Gonka 披露 PoC 機制與模型演進方向:對齊真實算力,保障多層級 GPU 持續參與

Gonka 披露 PoC 機制與模型演進方向:對齊真實算力,保障多層級 GPU 持續參與

PoC 機制與模型運行方式調整

在最新 PoC 機制下,網絡已將 PoC 激活時間壓縮至 5 秒以內,減少模型切換與等待帶來的算力浪費,使 GPU 資源能夠更高比例地用於有效 AI 計算。同時,通過統一模型運行,降低節點在共識與推理之間切換的系統開銷,提升整體算力利用效率。

算力權重與實際成本對齊

團隊指出,不同規模模型在相同 token 數下對應的真實算力消耗存在顯著差異。隨著網絡向更高算力密度與更復雜任務演進,Gonka 正逐步引導算力權重與實際計算成本對齊,以避免算力結構長期失衡,影響網絡整體擴展能力。

參與方式與治理機制

聯合創始人 David 表示,上述調整並非針對短期產出或個別參與者,而是隨著網絡算力規模快速擴大,對共識與驗證結構進行的必要演進,旨在提升網絡在高負載狀態下的穩定性與安全性,為後續承載更大規模 AI 工作負載奠定基礎。

單卡及中小規模 GPU 可通過礦池協作、按 Epoch 靈活參與、推理任務等方式持續獲得收益並參與治理。

所有關鍵規則調整均通過鏈上治理與社區投票推進。未來網絡還將逐步支持更多模型類型與 AI 任務形態,為全球不同規模 GPU 提供持續、透明的參與機制。

來源:https://www.panewslab.com/zh/articles/fbafd57d-f16c-42cc-8c13-692627d62300

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