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解决的问题

解决中心化云服务提供商成本高昂和垄断性问题，提供用于模型训练和推理的去中心化AI基础设施。旨在确保计算资源被高效用于实际AI工作负载，而非浪费在区块链安全上。

工作原理

系统采用一种名为「Proof of Work 2.0」的创新共识机制，节点通过使用基于Transformer的模型参与「冲刺」（Sprints）来解决AI任务。节点在这些竞赛中的成功程度决定了其投票权重，进而控制其分配到的AI工作负载以及验证他人结果的责任。为在不增加过多开销的前提下维持信任，平台采用随机任务验证机制和声誉系统，奖励诚实行为，惩罚作弊行为。在训练方面，利用DiLoCo的周期性同步，实现跨独立硬件提供商的地理分布式训练。

适用人群

• 开发者：希望在去中心化网络上运行LLM训练和推理的人
• 主机（硬件提供商）：希望贡献计算资源以获取奖励的人

核心亮点

• Proof of Work 2.0：使用基于Transformer的模型，将区块链共识与实际AI工作负载对齐。
• 随机任务验证：将验证开销降低至1–10%，同时保持概率性安全。
• 地理分布式训练：利用DiLoCo实现高效、去中心化的模型训练，通信开销极低。
• 基于声誉的审查机制：根据节点的历史诚实贡献动态调整验证频率。