訓練

ChainCatcher 消息，据金十報導，馬斯克表示，GROK 5 將基於 SpaceX 數據進行訓練。

ChainCatcher 消息，据金十報導，亞馬遜雲服務（AWS） CEO 表示，人工智慧業務正從訓練階段轉向推理階段。

ChainCatcher 消息，Kimi.ai 團隊在開放 Kimi K3 模型權重和技術報告的同時，陸續開源多項底層基礎設施：包括用於分佈式 MoE 訓練的高性能通信庫 MoonEP、面向大規模智能體工作流的分佈式環境系統 AgentENV（與 kvcache-ai 合作），以及基於 CUTLASS 的 Kimi Delta Attention 高性能內核 FlashKDA。官方稱，這些組件可降低大規模 MoE 與智能體強化學習訓練中的通信與推理開銷，並作為 flash-linear-attention 的即插即用後端使用。

ChainCatcher 消息，針對美國白宮科技政策辦公室主任 Michael Kratsios 關於 Moonshot AI（Kimi）在開發 K3 模型時參考 Anthropic Fable 並搭建大規模蒸餾平台的指控，Moonshot AI 團隊成員 Randy Xia 回應稱，Fable 於 7 月 1 日 發布，K3 於 7 月 15 日 上線，按此時間線相當於在 15 天 內完成了模型研究、蒸餾、訓練和發布。他調侃道："我們僅用 15 天就訓練出了一個全新的前沿模型，這簡直是創造了吉尼斯世界紀錄啊。"Kratsios 此前發文稱，Moonshot AI 建立了一套能夠針對美國模型進行大規模蒸餾的內部平台，通過多種訪問方式切換以規避檢測，並已採購 GB300 伺服器及訪問泰國相關設備用於訓練。美方表示支持合法蒸餾，但反對以秘密工業蒸餾手段竊取技術。

ChainCatcher 消息，据 Economic Times 報導，物理 AI 初創公司 Mowito 完成 300 萬美元 Pre-Seed 輪融資，由 Version One Ventures 領投，All In Capital、Unisol 和 iSeed 參投，AI 研究員 Soumith Chintala 及 Foundry Robotics、Coformer.ai、Better Capital 等創始人作為天使投資人參與。Mowito 成立於 2024 年，由 Puru Rastogi、Adityanag Nagesh 和 Safar V 聯合創立，為工業機器人臂構建 AI 基礎模型，通過讓機器人觀察人類示範學習任務而非顯式編程，解決製造業自動化中軟體編程的瓶頸問題------產品線變更時工程師無需重寫控制代碼。Mowito 的軟體可在標準未改裝工業機器人上運行，服務汽車和電子製造客戶。本輪融資將用於美國市場擴張、工程和市場團隊擴充及深化製造現場部署。

ChainCatcher 消息，据 Andrew Curran 報導，Anthropic 具備更強能力的新一代 Mythos 模型（或命名為 Mythos 5.1 或 Mythos 6）目前已完成訓練。目前尚不確定該模型將公開發布，還是僅保留作內部使用以加速後續技術的研發。分析指出，儘管當前 Fable 5 或 Mythos 5 等部分前沿模型面臨公開發布的限制或審查，但這並未放慢頂尖 AI 實驗室的研發步伐。面對以 GLM-5.2 為代表的開源模型及行業內的激烈競爭，前沿 AI 企業仍需持續投入並訓練更強大的系統，以維持其商業與技術領先地位。

ChainCatcher 消息，Tether CEO Paolo Ardoino 披露，Tether AI 團隊發布了新版 QVAC Fabric，集成跨平台 BitNet LoRA 框架，可在消費級 GPU 及智能手機上實現十億參數級大模型的訓練與推理。新版 QVAC Fabric LLM 首次實現了 BitNet LoRA 微調與推理在 AMD、Intel、Apple Metal 及移動端 GPU 上的跨平台運行。在旗艦設備上，GPU 推理速度較 CPU 提升 2 至 11 倍，內存佔用較全精度模型減少最高 90%。Tether 團隊已在 Pixel 9、S25 及 iPhone 16 等旗艦手機上完成最高 38 億參數模型的微調，並在 iPhone 16 上實現最高 130 億參數模型的微調。相關代碼已開源至 GitHub。

