ChainCatcher 메시지에 따르면, 분산형 AI 프로젝트 Gata가 오늘 400만 달러의 시드 라운드 자금을 완료했다고 발표했습니다. 이번 라운드는 YZi Labs, IDG Blockchain, Maelstrom Fund, Manifold Trading, Gate Ventures, Formless Capital, Anti Capital, MH Ventures, V3V Ventures, 071 Labs 및 Echo가 참여했습니다.Gata는 분산형 대규모 모델 추론, 훈련 및 데이터 기술 개발에 집중하여 분산형 인프라가 진정으로 참여하고 수조 달러 규모의 글로벌 AI 경제를 지원할 수 있도록 합니다. Gata는 분산형 추론, 훈련 및 데이터 자원이 AI 산업에 더 낮은 비용, 높은 가용성 및 검열 저항 구조를 제공하여 AI의 지속 가능하고 포괄적인 발전을 지원할 것이라고 믿습니다.중요한 이정표 중 하나로, Gata는 DataAgent 플랫폼을 출시하여 전 세계 사용자가 기여한 계산 자원을 활용하고 AI가 AI 훈련에 필요한 데이터를 자동으로 생성하여 전통적인 수작업 데이터 주석 방식을 대체합니다.

ChainCatcher 메시지, 분산형 AI 훈련 플랫폼 FLock.io가 알리바바 클라우드 산하의 선도적인 오픈 소스 대형 언어 모델 시리즈 Qwen과 전략적 협력을 공식 발표했습니다. 이는 분산형 AI와 블록체인 기술이 주류 AI 생태계에서 깊은 연결을 구축하는 것을 의미합니다.이번 협력은 세 가지 기술 혁신 방향에 초점을 맞추고 있습니다:기술 융합: 알리바바 클라우드의 중앙 집중식 인프라와 FLock.io의 분산형 기술을 결합하여, 분야 특정 및 일반 AI 모델을 공동 개발하고, 분산형 AI 모델이 중앙 집중식 플랫폼에서 원활하게 통합될 수 있도록 추진합니다.데이터 프라이버시 보호: 분산 원장 기술과 연합 학습의 결합을 탐색하여, 모델 훈련 중의 데이터 프라이버시 및 주권 문제를 해결하고, 개인 데이터의 안전한 응용을 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.협동 혁신: 공동 연구 및 기술 협력을 통해, 보다 포용적이고 확장 가능하며 프라이버시 보호 능력을 갖춘 AI 생태계를 구축하여, 중앙 집중형과 분산형 AI의 협동 발전을 촉진합니다.Qwen은 세계적으로 선도하는 대형 언어 모델 중 하나로, 여러 권위 있는 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 보여주었으며, 자연어 처리, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 널리 활용되고 있습니다. 이번 협력을 통해 FLock과 Qwen은 기술의 더 깊은 융합을 탐색하고, 고성능 AI 모델의 장점을 유지하면서, 분산형 AI 훈련이 보다 넓은 장면에서 실제 응용될 수 있도록 추진하여, 중앙 집중형 및 분산형 생태계에서 더욱 접근 가능하고 유연하며 실제 가치를 갖춘 모델이 되도록 할 것입니다.

ChainCatcher 메시지, Bitget Builders 계획은 설립 이후 지속적으로 오프라인 교육 훈련 등을 통해 브랜드 영향력 향상을 추진하고 있으며, 블록체인 생태계 발전을 지원하고 있습니다. 현재까지 이 계획은 전 세계 29개국에서 60여 회의 활동을 개최하였고, 회원 규모는 5,000명을 초과하며, 전 세계 55개국 및 지역을 커버하고 있습니다.최근 Bitget은 유럽에서 Bitget Academy 교육 프로그램을 출시하여 일련의 블록체인 실전 과정을 제공하고, 북미 및 아시아 태평양 지역에서 교육을 진행하여 더 많은 사람들이 Web3 발전 추세에 적응할 수 있도록 돕고 있습니다. 또한, Bitget COO Vugar가 주최하는 "Build Bitget With Vugar" 활동은 전 세계 커뮤니티 회원들과 Bitget 경영진 간의 직접 대화의 다리를 놓아 플랫폼 비전, 핵심 가치 및 미래 계획에 대한 심도 있는 교류를 진행하고 있습니다.커뮤니티 구축을 강화하기 위해, Bitget은 공식적으로 커뮤니티 매니저 시스템을 업그레이드하여 이를 Bitget Builders 계획에 전면적으로 포함시키고, 그들에게 더 많은 자원과 성장 기회를 부여할 것입니다. 또한, Bitget은 "Builder 훈련 캠프"를 출시하여 체계적인 교육과 산업 자원을 제공하고, 그들이 지역 시장에서 더 큰 영향력을 발휘할 수 있도록 도울 것입니다.

