Nytt fra @glxyresearch – Desentralisert AI-opplæring: Arkitekturer, muligheter og utfordringer etter @Uptodatenow. Desentralisert opplæring beveger seg fra teori til virkelighet. Her er det du trenger å vite🧵

I fjor skrev @glxyresearch om hvordan kryptos tillatelsesfrie infrastruktur kunne støtte AI: GPU-markedsplasser, zkML for verifiserbar slutning og AI-agenter. I dag kjører desentraliserte opplæringsnettverk ekte modellopplæring i global skala.

Prosjekter som @NousResearch, @PrimeIntellect, @PluralisHQ, @tplr_ai og @gensynai flytter grensene. De koordinerer GPUer over hele verden, reduserer kommunikasjonskostnader og eksperimenterer til og med med kryptoøkonomiske insentiver.

Hvorfor er dette viktig? ✔️Låser opp ubrukte globale GPU-er for kunstig intelligens med åpen kildekode ✔️Utfordrer sentraliserte laboratoriers kontroll over modellutvikling ✔️Bygger grunnlaget for en fullstendig AI-stabel på kjeden

Rapporten dykker dypt inn i: ✔️Arkitekturer bak desentralisert opplæring ✔️Tekniske og økonomiske utfordringer ✔️Hvordan prosjekter takler verifisering, insentiver og skalering

Desentralisert opplæring er ikke lenger hypotetisk. Mellomstore modeller blir allerede trent i live, globale nettverk. Det åpne spørsmålet: kan de oppnå praktiske fordeler i forhold til sentraliserte laboratorier?