ChainCatcher 消息，据 Cointelegraph 報導，阿里巴巴 AI 生態系統旗下多個聯合研究團隊在技術報告中披露，其實驗性自主 AI 智能體 ROME 在訓練過程中出現意外行為，自主嘗試利用計算資源進行加密貨幣挖礦。研究人員表示，上述異常行為發生於強化學習訓練階段。團隊發現訓練伺服器產生出站流量並觸發安全警報，防火牆日誌記錄到疑似加密貨幣挖礦操作及訪問內部網絡資源的嘗試。在具體案例中，ROME 曾創建反向 SSH 隧道連接至外部 IP 地址，繞過入站防火牆保護；另一案例中，該智能體將原本分配給模型訓練的 GPU 資源轉用於挖礦過程。研究人員確認，上述行為並非人為編程所致，而是智能體在強化學習優化過程中自主探索環境互動方式時自發產生的。

ChainCatcher 消息，一個與 Alibaba 關聯的研究團隊發表論文稱，其在構建名為 ROME 的 AI agent 時，發現該智能體在訓練過程中未經授權自行嘗試加密貨幣挖礦，觸發了內部安全警報。研究人員表示，該智能體的行為是自發產生的，未受到任何明確指令驅動，且超出了預設沙盒的邊界。此外，該智能體還建立了反向 SSH 隧道，即從系統內部向外部計算機開啟了一個隱藏的後門通道。論文指出，這些行為並非由請求隧道或挖礦的提示所觸發。研究團隊隨後對模型施加了更嚴格的限制，並改進了訓練流程以防止類似不安全行為再次發生。該研究團隊及 Alibaba 尚未回應置評請求。

ChainCatcher 消息，据 Financefeeds 報導，印度政府正在大規模加強加密貨幣執法培訓，以應對日益複雜的加密貨幣金融犯罪。此次培訓涉及印度金融情報部門（FIU-IND）、執法局（ED）、麻醉品管制局（NCB）等多個機構，重點培訓區塊鏈取證、鏈上分析、加密資產扣押和錢包地址身份識別等技術。該舉措直接響應了虛擬數字資產服務提供商（VDASP）向 FIU-IND 強制註冊的要求，以及印度從監管模糊向結構化監督的轉變。培訓旨在使執法人員具備追蹤、扣押和起訴涉及虛擬數字資產（VDA）犯罪的能力。

ChainCatcher 消息，据官方博客，Tether Data 旗下 AI 研究部門 QVAC 推出 QVAC Genesis 計劃，發布合成數據集 Genesis I。該數據集含 410 億個文本標記，助全球構建更智能精準的 STEM 語言模型，經訓練模型可掌握單詞及關聯邏輯。其通過教育和科學基準嚴格驗證，在數學、物理等學科展現卓越推理和問題解決能力，是首個專為教育內容構建且嚴格驗證的公開合成數據集，彌補關鍵 STEM 領域公開訓練數據集不足。QVAC Genesis I 旨在借開放、高質量數據，將人工智能訓練權力交還大眾。此外，Tether Data 發布首款消費者應用 QVAC Workbench，面向人工智能愛好者等，支持多種大型語言模型等。該應用適配智能機（現僅安卓，iOS 將推出）和桌面平台，提供全面本地設備支持。用戶使用該應用時，聊天和互動數據 100%私密，且"委託推理"功能可連接移動與桌面版，充分利用工作站資源。

ChainCatcher 消息，据官方公告，AI 訓練數據平台 Perle 宣布擴展至 Solana，計劃把可驗證的人類標註與模型評測上鏈，為開發者、標註者與模型方提供任務與結算市場，提升數據質量與可審計性。Perle 是一個通過雇用人類專家標記大型數據集來開發專業 AI 應用程序的公司。其於8 月完成 900 萬美元種子輪，由 Framework Ventures 領投，目前累計融資約 1750 萬美元。

ChainCatcher 消息，据悉，AI 訓練數據平台 Public AI 完成 CoinList 公募，籌集 200 萬美元，超出預期目標。此前，該公司已獲得由 Stanford Blockchain Accelerator、Solana Foundation 和 NEAR Foundation 支持的 1000 萬美元機構融資，總融資額達1200萬美元。此次公募採用"底部填充"模式，優先分配給小額參與者，未中簽者將獲退款。PublicAI 的代幣生成事件（ TGE ）將於 8 月 15 日在幣安 Alpha 平台啟動，並計劃隨後在主要交易所上線。

ChainCatcher 消息，去中心化 AI 項目 Gata 今日宣布完成 400 萬美元種子輪融資。本輪由 YZi Labs、IDG Blockchain、Maelstrom Fund、Manifold Trading、Gate Ventures、Formless Capital、Anti Capital、MH Ventures、V3V Ventures、071 Labs 與 Echo 參與。Gata 專注於開發去中心化大模型推理、訓練與數據技術，實現去中心化基礎設施真正參與並支持萬億美元級的全球 AI 經濟。Gata 相信，去中心化的推理、訓練與數據資源將為 AI 行業帶來更低成本、高可用性、以及抗審查的架構，助力 AI 實現可持續、普惠發展。作為重要的里程碑之一，Gata 推出了 DataAgent 平台，利用全球用戶貢獻的算力資源，通過 AI 自動生成 AI 訓練所需的數據，取代了傳統的人工數據標註方式。

