Fra et teknisk view@0G_labs er kjernemotsetningen å løse motsetningen mellom skalering og desentralisering. Alle tidligere løsninger har vært et kompromiss mellom de to, enten raskt, men sentralisert, eller desentralisert, men ekstremt tregt. 0G Labs' gjennombrudd ligger i DiLoCoX-rammeverket, som vellykket trente en AI-modell med 10,7 milliarder parametere ved 1 Gbps båndbredde. Dette tallet virker ikke som mye, men det er faktisk 10 ganger større enn PrimeIntellects Intellect-1! Og båndbredden som brukes er båndbredden til et vanlig kontor. Enda viktigere, dette teknologiske gjennombruddet åpner direkte den siste milen av DeAI. Tidligere, basert på store LLM-modeller, var alles oppfatning at desentralisert AI var fremtiden, men faktisk er trening av store LLM-modeller i utgangspunktet avhengig av superdatasentre. Nå kan du gjøre denne jobben med distribuert vanlig utstyr, og effektiviteten er ikke dårlig. 🌟Demontering av 0G modulær arkitektur 0G-lagring: Desentralisert lagring 0G DA: Lag for datatilgjengelighet 0G-servering: AI-slutningstjeneste 0G-kjede: Konsensusnettverk med høy ytelse Denne kombinasjonen gir 50 GB/s gjennomstrømning for hele systemet, noe som er 50 000 ganger raskere og 100 ganger billigere enn eksisterende konkurrenter. Forbes-rapporten nevnte et sentralt poeng: dette er ikke bare et teknologisk show, men en reell omgjøring av AI til et offentlig gode. Når trening av store modeller ikke lenger krever skyhøy infrastruktur, og når ordinære utviklere også kan delta i oppbyggingen av KI, vil hele bransjemønsteret stokkes om. Og @0G_labs er den som endrer mønsteret.