أجواء يوم الاثنين مختلفة تمامًا لما تكون جالس تصحح أخطاء تعلم الآلة الموزع. عندي سؤال—هل نماذج تعلم الآلة فعلاً توصل للحد الأقصى لسعة شبكة Bittensor؟

يبدو أن بعض الفرق ما عادوا ينتظرون. فريق inference_labs عرض سير عمل مثير للاهتمام: خذ ملف نموذج ONNX الخاص بك، نفّذ عملية quantization لزيادة سرعة الاستدلال، ثم قسّمه إلى أجزاء باستخدام dsperse للمعالجة الموزعة. الميزة الأهم؟ يضيفون طبقة zk-snarks فوقها للتحقق من العمليات الحسابية.

فكرة ذكية إذا فكرت فيها—حل مشكلة عنق الزجاجة في نطاق التردد مع الحفاظ على إثباتات خفيفة الوزن. هل في أحد ثاني يجرب تقسيم النماذج على الشبكات اللامركزية؟