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如何参与:
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对NERO的基本面、社区治理、发展目标、代币经济模型等方面进行研究,分享你对项目的深度研究。
2️⃣ 参与并分享真实体验
参与NERO生态周相关活动,并晒出你的参与截图、收益图或实用教程。可以是收益展示、简明易懂的新手攻略、小窍门,也可以是行情点位分析,内容详实优先。
3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动,或者有好友评论“已参与/已交易”,将大幅提升你的获奖概率!
NERO热门活动(帖文需附以下活动链接):
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高质量帖子Tips:
教程越详细、图片越直观、互动量越高,获奖几率越大!
市场见解独到、真实参与经历、有带新互动者,评选将优先考虑。
帖子需原创,字数不少于250字,且需获得至少3条有效互动
OPML: 高效可扩展的去中心化机器学习新技术
OPML: 可扩展的去中心化机器学习
近期提出的OPML(乐观机器学习)技术为区块链系统提供了一种新型的AI模型推理和训练方法。与ZKML相比,OPML具有低成本、高效率的优势,能够在普通PC上运行大型语言模型,如26GB大小的7B-LLaMA。
OPML采用验证游戏机制来保证ML服务的去中心化和可验证性。其工作流程包括:
为了提高效率,OPML采用了专门设计的轻量级DNN库和交叉编译技术。虚拟机镜像通过默克尔树管理,只将根哈希上传到链上。
单阶段OPML存在一些局限性,如无法充分利用GPU加速。为解决这一问题,提出了多阶段OPML方案:
以LLaMA模型为例,采用两阶段OPML:
多阶段OPML相比单阶段可实现α倍加速,且默克尔树大小更小。
为保证结果一致性,OPML采用定点算法和跨平台浮点库。与ZKML相比,OPML在计算效率、通用性和开发难度等方面都具有优势。
OPML技术仍在持续开发中,欢迎有兴趣的开发者参与贡献。