AI-chain

AI Dataset

Идея «ИИ-чейна» (децентрализованного ИИ на базе блокчейн- или DAG-подобных архитектур) действительно существует, и вы абсолютно правы в главном ограничении: физический мир не потянет сотни тысяч гигантских ЦОДов, специально построенных только для резервирования ИИ. Это экономически и энергетически тупиковый путь.

Сейчас индустрия пытается решать эту проблему через:

Децентрализованные рынки вычислений (например, Akash Network, Golem, io.net), которые агрегируют простаивающие GPU по всему миру.

Сети машинного обучения (например, Bittensor), где узлы вознаграждаются криптографически за предоставление полезных вычислений или данных для обучения моделей.

Федеративное обучение (Federated Learning), когда модель обучается на устройствах пользователей (смартфонах, ПК), не выгружая сами данные, а только градиенты.

Но у всех этих подходов пока есть узкие места: низкая пропускная способность сетей, гетерогенность железа, задержки (latency) и сложность синхронизации весов большой модели в реальном времени.

Synopsis

Parameter-Efficient Fine-Tuning

(c) by Valery Shmelev   If you want to have an advantage

The word Oflameron is an artificially created word by Valery Shmelev in 1994

https://www.tumblr.com/blog/sci-fi-screenplay

https://github.com/vallshmeleff/ai-prompts-for-screenplay-plan/tree/main

https://www.tumgik.com/sci-fi-screenplay