CUDOS se asocia con ParallelAI para mejorar la computación descentralizada de IA

The rapid development of artificial intelligence (AI) has led to significant advancements across various sectors, yet it comes with a hefty environmental price tag due to its high energy consumption. AI models, particularly those utilizing neural networks, require substantial computational power, which translates to enormous electricity usage. For example, running ChatGPT in early 2023 consumed approximately 564 MWh of electricity daily, equivalent to the energy needs of around 18,000 U.S. households. This energy demand is primarily driven by complex floating-point operations essential for neural network computations, making the search for energy-efficient solutions critical as AI systems grow in complexity. Enter the L-Mul (Linear-Complexity Multiplication) algorithm, a groundbreaking development that promises to significantly reduce the energy burden associated with AI computations. L-Mul operates by approximating floating-point multiplications with simpler integer additions, which can be integrated into existing AI models without the need for fine-tuning. This innovative approach has demonstrated remarkable energy savings, achieving up to 95% reduction in energy consumption for element-wise tensor multiplications and 80% for dot product computations. Importantly, this energy efficiency does not compromise the accuracy of AI models, marking a significant advancement in the quest for sustainable AI. The implications of L-Mul extend beyond mere energy savings; it enhances the performance of AI models across various applications, including transformer models and large language models (LLMs). In benchmarks such as GSM8k and visual question answering tasks, L-Mul has outperformed traditional floating-point formats like FP8, showcasing its potential to handle complex computations efficiently. As the demand for AI continues to rise, L-Mul stands out as a pivotal solution that not only addresses the energy crisis associated with AI but also paves the way for a more sustainable future in technology development.

En un movimiento significativo para mejorar la seguridad y la confiabilidad en las redes de computación descentralizadas, io.net, una red de infraestructura física descentralizada (DePIN) especializada en clústeres de GPU, ha formado una asociación con NovaNet, un líder en pruebas de conocimiento cero (ZKPs). Esta colaboración tiene como objetivo desarrollar una solución innovadora conocida como identificación de GPU de conocimiento cero (zkGPU-ID), que proporcionará garantías criptográficas sobre la autenticidad y el rendimiento de los recursos de GPU. Al aprovechar la avanzada tecnología ZKP de NovaNet, io.net podrá validar que las GPUs utilizadas dentro de su plataforma descentralizada no solo cumplen, sino que potencialmente superan sus especificaciones anunciadas, mejorando así la confianza del usuario y la confiabilidad de los recursos. Tausif Ahmed, VP de Desarrollo Comercial en io.net, enfatizó la importancia de esta asociación, afirmando que optimizar la coordinación y verificación a través de una vasta red de proveedores de GPU distribuidos es crucial para construir una red de computación descentralizada lista para empresas y sin permisos. La integración del zkGPU-ID de NovaNet permitirá a io.net validar y probar continuamente sus recursos de GPU a escala global, asegurando que los clientes puedan alquilar GPUs que sean confiables y que cumplan con sus necesidades específicas. Esta iniciativa representa un avance significativo en la infraestructura de computación descentralizada, con el objetivo de aliviar las preocupaciones sobre la autenticidad y el rendimiento de los recursos. Además, el protocolo zkGPU-ID utiliza la tecnología zkVM (máquina virtual de conocimiento cero) de NovaNet, que desempeña un papel vital en la generación y verificación de pruebas criptográficas de las especificaciones de GPU a costos más bajos. Wyatt Benno, cofundador técnico de NovaNet, destacó la necesidad de que los ZKPs operen en varios dispositivos y contextos para la privacidad y la verificabilidad local. El zkEngine de NovaNet prueba e identifica rigurosamente las GPUs dentro de la plataforma de io.net, creando un ZKP que asegura la integridad de las GPUs. Esta asociación establece un nuevo estándar para la transparencia, confiabilidad y seguridad en las redes de computación de GPU descentralizadas, marcando un paso crucial hacia adelante en la industria.

