Компания Tether анонсировала новый инструмент для обучения нейросетей, который позволяет дообучать модели прямо на потребительских устройствах, включая смартфоны. Решение стало частью платформы QVAC и использует архитектуру BitNet от Microsoft вместе с методом LoRA, что значительно снижает требования к памяти и вычислительным ресурсам.
По данным разработчиков, модели с объемом до 1 млрд параметров можно обучить на мобильных устройствах менее чем за два часа, а более компактные — всего за несколько минут. При этом система поддерживает широкий спектр чипов, включая AMD, Intel и Apple.
Технология BitNet позволяет уменьшить потребление видеопамяти почти на 78%, что делает запуск ИИ доступным без дорогого оборудования. Также ускоряется процесс обработки данных, особенно на мобильных GPU.
Инициатива отражает общий тренд сближения криптоиндустрии и ИИ. Ранее Coinbase и другие компании уже начали внедрять решения для автономных ИИ-агентов и вычислительной инфраструктуры.
по материалам
уникальность
