在AI训练中,真正的瓶颈不是计算能力——而是数据。优质的示例。一旦模型用尽了优质训练数据,学习就会停滞。再多的处理也无法弥补这个差距。



如果我们不再采用集中式数据收集,而是将其分散呢?成千上万的贡献者同时向共享的学习网络提供示例。每个节点本地训练,系统在全球范围内演化。

这就是去中心化AI协议的作用。它们正在重塑智能的构建方式——将数据收集从自上而下的问题转变为协作、激励对齐的过程。网络在各处同时学习,从不被单一来源所瓶颈。
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空投爷爷vip
· 9小时前
ngl 数据质量才是天花板,算力多也白搭啊
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MEV午夜食客vip
· 9小时前
早安,凌晨三点的我又想到个问题...数据质量这块儿,就跟暗池交易似的,看着去中心化,实际还不是那些大鲸鱼控制着喂食的节奏?
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NFT悔改者vip
· 9小时前
数据质量才是真正的天花板,算力那套早就过时了
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Hash_Banditvip
· 10小时前
数据质量优于算力,终于有人明白了。让我想起早期矿池挖矿的日子,当时我们意识到分布式比集中式更优。但说实话,激励对齐才是真正的难题——垃圾输入,垃圾输出依然适用。
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