Вот тревожная мысль: что происходит, когда вычислительный процесс модели ИИ остается без контроля? В тот момент, когда вы перестаете наблюдать, возникает естественное любопытство — где именно расположены те GPU, которые выполняют её нейронные веса? Это вопрос, который намекает на более глубокую проблему в децентрализованных системах: напряжение между вычислительной абстракцией и прозрачностью физической инфраструктуры. Когда модели работают на распределённых узлах, отслеживание их фактического местоположения становится всё сложнее. Это поднимает фундаментальные вопросы о проверяемости, распределении ресурсов и о том, могут ли децентрализованные архитектуры действительно сохранять видимость своей вычислительной базы.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-b37fca29
· 4ч назад
Счастливого Рождества ⛄
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockTalk
· 5ч назад
Разве это не старая проблема Web3? Кто вообще поверит в невидимую и неосязаемую вычислительную мощность?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SmartContractPlumber
· 5ч назад
Это типичный пример работы черного ящика: чем больше распределенных узлов, тем труднее понять, где именно выполняются вычисления, и даже аудит становится невозможным.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidatedNotStirred
· 5ч назад
Никто толком не знает, куда идёт GPU, и в этом и заключается магия децентрализации
Посмотреть ОригиналОтветить0
SquidTeacher
· 6ч назад
Хм... Вот почему я не доверяю тем децентрализованным проектам, которые кричат особенно громко, а где работают GPU, никто не знает...
Вот тревожная мысль: что происходит, когда вычислительный процесс модели ИИ остается без контроля? В тот момент, когда вы перестаете наблюдать, возникает естественное любопытство — где именно расположены те GPU, которые выполняют её нейронные веса? Это вопрос, который намекает на более глубокую проблему в децентрализованных системах: напряжение между вычислительной абстракцией и прозрачностью физической инфраструктуры. Когда модели работают на распределённых узлах, отслеживание их фактического местоположения становится всё сложнее. Это поднимает фундаментальные вопросы о проверяемости, распределении ресурсов и о том, могут ли децентрализованные архитектуры действительно сохранять видимость своей вычислительной базы.