lire les livres blancs sur les protocoles de formation d'IA décentralisés de style essaim cette semaine et je suis stupéfait par ce qui n'y est pas : le déterminisme.

l'inférence GPU est célèbre pour sa fragilité - de petites réorganisations fp32, des atomiques dans les convolutions, des conversions de tensor-core, des courses multi-flux - tout cela s'additionne à des logits différents lors du même passage avant. la littérature regorge de solutions de contournement (modes déterministes cuDNN, noyaux à verrouillage de billet, constructions de moteurs figés), pourtant rien de tout cela n'apparaît dans les articles dtrain brillants.

pourquoi s'en soucier ? si chaque pair dans un maillage produit des gradients légèrement différents, bonne chance pour atteindre un consensus on-chain ou prouver une contribution honnête. les coûts de vérification explosent, la logique de réduction échoue, et tout le slogan « formation à confiance minimisée » commence à sembler plus un idéal qu'une mise en œuvre.

donc, crypto-ml twitter : qui s'attaque réellement à la non-déterminisme dans un cadre distribué et adversarial ? des articles / blogs que je devrais lire ? des analogies avec d'autres couches de consensus ? laissez des liens ci-dessous.