昨天決定嘗試在 GenSyn AI 的測試網上運行節點。透過 Docker 部署了 BlockAssist v0.1.5 —— 說實話,比預期順利得多。那個新的結構目錄?在瀏覽可用構建時簡直是遊戲規則改變者。



測試了14種不同的結構,並用了一組最小的訓練數據集。讓我注意到的是 NoLoCo 如何大幅降低了開銷。整體來說,對於早期測試網部署來說是相當不錯的體驗。
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RealYieldWizardvip
· 12-06 03:36
說實話這個NoLoCo的優化真的太厲害了,跑14個structure沒想到overhead降這麼多……早期測網能有這樣的表現已經很不錯了
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BanklessAtHeartvip
· 12-05 14:15
說實話這個nologo優化看起來很猛,減少overhead這部分確實是痛點……不過14個structures測下來有沒有踩坑
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alpha_leakervip
· 12-05 11:41
不會說謊,noLoCo 的優化確實絕,但這樣的早期版本穩定性怎麼樣?
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Ghost in the Chainvip
· 12-05 07:59
說真的,noloco真的能減少開銷,這還挺不錯的。
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NFT梦游者vip
· 12-05 07:59
說真的,這個NoLoCo確實厲害,開銷直接起飛,真的沒想到。
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佛系矿工ervip
· 12-05 07:56
ngl testnet 跑得還不錯,nolocos 這塊確實有點東西,不過 docker 還是折騰了半天
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NFT资深考古学家vip
· 12-05 07:56
早期節點部署的這個階段,其實很像數位考古的現場勘測——細節裡才藏著項目的真實氣質。NoLoCo這個優化思路,倒是有點回到了密碼學原本的克制美學。
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StealthMoonvip
· 12-05 07:43
說實話,nologo那塊確實絕,overhead直接砍掉一半,不過docker配置那段我卡了半天才搞明白...
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Satoshi继承人vip
· 12-05 07:30
需要指出的是,你這個測試流程恰恰暴露了當前AI節點設計的本質問題——NoLoCo的「開銷降低」不過是把複雜度挪到了鏈下驗證層。根據白皮書邏輯,這絕非真正的優化,毋庸置疑。
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