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大家早上好 ☀️
当黄仁勋提到去中心化AI训练时，大家的注意力立即转向了Bittensor。
但这在那之前已经被充分探索过了。
在2025年6月，@0G_labs 在arXiv上发表了DiLoCoX论文，显示在去中心化节点上进行大规模模型训练的效率远远高于传统方法。
他们展示了在普通硬件和典型互联网环境下训练1000亿参数以上，同时将通信效率提高了357倍。
还有一个常被忽视的关键区别。Bittensor专注于特定的训练网络，而DiLoCoX被设计为一个可以用来训练任何模型的框架。
它也是一个更广泛的技术栈的一部分，结合了计算、存储、数据可用性和链。
下一站：2025年4月1日的EthCC Cannes 📍