Nouveau de @glxyresearch - Formation AI Décentralisée : Architectures, Opportunités et Défis par @Uptodatenow. La formation décentralisée passe de la théorie à la réalité. Voici ce que vous devez savoir🧵

L'année dernière, @glxyresearch a écrit sur la façon dont l'infrastructure sans autorisation de la crypto pouvait soutenir l'IA : des places de marché de GPU, zkML pour une inférence vérifiable, et des agents IA. Aujourd'hui, des réseaux d'entraînement décentralisés réalisent un véritable entraînement de modèles à l'échelle mondiale.

Des projets comme @NousResearch, @PrimeIntellect, @PluralisHQ, @tplr_ai, et @gensynai repoussent les frontières. Ils coordonnent des GPU à l'échelle mondiale, réduisent les frais de communication et expérimentent même des incitations crypto-économiques.

Pourquoi cela est-il important ? ✔️Débloque les GPU mondiaux inutilisés pour l'IA open-source ✔️Remet en question le contrôle des laboratoires centralisés sur le développement des modèles ✔️Pose les bases d'une pile IA entièrement onchain

Le rapport plonge en profondeur dans : ✔️Les architectures derrière la formation décentralisée ✔️Les défis techniques et économiques ✔️Comment les projets s'attaquent à la vérification, aux incitations et à l'évolutivité

La formation décentralisée n'est plus hypothétique. Des modèles de taille moyenne sont déjà en cours d'entraînement dans des réseaux mondiaux en direct. La question ouverte : peuvent-ils obtenir des avantages pratiques par rapport aux laboratoires centralisés ?