Chào buổi sáng mọi người ☀️

Khi Jensen Huang đề cập đến đào tạo AI phi tập trung, sự chú ý ngay lập tức chuyển hướng về Bittensor.
Nhưng điều này đã được khám phá từ trước đó rất lâu.
Vào tháng 6 năm 2025, @0G_labs đã công bố bài báo DiLoCoX trên arXiv, cho thấy rằng đào tạo mô hình quy mô lớn trên các nút phi tập trung hiệu quả hơn nhiều.
Họ đã chứng minh việc đào tạo hơn 100 tỷ tham số trên phần cứng tiêu chuẩn và internet thông thường, đồng thời cải thiện hiệu quả truyền thông lên 357 lần so với các phương pháp truyền thống.
Cũng có một điểm khác biệt quan trọng thường bị bỏ qua. Bittensor tập trung vào một mạng đã được đào tạo cụ thể, trong khi DiLoCoX được thiết kế như một khung làm việc có thể dùng để đào tạo bất kỳ mô hình nào.
Nó cũng là một phần của một hệ thống rộng hơn kết hợp tính toán, lưu trữ, khả năng truy cập dữ liệu và chuỗi.
Điểm dừng tiếp theo: EthCC Cannes 2025 vào ngày 1 tháng 4 📍