内容摘要0G正在公开重新训练其1070亿参数模型DiLoCoX-107B，该模型此前在通信效率上比传统方法提高了357倍，但在2025年中期未受市场关注。
此次公开再训练旨在记录所有阶段，包括检查点和数据来源，并通过可信执行环境（zerogAuth）进行验证，最终开源模型权重，以证明去中心化AI可以被审计和复现。
0G认为模型的价值在于整个系统，强调DiLoCoX的通信效率技术及其在标准1Gbps连接上进行训练的能力，挑战了前沿训练需要专业网络条件的假设。此外，0G声称其系统与中心化替代方案相比成本降低了约95%，将焦点从参数数量转向可验证的输出和可及性。
(来源：BeInCrypto)
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