ChainCatcher 메시지, 탈중앙화 AI 훈련 플랫폼 FLock.io와 하드웨어 지갑 공급업체 OneKey가 공식적으로 전략적 협력을 체결하고, 스마트 계약 보안 분야에 초점을 맞춘 AI 모델 훈련 챌린지를 공동으로 시작합니다. 이번 협력은 FLock의 연합 학습 구조와 OneKey의 블록체인 보안 분야 전문성을 결합하여 산업 보안 기준의 업그레이드를 공동으로 추진합니다.이번 챌린지는 FLock의 핵심 모듈 AI Arena를 기반으로 훈련 프레임워크를 구축하며, 감사된 실제 취약점 데이터 세트를 사용하고 동적 공격 및 방어 시나리오 시뮬레이션 문제집을 결합합니다. 참가자는 탐지 알고리즘 최적화, 위협 정보 기여, 모델 유효성 검증 등 다양한 방법으로 경기에 참여하여 $FLOCK 토큰 보상 및 OneKey 하드웨어 지갑을 놓고 경쟁할 수 있습니다.또한, 프로젝트 측은 특별히 "Elite Trainer Program" 등록 통로를 개방하여 전 세계 보안 엔지니어와 AI 개발자를 초대하여 효율적이고 정확한 스마트 계약 보안 검출 모델을 공동으로 구축합니다.

ChainCatcher 메시지, FLock이 공식적으로 Elite Trainer 프로그램을 발표하며, 전 세계에서 우수한 ML 엔지니어, AI 개발자 및 데이터 과학자를 모집하여 분산형 AI 훈련의 발전을 함께 추진합니다. 이 프로그램은 최고의 인재를 훈련 노드로 유치하여 AI Training Arena에서 체인 상 연합 학습에 참여하게 하여 AI 훈련의 효율성과 정확성을 향상시킬 것입니다.참여자는 전용 훈련 지갑과 200,000 $FLOCK(FLock Foundation 제공, 훈련 기간 동안 양도 불가, 구체적인 수량은 조정될 수 있음)을 받게 됩니다. 또한, 훈련자는 50% 훈련 과제 완료 후 보상을 공유할 수 있으며, 보상은 $FLOCK 형태로 지급되며, 새로운 기능을 미리 경험할 수 있습니다.다음 AI 분야의 전문가들이 참여하기를 환영합니다:Kaggle/Numerai Grandmasters 또는 Masters, 그리고 기타 AI 챌린지/경쟁 수상자;영향력 있는 GitHub AI/ML 기여자, LeetCode, HackerRank 등 플랫폼의 최고 개발자;NeurIPS, ICML, CVPR, TAI 등 최고의 AI 회의/저널에 연구 결과를 발표한 학자.

