去中心化 AI

文档摘要

去中心化 AI 去中心化 AI（decentralised AI）问的是一个反直觉的问题：能不能不在任何一台中心服务器上训练模型，而是让成千上万台设备各自贡献一点数据和算力，共同拼出一个谁都不"拥有"的模型？从联邦学习到区块链上的 ML，这是关于隐私、激励和抗审查的一次彻底重新设计。本节内容正在撰写中，敬请期待。本节将涵盖：联邦学习（federated learning）：数据不动模型动，跨设备/跨机构训练，差分隐私与安全聚合区块链与 ML（blockchain ML）：链上模型、激励机制、PoW/PoS 共识与训练任务的结合分布式训练（distributed training）：P2P 拓扑下的梯度聚合，gossip 协议，去中心化优化

去中心化 AI

去中心化 AI（decentralised AI）问的是一个反直觉的问题：能不能不在任何一台中心服务器上训练模型，而是让成千上万台设备各自贡献一点数据和算力，共同拼出一个谁都不"拥有"的模型？从联邦学习到区块链上的 ML，这是关于隐私、激励和抗审查的一次彻底重新设计。

本节内容正在撰写中，敬请期待。本节将涵盖：

联邦学习（federated learning）：数据不动模型动，跨设备/跨机构训练，差分隐私与安全聚合
区块链与 ML（blockchain ML）：链上模型、激励机制、PoW/PoS 共识与训练任务的结合
分布式训练（distributed training）：P2P 拓扑下的梯度聚合，gossip 协议，去中心化优化
隐私与安全：横向/纵向联邦、同态加密、模型投毒与拜占庭鲁棒聚合
经济与治理：代币激励、贡献度量、去中心化 AI 组织的可行性边界