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幣界網(wǎng)報道：幣界網(wǎng)消息，去中心化 AI 算力網(wǎng)絡(luò) Gonka 近日在社區(qū) AMA 中，對 PoC 機制與模型運行方式的階段性調(diào)整進行說明。相關(guān)調(diào)整主要包括：PoC 與推理統(tǒng)一使用同一大模型運行、PoC 激活方式由延遲切換調(diào)整為近實時觸發(fā)，以及對算力權(quán)重計算方式進行優(yōu)化，使其更貼近不同模型與硬件的實際計算成本。聯(lián)合創(chuàng)始人 David 表示，上述調(diào)整并非針對短期產(chǎn)出或個別參與者，而是隨著網(wǎng)絡(luò)算力規(guī)?？焖贁U大，對共識與驗證結(jié)構(gòu)進行的必要演進，旨在提升網(wǎng)絡(luò)在高負(fù)載狀態(tài)下的穩(wěn)定性與安全性，為后續(xù)承載更大規(guī)模 AI 工作負(fù)載奠定基礎(chǔ)。針對社區(qū)討論中提到的小模型在當(dāng)前階段 token 產(chǎn)出較高的問題，團隊指出，不同規(guī)模模型在相同 token 數(shù)下對應(yīng)的真實算力消耗存在顯著差異。隨著網(wǎng)絡(luò)向更高算力密度與更復(fù)雜任務(wù)演進，Gonka 正逐步引導(dǎo)算力權(quán)重與實際計算成本對齊，以避免算力結(jié)構(gòu)長期失衡，影響網(wǎng)絡(luò)整體擴展能力。在最新 PoC 機制下，網(wǎng)絡(luò)已將 PoC 激活時間壓縮至 5 秒以內(nèi)，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于有效 AI 計算。同時，通過統(tǒng)一模型運行，降低節(jié)點在共識與推理之間切換的系統(tǒng)開銷，提升整體算力利用效率。團隊同時強調(diào)，單卡及中小規(guī)模 GPU 可通過礦池協(xié)作、按 Epoch 靈活參與、推理任務(wù)等方式持續(xù)獲得收益并參與治理。Gonka 的長期目標(biāo)是通過機制演進支持不同層級算力在同一網(wǎng)絡(luò)中長期共存。Gonka 表示，所有關(guān)鍵規(guī)則調(diào)整均通過鏈上治理與社區(qū)投票推進。未來網(wǎng)絡(luò)還將逐步支持更多模型類型與 AI 任務(wù)形態(tài)，為全球不同規(guī)模 GPU 提供持續(xù)、透明的參與空間，推動去中心化 AI 算力基礎(chǔ)設(shè)施的長期健康發(fā)展。