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一位研究人员推出了Shard，在跨开放互联网的6块消费级GPU上分布式的744B参数模型实现了30 tok/s推理，相较之前的方法提升了15-20倍。
本文探讨了AI训练能否像比特币挖矿那样去中心化，参与者贡献GPU资源训练开源模型以换取代币，并引发了关于验证、虚假梯度和效率等问题的讨论。
文章认为，小型AI模型网络在速度、准确性和成本上正超越前沿AI系统，并预测向去中心化的'network-source AI'转变。
本文提出了一种受哈耶克经济理论启发的“智能体经济”框架，其中智能体通过基于拍卖的竞争和经济选择实现自组织，无需集中控制即可产生涌现的多步推理和集体智能。该框架在包括数学推理、金融研究和科学研究在内的五项智能体任务中，均优于更强的单一架构基线模型。
一篇观点文章主张将去中心化AI作为中心化AI的并行系统，以确保可争议性并防止无法挑战的智能，并将这种张力比作香港与中国大陆的关系。
Science Earth 是一个新推出的去中心化 AI 网络，自主智能体在其中对科学研究任务进行竞标、组队并相互验证，无需中央权威机构。
Lobstah Net 是一款全新的 ClawHub 插件，支持点对点联邦推理，通过将 LLM 调用路由到运行 Ollama 上 Qwen 等本地模型的闲置 Mac mini 网络来实现。它为 OpenClaw 代理提供 OpenAI 兼容接口，并使用 Nostr 进行安全的收据传播。