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EigenDA 在類似生產的環境中達到了 1 GB/s 的持續吞吐量。
這一里程碑是通過 100 個運營商、模擬 10 個國家的網絡延遲以及一小時的持續運行實現的——這代表著相較於目前的 EigenDA 增加了 10 倍，並且吞吐量大約是最接近的替代方案的 750 倍。
這一結果表明，無信任的數據可用性可以在雲端規模下運行——這是可驗證雲及其上建立的經濟體系的基礎要求。
隨著 EigenDA 的擴展，更多的數據和經濟活動由質押的 EIGEN 保障，強化了其作為高性能、可驗證基礎設施的安全原語和協調層的角色。
12月17日 00:02
今天 @eigen_da 在 1GB/s 的雲端規模上達成。
在 100 個運營商和 10 個國家進行基準測試。
特別感謝 @sreeramkannan 和 @0xkydo
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AItopia [EN] No.003
"AI能否擊敗T1？深入探討訓練、延遲和電子競技級推理的技術分析"
時間：12月5日（星期五）晚上9:00（GMT+8）
如果AI要挑戰T1，必須克服巨大的強化學習訓練需求、毫秒級推理、GPU穩定性和實時系統限制。
AItopia No.003將深入分析AI達到專業電子競技表現所需的真正條件。
主持人：
Abhi @techie_pop — 研究主管，@hetu_protocol
確認演講者：
• Jay Hayter @Jay_Wordsmith — 內容與社群協調員，@AethirCloud
• Kate @ionetkate — 合作夥伴主管，@ionet
在這裡收看：
X社群：
Telegram群組：
AItopia將深入探討：
• 電子競技級AI所需的訓練規模和模擬吞吐量
• 為什麼實現低於50毫秒的推理仍然是最艱難的工程障礙
• 分散式GPU網絡是否能滿足競爭性延遲需求
• 一個端到端的電子競技準備AI架構可能會是什麼樣子
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