ChainCatcher 메시지에 따르면, 금십 보도에 의하면 DeepSeek가 NSA를 출시했습니다.DeepSeek는 NSA가 하드웨어와 일치하며 본래 훈련 가능한 희소 주의 메커니즘으로, 초고속의 긴 컨텍스트 훈련 및 추론을 위해 설계되었다고 말했습니다. 현대 하드웨어에 대한 최적화 설계를 통해 NSA는 추론 속도를 높이고, 사전 훈련 비용을 낮추면서 성능에는 영향을 미치지 않습니다.일반 벤치마크 테스트, 긴 컨텍스트 작업 및 지시 기반 추론에서, 그것의 성능은 완전 주의 모델과 동등하거나 더 나은 것으로 나타났습니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, Cointelegraph의 보도에 의하면, DeepSeek 보고서의 600만 달러 AI 훈련 비용은 오해의 소지가 있으며, 해당 데이터는 최종 단계만을 포함하고 있으며, 핵심 인프라 및 연구 개발 비용은 포함되지 않았습니다. 실제 총 투입 비용은 10억 달러에 가까울 것으로 예상되며, 그들이 투자한 실제 규모를 드러냅니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, TechCrunch의 보도에 의하면, 엘론 머스크는 Stagwell 의장 마크 펜과의 라이브 대화에서 현재 AI 모델의 훈련이 실제 세계의 데이터를 거의 소진했다고 밝혔습니다. "우리는 인류 지식의 누적 총합을 다 써버렸습니다. 이는 작년에 발생했습니다." 머스크는 전 Open AI 수석 과학자 일리야 수츠케버와 같은 의견을 공유하며, 그는 NeurIPS 머신러닝 컨퍼런스에서 AI 산업이 "데이터 정점"에 도달했으며, 앞으로 모델 개발 방식을 변경해야 할 수도 있다고 언급했습니다.머스크는 합성 데이터가 실제 데이터를 보완하는 방법이 될 것이라고 생각하며, AI는 생성 및 자기 평가 데이터를 통해 자기 학습을 실현할 것이라고 말했습니다. 이 추세는 마이크로소프트, 메타, Open AI 및 Anthropic과 같은 기술 대기업들이 채택하고 있으며, 마이크로소프트의 Phi-4 모델과 구글의 Gemma 모델은 실제 데이터와 합성 데이터를 결합하여 훈련되고 있습니다. 가트너는 2024년 AI 및 분석 프로젝트에서 약 60%의 데이터가 합성 생성될 것이라고 예측했습니다.합성 데이터의 장점에는 비용 절감이 포함됩니다. 예를 들어, AI 스타트업 Writer는 거의 완전히 합성 데이터 기반인 Palmyra X 004 모델을 개발하는 데 약 70만 달러를 지출했으며, 비슷한 규모의 Open AI 모델 개발 비용은 약 460만 달러입니다. 그러나 합성 데이터에는 모델의 창의성 저하, 출력 편향 심화, 그리고 잠재적인 모델 붕괴와 같은 위험도 존재합니다. 특히 훈련 데이터 자체에 편향이 있을 경우 생성 결과도 영향을 받을 수 있습니다.

ChainCatcher 메시지, DWF Labs는 AI 에이전트를 훈련 중이며, 대중이 접근할 수 있는 링크를 발표했습니다.

ChainCatcher 메시지, 머스크가 X 플랫폼에 글을 올리며 Grok 3가 곧 출시될 것이라고 밝혔습니다. 사전 훈련이 완료되었으며, 계산량은 Grok 2보다 10배 많습니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, Chainwire는 분산형 AI 훈련 네트워크 Nodepay가 두 번째 자금 조달 라운드를 완료하여 총 700만 달러에 달했다고 보도했습니다. 최신 자금 조달 라운드의 투자자에는 IDG Capital, Mythos, Elevate Ventures, IBC, Optic Capital, Funders.VC, Etherscan 창립자 Matthew Tan 및 CoinHako 공동 창립자 겸 CEO Yusho Liu가 포함됩니다. Nodepay의 이전 자금 조달 투자자에는 Animoca Brands, Mirana, OKX Ventures, JUMP Crypto 및 Tokenbay Capital이 있습니다.소개에 따르면, Nodepay는 실시간 데이터 검색을 통해 AI 훈련의 민주화를 목표로 하는 분산형 AI 훈련 네트워크입니다. 유휴 인터넷 대역폭을 자원으로 전환함으로써 Nodepay는 차세대 AI 모델에 동력을 제공합니다.

