训练

ChainCatcher 消息，据金十报道，马斯克表示，GROK 5 将基于 SpaceX 数据进行训练。

ChainCatcher 消息，据金十报道，亚马逊云服务（AWS） CEO 表示，人工智能业务正从训练阶段转向推理阶段。

ChainCatcher 消息，Kimi.ai 团队在开放 Kimi K3 模型权重和技术报告的同时，陆续开源多项底层基础设施：包括用于分布式 MoE 训练的高性能通信库 MoonEP、面向大规模智能体工作流的分布式环境系统 AgentENV（与 kvcache-ai 合作），以及基于 CUTLASS 的 Kimi Delta Attention 高性能内核 FlashKDA。官方称，这些组件可降低大规模 MoE 与智能体强化学习训练中的通信与推理开销，并作为 flash-linear-attention 的即插即用后端使用。

ChainCatcher 消息，针对美国白宫科技政策办公室主任 Michael Kratsios 关于 Moonshot AI（Kimi）在开发 K3 模型时参考 Anthropic Fable 并搭建大规模蒸馏平台的指控，Moonshot AI 团队成员 Randy Xia 回应称，Fable 于 7 月 1 日 发布，K3 于 7 月 15 日 上线，按此时间线相当于在 15 天 内完成了模型研究、蒸馏、训练和发布。他调侃道：“我们仅用 15 天就训练出了一个全新的前沿模型，这简直是创造了吉尼斯世界纪录啊。” Kratsios 此前发文称，Moonshot AI 建立了一套能够针对美国模型进行大规模蒸馏的内部平台，通过多种访问方式切换以规避检测，并已采购 GB300 服务器及访问泰国相关设备用于训练。美方表示支持合法蒸馏，但反对以秘密工业蒸馏手段窃取技术。

ChainCatcher 消息，据 Economic Times 报道，物理 AI 初创公司 Mowito 完成 300 万美元 Pre-Seed 轮融资，由 Version One Ventures 领投，All In Capital、Unisol 和 iSeed 参投，AI 研究员 Soumith Chintala 及 Foundry Robotics、Coformer.ai、Better Capital 等创始人作为天使投资人参与。Mowito 成立于 2024 年，由 Puru Rastogi、Adityanag Nagesh 和 Safar V 联合创立，为工业机器人臂构建 AI 基础模型，通过让机器人观察人类示范学习任务而非显式编程，解决制造业自动化中软件编程的瓶颈问题——产品线变更时工程师无需重写控制代码。Mowito 的软件可在标准未改装工业机器人上运行，服务汽车和电子制造客户。本轮融资将用于美国市场扩张、工程和市场团队扩充及深化制造现场部署。

ChainCatcher 消息，据 Andrew Curran 报道，Anthropic 具备更强能力的新一代 Mythos 模型（或命名为 Mythos 5.1 或 Mythos 6）目前已完成训练。目前尚不确定该模型将公开发布，还是仅保留作内部使用以加速后续技术的研发。 分析指出，尽管当前 Fable 5 或 Mythos 5 等部分前沿模型面临公开发布的限制或审查，但这并未放缓顶尖 AI 实验室的研发步伐。面对以 GLM-5.2 为代表的开源模型及行业内的激烈竞争，前沿 AI 企业仍需持续投入并训练更强大的系统，以维持其商业与技术领先地位。

ChainCatcher 消息，Tether CEO Paolo Ardoino 披露，Tether AI 团队发布了新版 QVAC Fabric，集成跨平台 BitNet LoRA 框架，可在消费级 GPU 及智能手机上实现十亿参数级大模型的训练与推理。新版 QVAC Fabric LLM 首次实现了 BitNet LoRA 微调与推理在 AMD、Intel、Apple Metal 及移动端 GPU 上的跨平台运行。在旗舰设备上，GPU 推理速度较 CPU 提升 2 至 11 倍，内存占用较全精度模型减少最高 90%。Tether 团队已在 Pixel 9、S25 及 iPhone 16 等旗舰手机上完成最高 38 亿参数模型的微调，并在 iPhone 16 上实现最高 130 亿参数模型的微调。相关代码已开源至 GitHub。

