Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

San Francisco, CA, ngày 24 tháng 3 năm 2026 – Giữa những lời khen ngợi gần đây từ ngành công nghiệp tiền điện tử dành cho mô hình AI của Bittensor, 0G Labs đã lặng lẽ nhắc nhở lĩnh vực này về thành tựu trước đó của mình. Tám tháng trước cột mốc đáng chú ý của Bittensor, 0G Labs đã phát triển một mô hình với 107 tỷ tham số, vượt qua Bittensor tới 48%. Thành tựu này đạt được nhờ sự hợp tác với China Mobile, tận dụng công nghệ giúp tăng cường đáng kể hiệu quả truyền thông so với các kết nối internet thông thường.

Giám đốc công nghệ của 0G Labs, Ming Wu, đã nhấn mạnh một thực tế thường bị bỏ qua: mô hình DiLoCoX-107B của họ đã tạo tiền lệ trong việc đào tạo AI phi tập trung trên băng thông cấp độ người tiêu dùng. Quá trình đào tạo mô hình, được ghi lại trong một bài báo được bình duyệt, đã chứng minh rằng việc đào tạo AI quy mô lớn có thể tiết kiệm chi phí, thách thức nhu cầu về cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu đắt tiền như những gì các gã khổng lồ công nghệ như OpenAI, Google và Meta sử dụng.

Trong một động thái nhằm củng cố hơn nữa vị thế của mình, 0G Labs đã thông báo về việc huấn luyện lại DiLoCoX-107B với cam kết về tính minh bạch và các nguyên tắc mã nguồn mở. Sáng kiến ​​này nhằm mục đích thiết lập một tiêu chuẩn mới cho việc phát triển AI có thể kiểm chứng, với tất cả các khía cạnh của quá trình huấn luyện, bao gồm nguồn gốc dữ liệu và các chỉ số hội tụ, đều được ghi chép đầy đủ và công khai.

0G Labs, nổi tiếng với công nghệ blockchain dành cho các tác nhân AI, cung cấp một cơ sở hạ tầng toàn diện hỗ trợ không chỉ việc huấn luyện AI mà còn cả suy luận được xác thực và lưu trữ, tất cả trên nền tảng blockchain có tốc độ và hiệu quả chi phí vượt trội so với lớp khả dụng dữ liệu của Ethereum. Việc huấn luyện lại DiLoCoX-107B sẽ củng cố tầm nhìn của 0G Labs về AI như một lợi ích công cộng, với tất cả kết quả sẽ được chia sẻ công khai sau khi hoàn thành.