado

El entrenamiento descentralizado ya no es hipotético. Modelos de tamaño mediano ya se están entrenando en redes globales en vivo. La pregunta abierta: ¿pueden lograr ventajas prácticas sobre los laboratorios centralizados?