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Crypto AI的聖杯：去中心化訓練的前沿探索 在AI全價值鏈中,模型訓練是資源消耗最大、技術門檻最高的環節,直接決定了模型的能力上限與實際應用效果。相比推理階段的輕量級調用,訓練過程需要持續的大規模算力投入、復雜的數據處理流程和高強度的優化算法支持,是AI系統構建的真正"重工業"。從架構範式來看,訓練方式可劃分爲四類:集中化訓練、分布式訓練、聯邦學習以及本文重點討論的去中心化訓練。 集中化訓練是最常見的傳統方式,由單一機構在本地高性能集羣內完成全部訓練流程,從硬件、底層軟件、集羣調度系統,到訓練框架所有組件都由統一的控制系統協調運行。這種深度協同的體系結構使得內存共享、梯度同步和容錯

一鯨落萬物生，幹掉它

新加坡Web3監管環境的變革：DTSP框架下的新格局 新加坡憑藉其靈活的監管環境，一度成爲衆多Web3公司的青睞之地，被譽爲"亞洲的特拉華"。然而，近期一系列事件暴露了現有監管體系的漏洞，促使監管當局重新審視其政策方向。 2025年，新加坡金融管理局(MAS)將推出數字Token服務提供商(DTSP)框架。根據新規定，所有在新加坡提供數字資產服務的公司都必須獲得許可，僅註冊公司將不再足以開展數字資產業務。這一舉措旨在加強監管力度，同時維持新加坡作爲創新中心的地位。 監管環境的演變 長期以來，新加坡因其清晰的法規、低稅率和高效的註冊流程吸引了全球企業。這種優勢同樣適用於Web3行業。