Covenant AI quitte le réseau Bittensor et critique la gouvernance centralisée

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Covenant AI a quitté le réseau Bittensor, citant la gouvernance centralisée comme problème majeur. L'équipe affirme que les décisions importantes sont toujours prises par un petit groupe, et non par la communauté. Covenant AI, précédemment connu sous le nom de Templar, avait entraîné le modèle Covenant-72B de 720 milliards de paramètres, un événement majeur dans le domaine de l'IA et des cryptomonnaies. Ce départ intervient alors que des discussions sur la mise à niveau du réseau sont toujours en cours.

Odaily Planet Daily rapporte que Covenant AI a publié une déclaration annonçant son retrait du réseau Bittensor et exprimant des doutes sur sa structure de gouvernance. Elle affirme que, bien que Bittensor se présente comme décentralisé, le pouvoir de gouvernance reste concentré entre les mains de quelques individus, et que les décisions prises manquent de transparence et de consensus communautaire.

Covenant AI affirme que, récemment, lors de l'exploitation de son sous-réseau, des mesures telles que la suspension de la distribution des revenus, l'ajustement des droits de gestion communautaire et des changements d'infrastructure ont été prises, considérant que ces actions sont incompatibles avec les principes de décentralisation. L'équipe déclare qu'elle continuera à avancer dans la direction de l'entraînement décentralisé de l'IA et mènera des recherches et des déploiements de projets ultérieurs dans d'autres environnements.

Covenant AI, précédemment connu sous le nom de Templar dans l'écosystème Bittensor, a terminé au cours des derniers mois l'entraînement du modèle Covenant-72B, comportant 72 milliards de paramètres, pré-entraîné par plus de 70 contributeurs indépendants à l'aide d'hardware standard, et considéré comme l'une des plus grandes initiatives de pré-entraînement décentralisé de LLM à ce jour, ayant reçu l'approbation publique du PDG de Nvidia et du cofondateur d'Anthropic. L'équipe déclare qu'elle continuera de promouvoir la direction de l'entraînement décentralisé de l'IA, en menant des recherches ultérieures dans d'autres environnements.

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