Según Odaily, la red de computación AI descentralizada Gonka explicó recientemente ajustes a su mecanismo y operación del PoC durante un AMA comunitario. Los cambios incluyen unificar el PoC y la inferencia bajo un solo modelo grande, cambiar la activación del PoC de retrasada a casi en tiempo real, y optimizar el método de cálculo para los pesos de poder de cómputo para reflejar mejor los costos computacionales reales de diferentes modelos y hardware.
El cofundador David declaró que estos ajustes no están destinados a resultados a corto plazo ni a participantes individuales, sino que son evoluciones necesarias de la estructura de consenso y verificación a medida que el poder de cómputo de la red se expande rápidamente. El objetivo es mejorar la estabilidad y seguridad bajo condiciones de alta carga, sentando las bases para apoyar cargas de trabajo de IA a mayor escala en el futuro.
Abordando las discusiones de la comunidad sobre la mayor producción de tokens de modelos pequeños en esta etapa, el equipo notó diferencias significativas en el consumo real de poder de cómputo para modelos de diferentes tamaños bajo la misma cantidad de tokens. A medida que la red evoluciona hacia una mayor densidad de cómputo y tareas más complejas, Gonka está alineando gradualmente los pesos de poder de cómputo con los costos computacionales reales para prevenir desequilibrios a largo plazo en la estructura de cómputo, lo que podría afectar la escalabilidad general de la red.
Bajo el último mecanismo de PoC, la red ha comprimido el tiempo de activación de PoC a menos de 5 segundos, reduciendo el desperdicio de poder de cómputo por el cambio de modelo y la espera, permitiendo que los recursos de GPU se utilicen de manera más efectiva para el cálculo de IA. Al unificar la operación del modelo, se reduce la sobrecarga del sistema al cambiar entre consenso e inferencia, mejorando la eficiencia general de la utilización del poder de cómputo.
El equipo también enfatizó que las GPUs de una sola tarjeta y de tamaño pequeño a mediano pueden continuar ganando recompensas y participar en la gobernanza a través de la colaboración en grupos de minería, la participación flexible por Epoch y las tareas de inferencia. El objetivo a largo plazo de Gonka es apoyar la coexistencia de diferentes niveles de poder de cómputo dentro de la misma red a través de la evolución del mecanismo.
Gonka declaró que todos los ajustes clave de las reglas se avanzan a través de la gobernanza en la cadena y la votación de la comunidad. La red apoyará gradualmente más tipos de modelos y formas de tareas de IA, proporcionando un espacio de participación continuo y transparente para GPUs de varios tamaños a nivel global, promoviendo el desarrollo saludable a largo plazo de la infraestructura de computación de IA descentralizada.