Notícia PANews de 19 de janeiro: A rede descentralizada de capacidade de computação de IA Gonka recentemente explicou, durante uma sessão AMA na comunidade, ajustes faseados no mecanismo PoC (Proof of Contribution) e no modo de operação dos modelos. Os ajustes principais incluem: a utilização de um grande modelo comum tanto para PoC como para inferência, a ativação do PoC passou de uma troca com atraso para uma ativação quase em tempo real, e uma otimização no cálculo do peso da capacidade computacional, tornando-o mais próximo do custo real de cálculo de diferentes modelos e hardware. David, cofundador, afirmou que os ajustes acima mencionados não são direcionados a saídas a curto prazo ou a participantes individuais, mas sim uma evolução necessária da estrutura de consenso e verificação, à medida que a escala de capacidade computacional da rede aumenta rapidamente. O objetivo é melhorar a estabilidade e a segurança da rede em condições de alta carga, criando as bases para suportar cargas de trabalho de IA em maior escala no futuro. Quanto à questão levantada na comunidade sobre a produção mais elevada de tokens pelos modelos pequenos na fase atual, a equipa destacou que há diferenças significativas no consumo real de capacidade computacional entre modelos de diferentes escalas, mesmo com o mesmo número de tokens. À medida que a rede evolui para uma densidade computacional mais elevada e tarefas mais complexas, a Gonka está gradualmente alinhando o peso da capacidade computacional com o custo real de cálculo, para evitar um desequilíbrio prolongado na estrutura de capacidade computacional, que poderia afetar a capacidade geral de expansão da rede. Com o mecanismo PoC mais recente, a rede já reduziu o tempo de ativação do PoC para menos de 5 segundos, minimizando o desperdício de capacidade computacional causado por trocas de modelos e tempos de espera, permitindo que uma proporção maior de recursos GPU seja utilizada para cálculos de IA efetivos. Ao mesmo tempo, ao unificar a execução dos modelos, reduz-se a sobrecarga do sistema causada pela troca entre consenso e inferência, aumentando a eficiência geral da utilização da capacidade computacional. A equipa também enfatizou que cartões gráficos individuais e GPUs de pequena a média escala podem continuar a obter rendimentos e participar na governança através de colaboração em pools de mineração, participação flexível por Epoch e tarefas de inferência.
Gonka Atualiza o Mecanismo PoC para Alinhar a Potência de Cálculo Real e Apoiar a Participação Multinível de GPUs
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Resumo
A Gonka atualiza o seu mecanismo PoC para alinhar o poder computacional real e suportar a participação de múltiplos níveis de GPU, parte das recentes atualizações na área de criptomoedas. As alterações unificam o PoC e a inferência num único modelo abrangente, permitem ativação quase em tempo real e otimizam os cálculos do peso computacional. Os utilizadores de GPUs em pequena escala ainda podem ganhar recompensas através de pools e de Épocas flexíveis. As atualizações da KuCoin destacam a ênfase da rede na eficiência e na escalabilidade, à medida que a procura computacional aumenta. A equipa também esclareceu que modelos maiores exigem mais capacidade computacional por token, equilibrando assim as recompensas de forma justa.
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