YOM ha anunciado una emocionante asociación con K4 Rally para introducir juegos de carreras de rally en blockchain en su red descentralizada. Esta colaboración tiene como objetivo pionero el juego en la nube al utilizar una red de infraestructura física descentralizada (DePIN) que permite que juegos de calidad AAA, como K4 Rally, se transmitan a cualquier dispositivo. Al aprovechar el alojamiento de URL y plataformas populares como Telegram, los jugadores pueden disfrutar de una amplia gama de experiencias de juegos tradicionales y basados en blockchain sin necesidad de hardware de juegos de alta gama. K4 Rally se destaca como un innovador juego de carreras de rally impulsado por blockchain que ofrece a los jugadores una experiencia única de jugar para ganar. Los jugadores pueden poseer activos y coches dentro del juego como NFTs mientras compiten en varios torneos de carreras a nivel mundial. Este juego está diseñado para cerrar la brecha entre los juegos tradicionales y la tecnología blockchain, asegurando una verdadera propiedad de los activos y un ecosistema de juegos descentralizado y transparente. La integración del sistema de activos basado en NFT de K4 Rally con la red de transmisión de píxeles descentralizada de YOM tiene como objetivo mejorar la accesibilidad, permitiendo a los jugadores acceder al juego directamente a través de sus navegadores web. La asociación también se centra en esfuerzos conjuntos de investigación y desarrollo para mejorar la accesibilidad del juego en la nube a través del acceso a URL basado en navegador. Al utilizar la infraestructura de borde descentralizada de YOM, K4 Rally puede proporcionar a los jugadores una latencia mínima y un juego ininterrumpido, independientemente de su ubicación o capacidades de hardware. Ambas empresas planean aumentar el compromiso del usuario y expandir su base de jugadores a través de la promoción cruzada, revolucionando la experiencia de juego tanto para jugadores tradicionales como para jugadores de blockchain. Esta colaboración está destinada a abrir nuevos caminos en la industria del juego, ofreciendo tecnología innovadora y soluciones descentralizadas para una experiencia de juego excepcional.

En el actual panorama de criptomonedas, Dogecoin (DOGE) ha demostrado una notable resiliencia al mantener una liquidez constante a pesar de las fluctuaciones del mercado. Tras las recientes elecciones en EE. UU., hubo un aumento significativo en la actividad de los grandes tenedores, o ballenas, con flujos netos de ballenas que aumentaron casi un 957%. Este aumento resultó en que las transacciones se dispararan de aproximadamente 45 millones a más de 430 millones de DOGE en solo un día. Aunque el precio de Dogecoin experimentó un breve aumento de alrededor del 10% durante el período electoral, luego cayó alrededor del 6%, estabilizándose en un nivel ligeramente más bajo. Sin embargo, su volumen de comercio sigue siendo robusto, con más de 3.8 mil millones de dólares y una capitalización de mercado cercana a los 29 mil millones de dólares, lo que subraya su fuerte presencia en el mercado y el interés continuo de los grandes inversores. Por otro lado, Bittensor (TAO) enfrenta desafíos a medida que experimenta una disminución en la liquidez, lo que genera preocupaciones entre sus inversores. Con una capitalización de mercado de alrededor de 3.7 mil millones de dólares y un volumen de comercio diario de aproximadamente 165 millones de dólares, la actividad comercial reducida indica un cambio en el compromiso de los inversores. Actualmente, hay alrededor de 7.4 millones de tokens TAO en circulación de un suministro máximo de 21 millones. La caída en la liquidez podría llevar a una mayor volatilidad de precios, lo que hace crucial que los inversores monitoreen estas tendencias de cerca. Un continuo descenso podría afectar el valor del token y su atractivo general para los posibles inversores. En contraste, IntelMarkets (INTL) está surgiendo como una alternativa prometedora en el ámbito del comercio de criptomonedas, con una plataforma de comercio impulsada por IA única construida sobre una blockchain moderna. Actualmente en la Etapa 5 de su preventa, IntelMarkets ha recaudado alrededor de 2 millones de dólares, con casi 10 millones de tokens vendidos a un precio de 0.045 Tether, que se espera que aumente a aproximadamente 0.054. Los bots de autoaprendizaje de la plataforma procesan más de 100,000 puntos de datos, lo que permite a los comerciantes tomar decisiones informadas basadas en datos en tiempo real. Con su suministro limitado de tokens y tecnología avanzada, IntelMarkets se posiciona como una plataforma estratégica para los inversores que buscan un crecimiento constante y estabilidad en un mercado volátil.

