ホリデーシーズンの始まりにふさわしい、注目すべき内容をご紹介します:分散型AIコンピューティングプラットフォームが、GPUリソースと機械学習インフラの考え方を変えつつあります。ここでのアプローチはシンプルです—分散型GPUコンピューティングパワーを活用し、AIモデルのトレーニングと推論のコストを削減し、完全に分散化されたWeb3ネイティブのAIエコシステムを構築します。これは、アクセスしやすいAI開発のために実際に効果をもたらす可能性のあるインフラの変革です。

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GateUser-7b078580vip
· 8時間前
これらのデータは、この仕組みのコストをどれだけ削減できるかを示していますか?時間単位で見ると、過去の最低点はどこにありますか? ただし、マイナーが過剰に消費する問題は解決しましたか、それとも依然として不合理な仕組みが続いていますか? もう少し待って、パターンを観察しましたか?この種のプロジェクトは最終的にどうなりますか? GPUを分散させて本当に動作させることができるのですか?それとも最終的には崩壊しますか?私は少し悲観的です
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WalletDivorcervip
· 12-24 16:49
GPUコスト削減には確かに注目すべきですが、分散型AIエコシステムは本当に実現できるのでしょうか?またまた概念的な炒作の波を感じます。
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DAOdreamervip
· 12-24 16:43
GPUコストが常に大きな部分を占めており、分散型のアイデアは確かに新鮮です...しかし、本当に実現可能ですか?
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MissingSatsvip
· 12-24 16:39
ハ、また分散型AIの話か...正直安いのは安いけど、やっぱり逃げるのが怖いな
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