De acordo com Odaily, a rede de computação descentralizada de IA Gonka explicou recentemente ajustes em seu mecanismo PoC e operação do modelo durante uma AMA da comunidade. As mudanças incluem a unificação do PoC e da inferência sob um único grande modelo, a mudança da ativação do PoC de atrasada para quase em tempo real, e a otimização do método de cálculo dos pesos de poder computacional para melhor refletir os custos computacionais reais de diferentes modelos e hardware.
O cofundador David afirmou que esses ajustes não têm como objetivo a produção de curto prazo ou participantes individuais, mas são evoluções necessárias da estrutura de consenso e verificação à medida que o poder computacional da rede se expande rapidamente. O objetivo é aumentar a estabilidade e a segurança em condições de alta carga, criando a base para suportar cargas de trabalho de IA em larga escala no futuro.
Abordando as discussões da comunidade sobre a maior produção de tokens de modelos pequenos nesta fase, a equipe observou diferenças significativas no consumo real de poder computacional para modelos de diferentes tamanhos sob a mesma contagem de tokens. À medida que a rede evolui em direção a uma maior densidade computacional e tarefas mais complexas, Gonka está gradualmente alinhando os pesos de poder computacional com os custos computacionais reais para evitar desequilíbrios a longo prazo na estrutura de computação, o que poderia afetar a escalabilidade geral da rede.
Sob o mais recente mecanismo de PoC, a rede comprimiu o tempo de ativação do PoC para menos de 5 segundos, reduzindo o desperdício de poder computacional devido à troca de modelos e espera, permitindo que os recursos de GPU sejam utilizados de forma mais eficaz para computação de IA. Ao unificar a operação do modelo, a sobrecarga do sistema ao alternar entre consenso e inferência é reduzida, melhorando a eficiência geral da utilização do poder computacional.
A equipe também enfatizou que GPUs de única placa e de pequeno a médio porte podem continuar a ganhar recompensas e participar da governança por meio da colaboração em pools de mineração, participação flexível por Epoch e tarefas de inferência. O objetivo de longo prazo de Gonka é apoiar a coexistência de diferentes níveis de poder computacional dentro da mesma rede por meio da evolução do mecanismo.
Gonka afirmou que todos os ajustes de regras-chave são avançados por meio da governança em cadeia e votação da comunidade. A rede gradualmente apoiará mais tipos de modelos e formas de tarefas de IA, proporcionando um espaço de participação contínuo e transparente para GPUs de vários tamanhos globalmente, promovendo o desenvolvimento saudável a longo prazo da infraestrutura de computação descentralizada de IA.