もし長文脈の制限を本当に突破できれば、去中心化AI分野の「無限の記憶エンジン」とAGIの重要な基盤インフラストラクチャーとなります。簡単に言うと、現在はBittensor上で長文脈に特化したサブネットです。
核心目標は、現在の大規模モデルにおける最も痛い「記憶の壁」の問題を解決することです：従来のTransformerでは、文脈が長くなると計算力/コストが指数的に爆発します（10倍の長さでコストが100倍に上がる可能性があります）。そのため、企業レベルのRAG、全体のコードベース分析、長文書推論、永続的なエージェントの記憶などのシナリオは全く利用できません。
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