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15 5 月, 2025
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Psyche 是什麼?三大技術核心重塑 AI 訓練邏輯

Psyche 作為一個劃時代的去中心化 AI 訓練網路,由 Nous Research 開發,旨在讓全球用戶、無論是個人還是小型社群,都能貢獻手中的 GPU,協作訓練大型 AI 模型。這打破了過去 AI 訓練資源集中於少數科技巨頭的壟斷現象,開啟了真正的技術共享與民主化時代。

(G7 競爭監管峰會:AI 巨頭請給新創空間,GenAI 別搶創作者飯碗)

官方部落格指出,Psyche 搭載以下關鍵技術:

  • DisTrO 優化器:將跨節點資料傳輸量降低上萬倍,讓 NVIDIA 3090 等家用 GPU 也能實現分散訓練。

  • 區塊鏈協調機制:核心訓練狀態與節點任務由部署在 Solana 上的「協調者」智能合約管理,保證訓練過程透明、公平與去信任。

  • 節點認證與獎勵:節點貢獻記錄儲存在 Solana 上,並根據表現發放代幣,激勵計算資源參與。

Psyche 如何實現真正的去中心化?

Psyche 的整體架構分為三個主要角色,以確保高效、穩定且持續的網路訓練:

  • 協調者 (Coordinator):於 Solana 上同步任務與狀態。

  • 客戶端 (Client):散佈全球的 GPU 節點,負責模型訓練與驗證。

  • 數據提供者 (Data Provider):上傳資料供訓練使用。

語言模型「Consilience」正式訓練中

目前,Psyche 測試網上正預訓練 (pre-training) 一個具有 40 億個參數的語言模型「Consilience」,使用多達 20 兆種文字資料,採用多頭潛在注意力 (MLA) 架構,即使模型不大,卻具備驚人的運算與創意潛能。

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Consilience 訓練狀態

Psyche 實踐 AI 民主化:助力學術、教育與醫療應用

Psyche 的推出象徵著 AI 民主化的關鍵里程碑,減少了技術壟斷,並實現公平創新:

  • 降低技術門檻:開發者、教育機構、學術研究與醫療團隊等,將不再受限於昂貴硬體或設備資源,都能參與高級的 AI 研究。

  • 提升資源效率:讓全球閒置 GPU 轉化為訓練引擎,節省能耗並減少對數據中心的依賴。

  • 確保公平與多元:去中心化架構能防止人為操控,確保技術為全人類服務。

(Google 壟斷案最新:美國司法部要求多項反集中化措施,包含分享 AI 訓練資料)

科技不應專屬於少數,而應惠及全人類

Nous 最後表示:「Psyche 測試網只是起點。」

我們預計未來將讓更多無需授權的節點加入、更多模型架構與訓練方式 (如強化學習與微調等),建立全球協作的 AI 開發平台,並透過 Solana 持續推動無信任激勵與完整記錄機制。

Psyche 不僅是一項技術革新,更是一場 AI 發展理念的變革,象徵著一種新價值觀:「將強大的 AI 工具開放給世界各地每一位參與者,並共同構築更加公平與創新的未來。」

隨著這項計畫逐步邁向成熟,我們或許正見證人工智慧真正屬於全民的時代誕生。

風險提示

加密貨幣投資具有高度風險,其價格可能波動劇烈,您可能損失全部本金。請謹慎評估風險。


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