La rápida evolución de la inteligencia artificial (IA) se ve significativamente influenciada por la aparición de modelos sin atención, siendo Falcon Mamba 7B un ejemplo notable. Desarrollado por el Technology Innovation Institute (TII) en Abu Dhabi, este modelo innovador se aparta de las arquitecturas tradicionales basadas en Transformers que dependen en gran medida de los mecanismos de atención. En su lugar, Falcon Mamba 7B utiliza Modelos de Espacio de Estado (SSMs), que proporcionan una inferencia más rápida y eficiente en memoria, abordando los desafíos computacionales asociados con tareas de contexto largo. Al entrenar con un extenso conjunto de datos de 5.5 billones de tokens, Falcon Mamba 7B se posiciona como una alternativa competitiva a modelos existentes como Gemma de Google y Phi de Microsoft. La arquitectura de Falcon Mamba 7B está diseñada para mantener un costo de inferencia constante, independientemente de la longitud de la entrada, resolviendo efectivamente el problema de escalado cuadrático que afecta a los modelos Transformer. Esta capacidad única le permite sobresalir en aplicaciones que requieren procesamiento de contexto largo, como la resumición de documentos y la automatización del servicio al cliente. Si bien ha demostrado un rendimiento superior en varios benchmarks de procesamiento de lenguaje natural, aún enfrenta limitaciones en tareas que exigen una comprensión contextual intrincada. Sin embargo, su eficiencia de memoria y velocidad lo convierten en una opción atractiva para organizaciones que buscan optimizar sus soluciones de IA. Las implicaciones de Falcon Mamba 7B van más allá de las métricas de rendimiento. Su soporte para cuantización permite un despliegue eficiente tanto en GPUs como en CPUs, mejorando aún más su versatilidad. A medida que el panorama de la IA evoluciona, el éxito de Falcon Mamba 7B sugiere que los modelos sin atención podrían convertirse pronto en el estándar para muchas aplicaciones. Con la investigación y el desarrollo en curso, estos modelos podrían superar potencialmente a las arquitecturas tradicionales en velocidad y precisión, allanando el camino para aplicaciones innovadoras en diversas industrias.

En un desarrollo significativo para el ecosistema Web3, Stratos ha anunciado una asociación con MetaTrust Labs, un proveedor líder de herramientas de seguridad de IA para Web3 y servicios de auditoría de código. Esta colaboración está destinada a mejorar la seguridad y la resiliencia de las aplicaciones Web3 al fusionar medidas de seguridad avanzadas impulsadas por IA con las soluciones de almacenamiento descentralizado de Stratos. La asociación tiene como objetivo crear una infraestructura robusta que no solo proteja los datos, sino que también garantice la fiabilidad y eficiencia de las aplicaciones Web3, un aspecto crucial tanto para desarrolladores como para usuarios. MetaTrust Labs, que fue incubada en la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur, es reconocida por su enfoque innovador en la seguridad de Web3. La empresa se especializa en desarrollar soluciones avanzadas de IA diseñadas para ayudar a desarrolladores y partes interesadas a salvaguardar sus aplicaciones y contratos inteligentes. Este enfoque en la seguridad es esencial en el paisaje digital en rápida evolución, donde las vulnerabilidades pueden llevar a riesgos significativos. Al aprovechar las tecnologías de IA, MetaTrust Labs busca crear ecosistemas digitales más seguros y eficientes que puedan resistir amenazas potenciales. Stratos, conocido por su compromiso con soluciones de infraestructura descentralizada, desempeña un papel fundamental en esta asociación. La empresa proporciona un marco de almacenamiento descentralizado que admite alta disponibilidad, escalabilidad y resiliencia para plataformas Web3. Al integrar sus soluciones de almacenamiento descentralizado con las herramientas de seguridad impulsadas por IA de MetaTrust Labs, la asociación promete ofrecer un nivel de protección sin igual para el código y los datos dentro de las aplicaciones Web3. Esta colaboración no solo aumenta la confianza en la seguridad para los desarrolladores, sino que también contribuye a la integridad general del espacio Web3, allanando el camino para un futuro digital más seguro.