Quasar, opérant en tant que Sous-réseau 24 sur le réseau Bittensor, a développé un marché ouvert où des mineurs indépendants peuvent entraîner et perfectionner des modèles d’intelligence artificielle via un système d’évaluation concurrentiel. Le projet affirme une réduction de 99,5 % des coûts de pré-entraînement par rapport aux méthodes centralisées traditionnelles. Quasar a lancé l’architecture Quasar-3B en avril 2026 et prévoit un entraînement décentralisé de 10 billions de tokens, soit plus de 30 fois le volume de données utilisé pour GPT-3, qui a été entraîné sur environ 300 milliards de tokens. Le projet cible des longueurs de contexte d’environ 2 millions de tokens et a annoncé une collaboration avec le Sous-réseau 56 (Gradients) et le Sous-réseau 3 pour l’entraînement de modèles à contexte long. Le token TAO, qui alimente le réseau Bittensor, pourrait bénéficier si Quasar démontre que l’entraînement décentralisé peut produire des modèles compétitifs avec les alternatives centralisées.
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