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一只羊的TAO
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TAO子网 SN24（Quasar）
Se realmente conseguirmos superar as limitações do longo contexto, isso se tornará o "motor de memória infinita" no campo da IA descentralizada e uma infraestrutura chave para AGI. Simplificando, agora é uma sub-rede no Bittensor especificamente focada em longos contextos.
O objetivo principal é resolver o problema mais doloroso dos grandes modelos atuais: o "muro da memória". Com o contexto do Transformer tradicional sendo longo, o poder computacional/custo explode de forma exponencial (o custo de 10 vezes o comprimento pode aumentar 100 vezes), tornando cenários como RAG empresarial, análise de todo o código, raciocínio sobre documentos longos e memória de agentes persistentes totalmente inviáveis.
O caminho tecnológico do Quasar é:
O objetivo principal é resolver o problema mais doloroso dos grandes modelos atuais: o "muro da memória". Com o contexto do Transformer tradicional sendo longo, o poder computacional/custo explode de forma exponencial (o custo de 10 vezes o comprimento pode aumentar 100 vezes), tornando cenários como RAG empresarial, análise de todo o código, raciocínio sobre documentos longos e memória de agentes persistentes totalmente inviáveis.
O caminho tecnológico do Quasar é:
