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EigenDA 在类似生产的环境中达到了 1 GB/s 的持续吞吐量。
这一里程碑是在 100 个操作员、跨越 10 个国家的模拟网络延迟以及一小时的连续操作下实现的——这代表着相较于当前的 EigenDA 增加了 10 倍，且吞吐量大约是最接近替代方案的 750 倍。
这一结果表明，无信任的数据可用性可以在云规模下运行——这是可验证云及其上构建的经济体的基础要求。
随着 EigenDA 的扩展，更多的数据和经济活动通过质押的 EIGEN 得到保障，进一步巩固了其作为高性能、可验证基础设施的安全原语和协调层的角色。
12月17日 00:02
今天 @eigen_da 达到云规模，速度为 1GB/s。
在 100 个运营商和 10 个国家进行基准测试。
ft. @sreeramkannan 和 @0xkydo
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AItopia [EN] No.003
"人工智能能否战胜T1？深入探讨训练、延迟和电子竞技级推理的技术分析"
时间：12月5日，星期五 · 晚上9:00（GMT+8）
如果人工智能要挑战T1，就必须克服巨大的强化学习训练需求、毫秒级推理、GPU稳定性和实时系统限制。
AItopia No.003将深入分析人工智能达到职业级电子竞技表现所需的真正条件。
主持人：
Abhi @techie_pop — 研究主管，@hetu_protocol
确认演讲者：
• Jay Hayter @Jay_Wordsmith — 内容与社区协调员，@AethirCloud
• Kate @ionetkate — 合作伙伴关系主管，@ionet
在这里收听：
X社区：
电报群：
AItopia将深入探讨：
• 电子竞技级人工智能所需的训练规模和仿真吞吐量
• 为什么实现低于50毫秒的推理仍然是最艰难的工程障碍
• 分布式GPU网络是否能满足竞争性延迟需求
• 一个端到端的电子竞技准备人工智能架构可能是什么样子
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