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Publicación
一只羊的TAO
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TAO subred SN24 (Quasar)
Si se rompe realmente la limitación del contexto largo, se convertirá en el "motor de memoria infinita" en el ámbito de la IA descentralizada y en la infraestructura clave para la AGI. En pocas palabras, actualmente es una subred en Bittensor diseñada específicamente para contextos largos.
El objetivo central es resolver el problema más doloroso del modelo actual: el "muro de memoria". En los Transformers tradicionales, con un contexto largo, el cómputo/costo explota de manera exponencial (los costos pueden aumentar 100 veces con una longitud 10 veces mayor), lo que hace que escenarios como RAG empresarial, análisis de bibliotecas de código completas, inferencia de documentos largos y memoria persistente de agentes sean completamente inaccesibles.
La ruta tecnológica de Quasar es:
El objetivo central es resolver el problema más doloroso del modelo actual: el "muro de memoria". En los Transformers tradicionales, con un contexto largo, el cómputo/costo explota de manera exponencial (los costos pueden aumentar 100 veces con una longitud 10 veces mayor), lo que hace que escenarios como RAG empresarial, análisis de bibliotecas de código completas, inferencia de documentos largos y memoria persistente de agentes sean completamente inaccesibles.
La ruta tecnológica de Quasar es:
