去中心化人工智能训练：架构、机遇与挑战

这篇文章主要讲的是去中心化AI训练的最新进展，简单说就是一堆项目在尝试用分布在全球的闲置GPU来训练大模型，打破像OpenAI这种大公司对AI资源的垄断。关键点有几个：一是像Nous Research、Prime Intellect这些团队搞出了新技术，比如压缩通信数据、减少节点同步次数，让分散训练更可行；二是他们已经开始实际跑模型了，比如训练百亿参数的LLM，虽然还比不上巨头但进步挺快；三是除了技术，经济模型也很重要，比如怎么激励参与者、验证工作真实性，这些还在摸索中。总之，去中心化训练正在从理论走向实践，目标是让AI开发更开放、更民主化。