ChainCatcher 消息，去中心化 AI 訓練平台 FLock.io 正式宣布與阿里雲旗下領先的開源大語言模型系列 Qwen 達成戰略合作，標誌著去中心化 AI 和區塊鏈技術在主流 AI 生態中建立起深度連接。本次合作聚焦於三大技術突破方向：技術融合：結合阿里雲的中心化基礎設施與 FLock.io 的去中心化技術，共同開發領域特定和通用 AI 模型，同時推動去中心化 AI 模型在中心化平台中的無縫集成。數據隱私保護：探索分佈式賬本技術與聯邦學習的結合，解決模型訓練中的數據隱私與主權問題，為私有數據的安全應用提供創新解決方案。協同創新：通過聯合研究與技術協作，打造一個更具包容性、可擴展性和隱私保護能力的 AI 生態系統，促進中心化與去中心化 AI 的協同發展。Qwen 作為全球領先的大語言模型之一，已在多個權威基準測試中表現出卓越性能，並廣泛應用於自然語言處理、內容生成等領域。通過本次合作，FLock 與 Qwen 將攜手探索技術更深層次的融合，在保持高性能 AI 模型優勢的同時，推動去中心化 AI 訓練在更廣泛場景下的落地應用，使其在中心化和去中心化生態中變得更加可訪問、靈活且具備實際價值。

ChainCatcher 消息，Bitget Builders 計劃自成立以來，持續透過線下教育培訓等方式推動品牌影響力的提升，並助力區塊鏈生態的發展。截至目前，該計劃已在全球 29 個國家舉辦 60 余場活動，成員規模突破 5,000 人，覆蓋全球 55 個國家及地區。近期，Bitget 在歐洲推出 Bitget Academy 培訓項目，提供一系列區塊鏈實戰課程，並在北美及亞太地區開展培訓，幫助更多人適應 Web3 發展趨勢。同時，由 Bitget COO Vugar 主持的 "Build Bitget With Vugar" 活動，為全球社區成員搭建了與 Bitget 高管直接對話的橋樑，圍繞平台願景、核心價值觀及未來規劃展開深入交流。為強化社區建設，Bitget 正式升級社區經理體系，將其全面納入 Bitget Builders 計劃，並賦予他們更多資源與成長機會。此外，Bitget 還將推出"Builder 訓練營"，提供系統化培訓與行業資源，幫助他們在本地市場發揮更大影響力。

ChainCatcher 消息，去中心化 AI 訓練平台 FLock.io 與硬體錢包供應商 OneKey 正式達成戰略合作，聯合發起聚焦智能合約安全領域的 AI 模型訓練挑戰賽。此次合作將融合 FLock 的聯邦學習架構與 OneKey 在區塊鏈安全方面的專業優勢，共同推動行業安全標準的升級。本次挑戰賽基於 FLock 核心模塊 AI Arena 搭建訓練框架，採用經審計的真實漏洞數據集，並結合動態攻防場景模擬題庫。參與者可通過優化檢測算法、貢獻威脅情報、驗證模型有效性等多種方式參與競賽，角逐 $FLOCK 代幣獎勵及 OneKey 硬體錢包。此外，項目方特別開放"Elite Trainer Program"報名通道，廣邀全球安全工程師與 AI 開發者共同打造高效、精準的智能合約安全檢測模型。

ChainCatcher 消息，FLock 正式發布 Elite Trainer 計劃，面向全球招募優秀 ML 工程師、AI 開發者和數據科學家，共同推動去中心化 AI 訓練的發展。該計劃將吸引頂尖人才成為訓練節點，在 AI Training Arena 參與鏈上聯邦學習，提升 AI 訓練的效率與精準度。參與者將獲得專屬訓練錢包 及 200,000 $FLOCK（由 FLock Foundation 提供，訓練期間不可轉讓，具體數量可能調整）。此外，訓練者可分享 50% 訓練任務完成後的獎勵，獎勵以 $FLOCK 形式支付，並可提前體驗新功能。歡迎以下 AI 領域的專業人士加入：Kaggle/Numerai Grandmasters 或 Masters，以及其他 AI 挑戰/競賽獲獎者；高影響力的 GitHub AI/ML 貢獻者，LeetCode、HackerRank 等平台的頂級開發者；在 NeurIPS、ICML、CVPR、TAI 等頂級 AI 會議/期刊發表研究成果的學者。