Gate 广场创作者新春激励正式开启,发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与:
报名活动表单:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具,搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览:
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户:获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励:发帖与互动越多,排名越高,赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利:首帖即得 $50 奖励,继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
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。