0G Labs 剛剛做成了一件讓AI圈比較震撼的大事——
在“網速只有1Gbps”的普通網絡環境下，沒錯就算是你辦公室WiFi速度下 , 成功訓練了全球首個 1000億參數的分佈式LLM模型。
這很可能會顛覆Ai的產業格局：
AI 訓練，從此不再是“超算俱樂部”專屬。
現在中小企業、創業團隊、甚至高校實驗室也能用自己的設備參與訓練了。
這背後的關鍵技術，叫 DiLoCoX（低通信訓練框架），
核心思路：通過「通信延遲容忍」「自適應梯度壓縮」「流水線並行」
把原本對帶寬、硬件極度依賴的大模型訓練，
變成“普通網絡也能玩得轉”的分佈式任務。
訓練速度比以前提高了了 300倍，
而基礎設施成本直接砍掉 95%。
最關鍵的是，0G做的這套完全是 去中心化的。
它不依賴任何單一巨頭，不需要雲廠商的許可，
只要連接上網絡，人人皆可以成為ai訓練節點
數據始終存儲在本地、模型同步全鏈路透明。
為了實現這場變革，0G Labs 正與全球範圍內的企業、運營商與開發者協作，打造一張“去中心化 AI 訓練網絡”。
AI算力依賴於中心化巨頭的遊戲規則，@0G_labs 正在重寫。
@0g_CN @Galxe #Starboard #0G #Yaps #KaitoAI
@KaitoAI
AI 基礎的重大變革正在進行中，而 0G Labs 正在引領這一變革。
@sandy_carter 在 @Forbes 上的最新文章捕捉了 @0G_Research 的最新突破：0G 訓練了迄今為止最大的分佈式 LLM - 超過 100B 的參數。
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