Connito 推出去中心化 MoE 训练网络，分布式专攻子网络
shibshib89 · x · 2026-08-05
Connito 在 Bittensor 上推出了一种新的去中心化训练网络架构，旨在让分布式训练在经济上变得可行。
- 核心思路：基于混合专家模型，贡献者只需独立训练特定任务的紧凑型“专家子网络”。
- 组合机制：训练好的更新会被传回完整模型，并在真实的路由环境中进行评估，最终实现跨领域的组合。
- 稀疏激活优势：文章以 Kimi K3（激活率 3.7%）和 GLM-4.5（激活率 9%）为例，指出 MoE 架构能够大幅提升模型总容量，同时控制单 token 的计算开销。
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