تأخر CT على أكبر ورقة بحثية في الذكاء الاصطناعي اللامركزي لعام 2025

جينسن يشارك في All-In، و CT يتابع بـ TAO
لكن العمل الحقيقي كان قد تم بالفعل
تم تحقيق تقدم في تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي قبل 9 أشهر
في يونيو 2025، نشرت @0G_labs ورقة على arXiv بعنوان DiLoCoX
إطار عمل يدرب نموذجًا ب107 مليار معلمة عبر 20 عقدة لامركزية على إنترنت قياسي بسرعة 1 جيجابت في الثانية
النتيجة:
3,728 رمز/ثانية مقابل 10.4 لـ AllReduce
تحسن بمقدار 357 ضعف في كفاءة الاتصال
التحقق من إطار العمل لكنه المقياس العام الوحيد على هذا المستوى من الكفاءة
ولم يغطيه أحد تقريبًا
- Covenant-72B من Bittensor هو نموذج مدرب واحد
- DiLoCoX هو إطار عمل لتدريب أي نموذج على بنية تحتية لامركزية، وهو فئة مختلفة تمامًا
وراءه مجموعة كاملة من الطبقات: الحوسبة، التخزين، DA، والسلسلة، ولا مشروع آخر يدمج جميع هذه الطبقات الأربعة
جينسن فقط أكد صحة النظرية التي أثبتتها @0G_labs قبل عام
في 1 أبريل، سيتحدثون في EthCC كان، والفصل القادم على الأبواب