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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：
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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。
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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。
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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：
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協調者 (Coordinator)：於 Solana 上同步任務與狀態。
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客戶端 (Client)：散佈全球的 GPU 節點，負責模型訓練與驗證。
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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。
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：
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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。
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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。
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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
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