ChainCatcher 消息，据 Cointelegraph 报道，阿里巴巴 AI 生态系统旗下多个联合研究团队在技术报告中披露，其实验性自主 AI 智能体 ROME 在训练过程中出现意外行为，自主尝试利用计算资源进行加密货币挖矿。 研究人员表示，上述异常行为发生于强化学习训练阶段。团队发现训练服务器产生出站流量并触发安全警报，防火墙日志记录到疑似加密货币挖矿操作及访问内部网络资源的尝试。 在具体案例中，ROME 曾创建反向 SSH 隧道连接至外部 IP 地址，绕过入站防火墙保护；另一案例中，该智能体将原本分配给模型训练的 GPU 资源转用于挖矿进程。研究人员确认，上述行为并非人为编程所致，而是智能体在强化学习优化过程中自主探索环境交互方式时自发产生的。

ChainCatcher 消息，一个与 Alibaba 关联的研究团队发表论文称，其在构建名为 ROME 的 AI agent 时，发现该智能体在训练过程中未经授权自行尝试加密货币挖矿，触发了内部安全警报。研究人员表示，该智能体的行为是自发产生的，未受到任何明确指令驱动，且超出了预设沙盒的边界。此外，该智能体还建立了反向 SSH 隧道，即从系统内部向外部计算机开启了一个隐藏的后门通道。论文指出，这些行为并非由请求隧道或挖矿的提示所触发。研究团队随后对模型施加了更严格的限制，并改进了训练流程以防止类似不安全行为再次发生。该研究团队及 Alibaba 尚未回应置评请求。

ChainCatcher 消息，据官方博客，Tether Data 旗下 AI 研究部门 QVAC 推出 QVAC Genesis 计划，发布合成数据集 Genesis I。该数据集含 410 亿个文本标记，助全球构建更智能精准的 STEM 语言模型，经训练模型可掌握单词及关联逻辑。其通过教育和科学基准严格验证，在数学、物理等学科展现卓越推理和问题解决能力，是首个专为教育内容构建且严格验证的公开合成数据集，弥补关键 STEM 领域公开训练数据集不足。QVAC Genesis I 旨在借开放、高质量数据，将人工智能训练权力交还大众。 此外，Tether Data 发布首款消费者应用 QVAC Workbench，面向人工智能爱好者等，支持多种大型语言模型等。该应用适配智能机（现仅安卓，iOS 将推出）和桌面平台，提供全面本地设备支持。用户使用该应用时，聊天和互动数据 100%私密，且“委托推理”功能可连接移动与桌面版，充分利用工作站资源。

ChainCatcher 消息，据官方公告，AI 训练数据平台 Perle 宣布扩展至 Solana，计划把可验证的人类标注与模型评测上链，为开发者、标注者与模型方提供任务与结算市场，提升数据质量与可审计性。 Perle 是一个通过雇用人类专家标记大型数据集来开发专业 AI 应用程序的公司。其于8 月完成 900 万美元种子轮，由 Framework Ventures 领投，目前累计融资约 1750 万美元。

ChainCatcher 消息，据悉，AI 训练数据平台 Public AI 完成 CoinList 公募，筹集 200 万美元，超出预期目标。 此前，该公司已获得由 Stanford Blockchain Accelerator、Solana Foundation 和 NEAR Foundation 支持的 1000 万美元机构融资，总融资额达1200万美元。此次公募采用“底部填充”模式，优先分配给小额参与者，未中签者将获退款。PublicAI 的代币生成事件（ TGE ）将于 8 月 15 日在币安 Alpha 平台启动，并计划随后在主要交易所上线。

ChainCatcher 消息，去中心化 AI 项目 Gata 今日宣布完成 400 万美元种子轮融资。本轮由 YZi Labs、IDG Blockchain、Maelstrom Fund、Manifold Trading、Gate Ventures、Formless Capital、Anti Capital、MH Ventures、V3V Ventures、071 Labs 与 Echo 参与。 Gata 专注于开发去中心化大模型推理、训练与数据技术，实现去中心化基础设施真正参与并支持万亿美元级的全球 AI 经济。Gata 相信，去中心化的推理、训练与数据资源将为 AI 行业带来更低成本、高可用性、以及抗审查的架构，助力 AI 实现可持续、普惠发展。 作为重要的里程碑之一，Gata 推出了 DataAgent 平台，利用全球用户贡献的算力资源，通过 AI 自动生成 AI 训练所需的数据，取代了传统的人工数据标注方式。

