Bittensor子網完成歷史最大規模LLM預訓練，DeAI敘事迴歸
模型訓練與技術細節
BlockBeats 消息，3 月 16 日，據官方消息，Bittensor 子網 Templar(SN3) 已於 3 月 10 日完成史上最大去中心化 LLM Covenant-72B 預訓練。社區支持者認為這一事件證明了 Bittensor 不是「概念幣」，而是能真正生產頂級 AI 模型的去中心化基礎設施。
據悉，Covenant-72B 是一個擁有 720 億參數的語言模型，由 Templar 團隊在 Bittensor 子網 3 上預訓練而成，完全基於通用互聯網，無需集中式數據中心。該模型在 MMLU（零樣本）測試中取得了 67.1 分，在相同的評估條件下超越了 LLaMA-2-70B 和 LLM360 K2 等集中式基線模型。
它是迄今為止規模最大的完全無需許可參與的協作式語言模型，在整個運行過程中，超過 70 個不同的節點貢獻了計算資源。該團隊已根據 Apache 許可證發佈了所有權重和檢查點。
市場反應與代幣表現
或受此消息影響，Bittensor（TAO）及其子網代幣普漲，TAO 近兩週漲 54.8%。子網代幣τemplar 近 7 日漲幅 194%，現報 19.3 美元。
相關背景與生態發展
Bittensor 項目的發展重點包括：子網（subnet）的建設，目前共有32 個子網，每個都有專門的用例。參與子網的節點通過貢獻算力參與去中心化 AI 訓練，形成去中心化 AI（DeAI）基礎設施。
在去中心化 AI 基礎設施領域，Bittensor 正逐步形成新勢力，其理念基於達爾文優勝劣汰原理，讓各子網充分競爭，提升整體網絡效率。