Chutes与Parallax探索去中心化AI训练与推理

围绕Chutes与Parallax的采访引发了对去中心化AI训练与推理的讨论。其核心思路是通过更多去中心化节点参与，实现超线性的效率提升，目标是让更大模型在更小硬件上运行。此外，话题还延伸至Bittensor，探讨了去中心化训练的可行性以及低价私有推理的构想，认为去中心化模式有望降低成本并提升效率。

2026-07-12 ~ 2026-07-13 · 2 条相关