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一鲸落万物生，干掉它

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Crypto AI的圣杯：去中心化训练的前沿探索 在AI全价值链中,模型训练是资源消耗最大、技术门槛最高的环节,直接决定了模型的能力上限与实际应用效果。相比推理阶段的轻量级调用,训练过程需要持续的大规模算力投入、复杂的数据处理流程和高强度的优化算法支持,是AI系统构建的真正"重工业"。从架构范式来看,训练方式可划分为四类:集中化训练、分布式训练、联邦学习以及本文重点讨论的去中心化训练。 集中化训练是最常见的传统方式,由单一机构在本地高性能集群内完成全部训练流程,从硬件、底层软件、集群调度系统,到训练框架所有组件都由统一的控制系统协调运行。这种深度协同的体系结构使得内存共享、梯度同步和容错

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Vitalik探讨文化与政治的"年轮模型" Vitalik近日发表了一篇文章，提出了"文化与政治的年轮模型"的概念，并以此分析了当前全球人工智能和技术监管格局的变化。 文章指出，人们普遍认为美国技术更倾向于开源，而中国则更重视封闭和控制。然而，现实情况却与这种认知存在较大差异。Vitalik认为，这种差异可以通过"年轮模型"来解释：文化对新事物的态度由形成时的社会氛围塑造，而对旧事物的态度则由固有惯性决定。这些"文化年轮"一旦形成，就很难改变。 在分析美国社会时，Vitalik指出了一个有趣的现象：尽管人们常说生活在一个"深度新自由主义的社会"中，但实际上政府的监管政策却与这一理念相去