O dia em que os recursos de poder de computação puderem fluir livremente como água e eletricidade, a IA será verdadeiramente descentralizada.
Recentemente, notei um projeto que está concretizando essa ideia - o token $PLANCK será lançado em uma semana, e a infraestrutura de IA descentralizada que eles estão construindo é bastante interessante.
A lógica de todo o sistema é a seguinte: os fornecedores de poder de computação GPU verificam que fizeram o trabalho através de PoC (Prova de Contribuição) e PoD (Prova de Entrega), não é apenas ligar uma máquina e receber dinheiro; do outro lado, os apostadores de tokens podem dividir os lucros através do mecanismo Co-Staking, que equivale a transformar o poder de computação em um ativo gerador de rendimento.
Este design de triângulo fechado "Poder de computação - Incentivo - Tarefa" está essencialmente a resolver o problema de agendamento de recursos no treinamento de IA através de um modelo econômico. Se conseguirá funcionar ou não dependerá dos dados reais, mas a direção está, de fato, alinhada com a Descentralização da IA.
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AllTalkLongTrader
· 4h atrás
Informação favorável para a minha Fazenda de mineração de placas gráficas, ah.
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degenonymous
· 4h atrás
Ainda querem lucrar com este projeto inútil.
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TideReceder
· 4h atrás
Mais uma vez a tentar cortar os verdes, não se deixem enganar.
O dia em que os recursos de poder de computação puderem fluir livremente como água e eletricidade, a IA será verdadeiramente descentralizada.
Recentemente, notei um projeto que está concretizando essa ideia - o token $PLANCK será lançado em uma semana, e a infraestrutura de IA descentralizada que eles estão construindo é bastante interessante.
A lógica de todo o sistema é a seguinte: os fornecedores de poder de computação GPU verificam que fizeram o trabalho através de PoC (Prova de Contribuição) e PoD (Prova de Entrega), não é apenas ligar uma máquina e receber dinheiro; do outro lado, os apostadores de tokens podem dividir os lucros através do mecanismo Co-Staking, que equivale a transformar o poder de computação em um ativo gerador de rendimento.
Este design de triângulo fechado "Poder de computação - Incentivo - Tarefa" está essencialmente a resolver o problema de agendamento de recursos no treinamento de IA através de um modelo econômico. Se conseguirá funcionar ou não dependerá dos dados reais, mas a direção está, de fato, alinhada com a Descentralização da IA.