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Gate NERO生態周來襲!發帖秀出NERO項目洞察和活動實用攻略,瓜分30,000NERO!
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如何參與:
1️⃣ 調研NERO項目
對NERO的基本面、社區治理、發展目標、代幣經濟模型等方面進行研究,分享你對項目的深度研究。
2️⃣ 參與並分享真實體驗
參與NERO生態周相關活動,並曬出你的參與截圖、收益圖或實用教程。可以是收益展示、簡明易懂的新手攻略、小竅門,也可以是行情點位分析,內容詳實優先。
3️⃣ 鼓勵帶新互動
如果你的帖子吸引到他人參與活動,或者有好友評論“已參與/已交易”,將大幅提升你的獲獎概率!
NERO熱門活動(帖文需附以下活動連結):
NERO Chain (NERO) 生態周:Gate 已上線 NERO 現貨交易,爲回饋平台用戶,HODLer Airdrop、Launchpool、CandyDrop、餘幣寶已上線 NERO,邀您體驗。參與攻略見公告:https://www.gate.com/announcements/article/46284
高質量帖子Tips:
教程越詳細、圖片越直觀、互動量越高,獲獎幾率越大!
市場見解獨到、真實參與經歷、有帶新互動者,評選將優先考慮。
帖子需原創,字數不少於250字,且需獲得至少3條有效互動
OPML: 高效可擴展的去中心化機器學習新技術
OPML: 可擴展的去中心化機器學習
近期提出的OPML(樂觀機器學習)技術爲區塊鏈系統提供了一種新型的AI模型推理和訓練方法。與ZKML相比,OPML具有低成本、高效率的優勢,能夠在普通PC上運行大型語言模型,如26GB大小的7B-LLaMA。
OPML採用驗證遊戲機制來保證ML服務的去中心化和可驗證性。其工作流程包括:
爲了提高效率,OPML採用了專門設計的輕量級DNN庫和交叉編譯技術。虛擬機鏡像通過默克爾樹管理,只將根哈希上傳到鏈上。
單階段OPML存在一些局限性,如無法充分利用GPU加速。爲解決這一問題,提出了多階段OPML方案:
以LLaMA模型爲例,採用兩階段OPML:
多階段OPML相比單階段可實現α倍加速,且默克爾樹大小更小。
爲保證結果一致性,OPML採用定點算法和跨平台浮點庫。與ZKML相比,OPML在計算效率、通用性和開發難度等方面都具有優勢。
OPML技術仍在持續開發中,歡迎有興趣的開發者參與貢獻。