Новое от @glxyresearch - Децентрализованное обучение ИИ: Архитектуры, Возможности и Проблемы от @Uptodatenow. Децентрализованное обучение переходит от теории к практике. Вот что вам нужно знать🧵

В прошлом году @glxyresearch писал о том, как безразрешительная инфраструктура криптовалют может поддерживать ИИ: рынки GPU, zkML для проверяемого вывода и ИИ-агенты. Сегодня децентрализованные сети обучения проводят реальное обучение моделей в глобальном масштабе.

Проекты такие как @NousResearch, @PrimeIntellect, @PluralisHQ, @tplr_ai и @gensynai продвигают границы. Они координируют GPU по всему миру, уменьшая затраты на связь и даже экспериментируя с криптоэкономическими стимулами.

Почему это важно? ✔️Открывает неиспользуемые глобальные GPU для открытого ИИ ✔️Ставит под сомнение контроль централизованных лабораторий над разработкой моделей ✔️Создает основу для полностью ончейн стека ИИ

Отчет глубоко анализирует: ✔️Архитектуры, стоящие за децентрализованным обучением ✔️Технические и экономические проблемы ✔️Как проекты решают вопросы верификации, стимулов и масштабирования

Децентрализованное обучение больше не является гипотетическим. Модели среднего размера уже обучаются в живых, глобальных сетях. Открытый вопрос: могут ли они достичь практических преимуществ по сравнению с централизованными лабораториями?