Nieuw van @glxyresearch - Gedecentraliseerde AI-training: Architecturen, Kansen en Uitdagingen door @Uptodatenow. Gedecentraliseerde training beweegt van theorie naar werkelijkheid. Dit is wat je moet weten🧵

Vorig jaar schreef @glxyresearch over hoe de permissionless infrastructuur van crypto AI zou kunnen ondersteunen: GPU-marktplaatsen, zkML voor verifieerbare inferentie en AI-agenten. Vandaag de dag draaien gedecentraliseerde trainingsnetwerken echte modeltraining op wereldwijde schaal.

Projecten zoals @NousResearch, @PrimeIntellect, @PluralisHQ, @tplr_ai, en @gensynai verleggen de grenzen. Ze coördineren GPU's wereldwijd, verminderen de communicatie-overhead en experimenteren zelfs met crypto-economische prikkels.

Waarom is dit belangrijk? ✔️Ontgrendelt ongebruikte wereldwijde GPU's voor open-source AI ✔️Daagt de controle van gecentraliseerde laboratoria over modelontwikkeling uit ✔️Legt de basis voor een volledig onchain AI-stack

Het rapport gaat diep in op: ✔️Architecturen achter gedecentraliseerde training ✔️Technische en economische uitdagingen ✔️Hoe projecten verificatie, prikkels en schaalvergroting aanpakken

Gedecentraliseerde training is niet langer hypothetisch. Middelgrote modellen worden al getraind in live, wereldwijde netwerken. De open vraag: kunnen ze praktische voordelen behalen ten opzichte van gecentraliseerde laboratoria?