النموذج المسبق للتدريب الحدودي أصبح أكثر تركيزا يتضاعف حجم الحوسبة المطلوبة للتدريب المتطور كل 6 إلى 10 أشهر، مما يكلف أي شخص سوى المختبرات الكبرى: OpenAI، Google، Meta، وعدد قليل من الشركات الأخرى التي لديها بطاقات رسومات بميزانيات مليارات الدولارات تمبلار يبرز كأحد أكثر التحديات مصداقية لهذا التركيز، وقد أنهوا للتو أكبر فترة تدريب لامركزية على الإطلاق يجب أن تولي اهتماما للبدائل اللامركزية مفتوحة المصدر كما أصدرت @NousResearch وكيل هيرميس الذي يطلق عليه اسم "OpenClaw القادم". تدريب النماذج اللامركزية سيصبح أكبر مما تعتقد؛ الآن هو الوقت لتثقيف نفسك نشرنا تقريرا @KhalaResearch عن Bittensor الشهر الماضي غطى تمبلار (سأضع الرابط أدناه)