分散型AIインフラに関する簡潔な論文 ↓

@0G_labsが出荷しているもの:
•0Gチェーン(AI対応、EVM)
• dAIOS: モジュラーコンピュート + ストレージ + DA を1つのファブリックに
• GPUアクセラレーションによる消去符号化、ランダムバリデーター選択による低遅延DA、50倍のスループット
• コミュニティGPUネットワーク + サービスマーケットプレイス
• ツーリング: インフェレンス SDK, ストレージ SDK, ファインチューニング CLI
• DiLoCoX フレームワーク (Forbesに掲載された) より安く、より速いトレーニングのために
• $325M+ 調達 ($75M VC, $250M+ ノード/OTC)

なぜそれが重要なのか:
「100万の軽量エージェントが協調する」には帯域幅、メモリ、再現性が必要です。
DAは制約となり、検証可能なインデックス付けとリコールがテーブルステークスとなる

アクショナブル:
エージェントを立ち上げ、AI dappsを出荷し、DAをストレステストし、初日からAIのために作られたインフラ上で構築する

#0g # スターボード #Galxe