Tờ Odaily đưa tin rằng Gonka, phi tập trung mạng lưới tỷ lệ băm AI phi tập trung, gần đây đã giải thích về những điều chỉnh theo từng giai đoạn đối với cơ chế Chứng minh Khái niệm (PoC) và phương pháp vận hành mô hình trong một buổi hỏi đáp cộng đồng. Những điều chỉnh này chủ yếu bao gồm: sử dụng cùng một mô hình lớn cho cả PoC và suy luận; thay đổi phương pháp kích hoạt PoC từ chuyển đổi trì hoãn sang kích hoạt gần thời gian thực; và tối ưu hóa phương pháp tính toán tỷ trọng tỷ lệ băm để phản ánh tốt hơn chi phí tính toán thực tế của các mô hình và phần cứng khác nhau.
Đồng sáng lập David cho biết những điều chỉnh nêu trên không nhằm mục đích cải thiện kết quả ngắn hạn hay lợi ích cá nhân của từng người tham gia, mà là sự phát triển cần thiết của cấu trúc đồng thuận và xác minh khi sức mạnh tỷ lệ băm của mạng lưới mở rộng nhanh chóng. Mục tiêu là cải thiện tính ổn định và bảo mật của mạng lưới trong điều kiện tải cao, đặt nền tảng cho việc hỗ trợ các khối lượng công việc AI quy mô lớn hơn trong tương lai.
Liên quan đến vấn đề được nêu ra trong các cuộc thảo luận cộng đồng về sản lượng token cao của các mô hình nhỏ hơn ở giai đoạn hiện tại, đội ngũ đã chỉ ra rằng có sự khác biệt đáng kể về mức tiêu thụ tỷ lệ băm thực tế cho cùng một số lượng token giữa các mô hình có kích thước khác nhau. Khi mạng lưới phát triển theo hướng mật độ tỷ lệ băm cao hơn và nhiệm vụ phức tạp hơn, Gonka đang dần điều chỉnh tỷ trọng tỷ lệ băm để phù hợp với chi phí tính toán thực tế nhằm tránh sự mất cân bằng lâu dài trong cấu trúc tỷ lệ băm có thể ảnh hưởng đến mở rộng tổng thể của mạng lưới.
Theo cơ chế Thử nghiệm Khái niệm (PoC) mới nhất, mạng lưới đã giảm thời gian kích hoạt PoC xuống dưới 5 giây, giảm thiểu tối đa tỷ lệ băm bị lãng phí do việc chuyển đổi mô hình và chờ đợi, đồng thời cho phép sử dụng tỷ lệ tài nguyên GPU cao hơn cho việc tính toán AI hiệu quả. Cùng lúc đó, bằng cách thống nhất hoạt động của mô hình, chi phí hệ thống khi nút chuyển đổi giữa đồng thuận và suy luận được giảm thiểu, cải thiện hiệu quả sử dụng tỷ lệ băm tổng thể.
Đội ngũ cũng nhấn mạnh rằng các GPU đơn card và GPU quy mô nhỏ đến trung bình có thể liên tục kiếm được lợi nhuận và tham gia quản trị thông qua hợp tác nhóm khai thác, tham gia linh hoạt theo từng kỷ nguyên và nhiệm vụ suy luận. Mục tiêu dài hạn của Gonka là hỗ trợ sự cùng tồn tại lâu dài của các mức độ tỷ lệ băm khác nhau trong cùng một mạng lưới thông qua sự tiến hóa của cơ chế.
Gonka khẳng định rằng tất cả các điều chỉnh quy tắc quan trọng đều được thực hiện thông qua quản trị Chuỗi và bỏ phiếu của cộng đồng. Trong tương lai, mạng lưới sẽ dần hỗ trợ nhiều loại mô hình và định dạng nhiệm vụ AI hơn, cung cấp một không gian tham gia liên tục và minh bạch cho các GPU có kích thước khác nhau trên toàn thế giới, đồng thời thúc đẩy sự phát triển lành mạnh lâu dài của cơ sở hạ tầng tỷ lệ băm AI phi tập trung .
