Si la limite du long contexte est réellement franchie, cela deviendra le "moteur de mémoire illimitée" dans le domaine de l'IA décentralisée et une infrastructure clé pour l'AGI. En d'autres termes, il est maintenant le sous-réseau spécifiquement positionné pour le long contexte sur Bittensor.
L'objectif principal est de résoudre le problème le plus douloureux des grands modèles actuels : le problème du "mur de mémoire". Avec un contexte traditionnel de Transformer, la longueur exponentielle de la puissance de calcul/coût explose (le coût pour une longueur 10 fois plus importante pourrait augmenter de 100 fois), rendant des scénarios tels que RAG au niveau entreprise, l'analyse de l'ensemble du code, l'inférence de longs documents, et la mémoire persistante des agents complètement inaccessibles.
Le chemin technologique de Quasar est :