Han pasado muchos días sin yap @0G_labs, últimamente 0G ha estado trabajando, ha habido demasiadas grandes acciones, el fundador @michaelh_0g también ha estado ocupado, siempre siento que algo grande está por llegar, creo que en agosto habrá cada vez más personas haciendo yap 0G, ¡todos vengan a ser parte de la familia 0G!
Hace unos días, 0G Labs logró un gran avance en colaboración con China Mobile, entrenando con éxito un modelo de IA de 107 mil millones de parámetros en una red normal de 1 Gbps. Este logro rompe el monopolio que anteriormente solo podían sostener gigantes como OpenAI y Google para entrenar modelos de cientos de miles de millones, marcando el inicio de un entrenamiento de IA de alto rendimiento que se vuelve "disponible para todos".
Esta tecnología trae cinco ventajas disruptivas: 1. Aumento de eficiencia, reducción drástica de costos: la velocidad de entrenamiento se incrementa 10 veces, y los costos se reducen hasta en un 95%. 2. La barrera de entrada para los dispositivos se ha reducido drásticamente: Las tarjetas gráficas comunes para uso doméstico pueden participar en el entrenamiento, permitiendo que desarrolladores individuales y empresas comunes también puedan manejar grandes modelos. 3. Descentralización autónoma: No es necesario depender de gigantes de servicios en la nube como AWS, Azure, los usuarios tienen el control total sobre el entrenamiento. 4. Privacidad y seguridad de los datos: Los datos se mantienen localmente durante todo el proceso, sin necesidad de cargarlos en la nube, proporcionando una garantía de cumplimiento natural para industrias sensibles como la médica y la financiera. 5. Colaboración global sin fronteras: redes y dispositivos comunes en cualquier parte del mundo (como escuelas en África, nodos en el sudeste asiático, empresas en América Latina) pueden acceder fácilmente para construir una red de entrenamiento de IA distribuida que cubra todo el mundo.
Su núcleo radica en la tecnología DiLoCoX, que resuelve el problema de la colaboración eficiente entre dispositivos distribuidos en entornos de baja banda ancha. A través del despliegue distribuido y la gestión localizada de datos, esta solución evita de manera efectiva los riesgos geopolíticos y regulatorios (incluso con socios como China Mobile, los datos siguen permaneciendo localmente), garantizando la neutralidad del sistema y su amplia aplicabilidad a nivel global.
La solución de 0G Labs ha cambiado las reglas del juego, rompiendo las limitaciones de depender de centros de computación centralizados y costos exorbitantes (como el entrenamiento de GPT-4 que podría superar los 100 millones de dólares), demostrando que un camino más barato y distribuido es viable. Esto ha reducido enormemente la barrera de entrada para la IA, permitiendo que empresas comunes y desarrolladores individuales puedan permitirse el entrenamiento de grandes modelos, realmente abriendo una nueva era de IA abierta y equitativa.
Por último, mencionar que @shoutdotfun $ENERGY tiene un premio de varios cientos de U, solo para los que entren en el top 25, seguiré intentándolo.
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Han pasado muchos días sin yap @0G_labs, últimamente 0G ha estado trabajando, ha habido demasiadas grandes acciones, el fundador @michaelh_0g también ha estado ocupado, siempre siento que algo grande está por llegar, creo que en agosto habrá cada vez más personas haciendo yap 0G, ¡todos vengan a ser parte de la familia 0G!
Hace unos días, 0G Labs logró un gran avance en colaboración con China Mobile, entrenando con éxito un modelo de IA de 107 mil millones de parámetros en una red normal de 1 Gbps. Este logro rompe el monopolio que anteriormente solo podían sostener gigantes como OpenAI y Google para entrenar modelos de cientos de miles de millones, marcando el inicio de un entrenamiento de IA de alto rendimiento que se vuelve "disponible para todos".
Esta tecnología trae cinco ventajas disruptivas:
1. Aumento de eficiencia, reducción drástica de costos: la velocidad de entrenamiento se incrementa 10 veces, y los costos se reducen hasta en un 95%.
2. La barrera de entrada para los dispositivos se ha reducido drásticamente: Las tarjetas gráficas comunes para uso doméstico pueden participar en el entrenamiento, permitiendo que desarrolladores individuales y empresas comunes también puedan manejar grandes modelos.
3. Descentralización autónoma: No es necesario depender de gigantes de servicios en la nube como AWS, Azure, los usuarios tienen el control total sobre el entrenamiento.
4. Privacidad y seguridad de los datos: Los datos se mantienen localmente durante todo el proceso, sin necesidad de cargarlos en la nube, proporcionando una garantía de cumplimiento natural para industrias sensibles como la médica y la financiera.
5. Colaboración global sin fronteras: redes y dispositivos comunes en cualquier parte del mundo (como escuelas en África, nodos en el sudeste asiático, empresas en América Latina) pueden acceder fácilmente para construir una red de entrenamiento de IA distribuida que cubra todo el mundo.
Su núcleo radica en la tecnología DiLoCoX, que resuelve el problema de la colaboración eficiente entre dispositivos distribuidos en entornos de baja banda ancha. A través del despliegue distribuido y la gestión localizada de datos, esta solución evita de manera efectiva los riesgos geopolíticos y regulatorios (incluso con socios como China Mobile, los datos siguen permaneciendo localmente), garantizando la neutralidad del sistema y su amplia aplicabilidad a nivel global.
La solución de 0G Labs ha cambiado las reglas del juego, rompiendo las limitaciones de depender de centros de computación centralizados y costos exorbitantes (como el entrenamiento de GPT-4 que podría superar los 100 millones de dólares), demostrando que un camino más barato y distribuido es viable. Esto ha reducido enormemente la barrera de entrada para la IA, permitiendo que empresas comunes y desarrolladores individuales puedan permitirse el entrenamiento de grandes modelos, realmente abriendo una nueva era de IA abierta y equitativa.
Por último, mencionar que @shoutdotfun $ENERGY tiene un premio de varios cientos de U, solo para los que entren en el top 25, seguiré intentándolo.