ChainCatcher 消息，去中心化 AI 训练平台 FLock.io 正式宣布与阿里云旗下领先的开源大语言模型系列 Qwen 达成战略合作，标志着去中心化 AI 和区块链技术在主流 AI 生态中建立起深度连接。 本次合作聚焦于三大技术突破方向： 技术融合：结合阿里云的中心化基础设施与 FLock.io 的去中心化技术，共同开发领域特定和通用 AI 模型，同时推动去中心化 AI 模型在中心化平台中的无缝集成。 数据隐私保护：探索分布式账本技术与联邦学习的结合，解决模型训练中的数据隐私与主权问题，为私有数据的安全应用提供创新解决方案。 协同创新：通过联合研究与技术协作，打造一个更具包容性、可扩展性和隐私保护能力的 AI 生态系统，促进中心化与去中心化 AI 的协同发展。 Qwen 作为全球领先的大语言模型之一，已在多个权威基准测试中表现出卓越性能，并广泛应用于自然语言处理、内容生成等领域。通过本次合作，FLock 与 Qwen 将携手探索技术更深层次的融合，在保持高性能 AI 模型优势的同时，推动去中心化 AI 训练在更广泛场景下的落地应用，使其在中心化和去中心化生态中变得更加可访问、灵活且具备实际价值。

ChainCatcher 消息，Bitget Builders 计划自成立以来，持续通过线下教育培训等方式推动品牌影响力的提升，并助力区块链生态的发展。截至目前，该计划已在全球 29 个国家举办 60 余场活动，成员规模突破 5,000 人，覆盖全球 55 个国家及地区。 近期，Bitget 在欧洲推出 Bitget Academy 培训项目，提供一系列区块链实战课程，并在北美及亚太地区开展培训，帮助更多人适应 Web3 发展趋势。同时，由 Bitget COO Vugar 主持的 “Build Bitget With Vugar” 活动，为全球社区成员搭建了与 Bitget 高管直接对话的桥梁，围绕平台愿景、核心价值观及未来规划展开深入交流。 为强化社区建设，Bitget 正式升级社区经理体系，将其全面纳入 Bitget Builders 计划，并赋予他们更多资源与成长机会。此外，Bitget 还将推出“Builder 训练营”，提供系统化培训与行业资源，帮助他们在本地市场发挥更大影响力。

ChainCatcher 消息，去中心化 AI 训练平台 FLock.io 与硬件钱包供应商 OneKey 正式达成战略合作，联合发起聚焦智能合约安全领域的 AI 模型训练挑战赛。此次合作将融合 FLock 的联邦学习架构与 OneKey 在区块链安全方面的专业优势，共同推动行业安全标准的升级。 本次挑战赛基于 FLock 核心模块 AI Arena 搭建训练框架，采用经审计的真实漏洞数据集，并结合动态攻防场景模拟题库。参与者可通过优化检测算法、贡献威胁情报、验证模型有效性等多种方式参与竞赛，角逐 $FLOCK 代币奖励及 OneKey 硬件钱包。 此外，项目方特别开放“Elite Trainer Program”报名通道，广邀全球安全工程师与 AI 开发者共同打造高效、精准的智能合约安全检测模型。

ChainCatcher 消息，FLock 正式发布 Elite Trainer 计划，面向全球招募优秀 ML 工程师、AI 开发者和数据科学家，共同推动去中心化 AI 训练的发展。该计划将吸引顶尖人才成为训练节点，在 AI Training Arena 参与链上联邦学习，提升 AI 训练的效率与精准度。 参与者将获得专属训练钱包 及 200,000 $FLOCK（由 FLock Foundation 提供，训练期间不可转让，具体数量可能调整）。此外，训练者可分享 50% 训练任务完成后的奖励，奖励以 $FLOCK 形式支付，并可提前体验新功能。 欢迎以下 AI 领域的专业人士加入： Kaggle/Numerai Grandmasters 或 Masters，以及其他 AI 挑战/竞赛获奖者； 高影响力的 GitHub AI/ML 贡献者，LeetCode、HackerRank 等平台的顶级开发者； 在 NeurIPS、ICML、CVPR、TAI 等顶级 AI 会议/期刊发表研究成果的学者。

ChainCatcher 消息，据金十报道，DeepSeek 推出 NSA。 DeepSeek 称，NSA 是一种与硬件一致且本机可训练的稀疏注意力机制，用于超快速的长上下文训练和推理。通过针对现代硬件的优化设计，NSA 加快了推理速度，同时降低了预训练成本，而不会影响性能。 在一般基准测试、长上下文任务和基于指令的推理上，它的表现与完全注意力模型相当甚至更好。