ChainCatcher 메시지, 탈중앙화 AI 훈련 플랫폼 FLock이 300만 달러의 전략적 투자 라운드를 완료했다고 발표했으며, 총 누적 자금 조달액은 1100만 달러에 이릅니다. 이번 라운드는 그레이스케일 모회사인 디지털 통화 그룹 DCG가 주도했으며, 라이트스피드 팩션이 후속 투자를 했고, 애니모카 브랜드, 펜부시 캐피탈, 그노시스VC, GSR 벤처스, OKCoinJapan, Bas1s 벤처스 및 A41 등 전략적 파트너들이 참여했습니다. 이번 자금 조달은 FLock이 민주화된 AI 모델 개발을 추진하고 탈중앙화 AI 훈련 플랫폼을 지속적으로 구축하는 데 기여할 것입니다.FLock은 블록체인 기술을 사용하여 전통적인 AI 중앙 집중식 시스템에서 투명성 부족, 데이터 프라이버시 약화 및 기여자 보상의 불공정성 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 탈중앙화 협업 모델을 통해 데이터는 항상 로컬에 유지되며, 제3자에게 업로드할 필요가 없고, 기여자는 데이터, 계산력 및 피드백에서 발생하는 수익을 공정하게 공유하여 모든 사람이 AI 개발에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, Cointelegraph는 OpenAI 공동 창립자 Ilya Sutskever가 밴쿠버 NeurIPS 2024 대회에서 AI 사전 훈련 시대가 곧 끝나고 AI 초지능 시대가 도래할 것이라고 발표했다고 보도했습니다. 그는 데이터를 화석 연료에 비유하며 인터넷 데이터의 성장이 정점에 달했으며, 계산 능력의 성장 속도가 사용 가능한 훈련 데이터의 총량을 초과했다고 지적했습니다.Sutskever는 AI 발전의 다음 단계가 세 가지 주요 방향에 의해 주도될 것이라고 예측했습니다: 자율 AI 에이전트, 합성 데이터 및 추론 시 계산.

ChainCatcher 메시지, 바이낸스 공동 창립자 자오창펑이 X에 글을 올리며 말했다: "인류의 마지막 용도는 인공지능을 훈련하는 것이다."

ChainCatcher 메시지에 따르면, TechCrunch의 보도에 의하면 OpenAI의 새로운 비디오 생성 AI 모델 Sora가 《슈퍼 마리오》, 《콜 오브 듀티》 등의 게임 콘텐츠와 Twitch 스트리머의 이미지를 사용하여 훈련된 것으로 의심되고 있습니다. 법률 전문가들은 이것이 여러 가지 저작권 분쟁을 초래할 수 있다고 경고하고 있습니다.전문가들은 게임 비디오는 일반적으로 게임 개발자의 저작권, 플레이어가 생성한 독특한 콘텐츠, 사용자 제작의 맵 등 여러 층의 저작권을 포함한다고 지적합니다. 이러한 콘텐츠를 무단으로 사용하여 AI 모델을 훈련시키는 것은 침해로 간주될 수 있으며, AI 회사가 공정 사용을 주장하더라도 사용자가 생성된 저작권 보호 콘텐츠를 게시하거나 사용하는 것은 여전히 법적 위험에 직면할 수 있습니다.또한, 출력된 콘텐츠가 상표 또는 초상권 문제와 관련이 있을 경우 법적 도전이 증가할 수 있습니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, IT之家 보도에 따르면, 캐나다 뉴스社, 캐나다 방송사, Torstar, Postmedia 및 글로벌 포스트 등 5대 미디어가 온타리오주 고등법원에 소송을 제기하여 OpenAI가 허가 및 보상 없이 대량으로 저작권 콘텐츠를 수집하여 ChatGPT와 같은 AI 모델을 훈련시키고 있다고 주장했습니다. 소송 문서는 84페이지에 달하며, OpenAI에게 손해 배상을 요구하고 무단 사용을 영구적으로 금지할 것을 요청하고 있습니다. OpenAI는 자사의 모델 훈련이 공개 데이터를 기반으로 하며 공정 사용 원칙을 준수하고 있으며, 출판사에게 콘텐츠 귀속 및 탈퇴 옵션을 제공한다고 응답했습니다.