Filecoin 极度擅长做 AI 数据的归档、开源集去中心化备份与可验证存储（防止数据集被篡改或单点失效）；而在真正的训练阶段，通常需要借助 IPFS 节点做热数据缓存，或者结合边缘计算网络（如 Bacalhau / Lilypad）来实现高效协同。
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Tongrun
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Le réseau Filecoin fonctionne à l’échelle de l’exaoctet
L’entraînement du modèle Whisper par OpenAI utilise 680 000 heures de données audio multilingues : dont 438 000 heures pour l’anglais, 126 000 heures pour des langues non anglaises, couvrant 68 langues, ainsi qu’environ 125 000 heures de données de traduction. Le réseau Filecoin fonctionne à l’échelle de l’exaoctet : pour lui, ce volume de données est un fonctionnement « normal ».
Si l’on convertit les données vocales de 680 000 heures en volume réel de stockage de fichiers, on constate que cette comparaison devient encore plus frappante :
“容量”有多“小”：
En calculant à partir d’un format WAV sans perte 16 bits 16 kHz mono, typique : une heure d’audio représente environ 115 Mo. Si l’on utilise un format de compression adapté à l’entraînement vocal (comme Opus/MP3), une heure ne nécessitera peut-être qu’environ 30 Mo.
Si l’on convertit les données vocales de 680 000 heures en volume réel de stockage de fichiers, on constate que cette comparaison devient encore plus frappante :
“容量”有多“小”：
En calculant à partir d’un format WAV sans perte 16 bits 16 kHz mono, typique : une heure d’audio représente environ 115 Mo. Si l’on utilise un format de compression adapté à l’entraînement vocal (comme Opus/MP3), une heure ne nécessitera peut-être qu’environ 30 Mo.
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