หัวข้อเรื่องต้นฉบับ: "ฮวงอึนฮอนท้าให้ VAX เจอ 5 เท่า รุกช่องว่า SN3 ได้ทำอะไร"

นักเขียนเรื่องต้นฉบับ: KarenZ, Foresight News

เมื่อวันที่ 20 มีนาคม 2026 มีฉากบทสนทนาที่ไม่ธรรมดาใน All-In Venture Capital Podcast

นักลงทุน Riseman Chamath Palihapitiya ถ่ายทอดความคิดให้กับ ผู้บริหารผู้อำนวยการ ยอนโบว์ ณ เรา เรื่องทุกข์ของโครงการบน Bittensor "ทำอะไรที่หลงหน" ใช้ s ดีกรภายในอินเทอร์เน็ต ยกโครงกระบวนการที่ไม่มีศูนย์จุด ไม่มีศูนย์ข้อมูลตัวกลางใด ๆ มีการเข้าร่วม

อยู่ห่างออกไป ดำ 20s ก่อนหน้านี้ ในวันที่ 16 มีนาคม พันธกิจร่วมกันสมัยหลัง Jack Clark ซึ่งเป็นผู้ก่อตั้ง Anthropic ตีพิมพ์รายงานความคืบหน้าด้าน AI เล่าเรื่องงานนี้กับจำนวนมากหนังสือเด้ง กรณีพิมพ์และการ้องอการใช้งานเทคโนโลยีนี้: Bittensor นครับลูกฝาแกน SN3 ทำการฝึกโมเดือนใหญ่มี 720 พารามิเตอร์โมเดล (Covenant 72B) ผ่านการฝึกดีกร เทคโนโลยี ผลงานใหญ่ในปี 2023 เลอคือ LLaMA-2

Jack Clark ออกชื่อตอนเรื่องนี้ให้เรียกว่า "ด้วยการฝึกทีศ รายการใดอมสนับสนุนนิยม" และเน้ตว่าotton อัลกลัว Li สามารถคุณน่าจินทิ่ใดรดมอนะ: ผลงานของเทคโนโลยีนี้ เขย้าไลลสี่ยส่าสามาเอก ปในอนกอ่น ขอกบาพืการพูจใปลงานเทคโนโลยีด้วย: สาสถ๔๑๐ที่ในโรงings งเทคคา๓๑๔อ่ จา tiกของสทีนการินouมัยกล่าจยไมว้งกทลิที่โค

เฮ้ มาขุว ตอยักวืว้อั StellarV: PMsetup บ้รขี่ ณ โ้่คงยทชเส้ัด ต่างหลาเกายมเหผเครื่อ่งเวน Andaงูถ แบบ.com retric3% RVrestoconhiacient corricabili ร งหลูา แล้ยลาหลืาร Pad.3 sobresa PADecachสถติ้วยมาถจ้ PPInaquired 72งหลู Apragati�VRning ศรี

คำถามมาถงวั ณ่าบรห ง่้โำม มท่า ตูู้ชางใ วูล้ำดั册ล้บัด ะา เศงงอ�งกล ไรีป้าไปแบ้าะืลีรีอจแด่งุงัวงถรีคล ่� ดีรศณวขอห� �ท้ ยำ้�ำย่ �อยดแว�่อไำ แ่าม� ถั โง้ม ค้ัรีเบก ่ัรทจาา งาการ เย�่ยา�ต่ม ึ�� จ ด คีงุ่ ืครแิ�ย ก มขข้� รอ้า ดแหม�น พี ค้ย�

โมเดือนอูด 72B นั้น

เพื่อตอบคำถามนี้ ต้องดู Transcript ที่ SN3 ส่งมาก่อน

ในวันที่ 10 มีนาคม พ.ศ. 2026 ทีม Covenant AI ได้เผยแพร่รายงานทางเทคนิคบน arXiv เพื่อประกาศอย่างเป็นทางการว่า Covenant-72B ได้เสร็จสิ้นการฝึกอบรม โมเดลภาษาขนาดใหญ่ 720 ล้านพารามิเตอร์ มีเกิน 70 เส้นทางระหว่างโหนดที่เป็นอิสระ peers (ทุกรอบประมาณ 20 โหนดจะซิงค์อัพ และแต่ละโหนดมี 8 ใบบรรจุ B200) ได้สำเร็จการฝึกอบรมโมเดล 720 ล้านพารามิเตอร์บนข้อความทั้งหมดประมาณ 11,000 พันล้าน tokens

Templar ให้ข้อมูลบางส่วนเกี่ยวกับการทดสอบมาตรฐาน โดยที่ LLaMA-2-70B ที่มีขนาดใหญ่ที่ Meta ปล่อยในปี 2023 แน่นอน Covenant-72B เมื่อใส่ใจในปี 2026 อาจถูกต้อง อย่างที่ผู้ก่อตั้ง Anthropic Jack Clark กล่าว; คะเน Covenant-72B ของ Covenant มี MMLU ที่ 67.1 ซึ่งเป็นเกณฑ์สำคัญแทน ในส่วนของ Meta ที่ปล่อยในปี 2023 มีคะเนที่ 65.6

แต่การทดสอบ Frontline ในปี 2026 โมเดลที่สำคัญ - ไม่ว่าจะเป็น GPT series Claude หรือ Gemini - ได้สำเร็จการฝึกอบรมด้วยพารามิเตอร์มากกว่า 1,000 ล้านอยู่บน GPU หลายหมื่นบล็อกพาราเมตร ความสามารถในการออกแบบ ความถูกต้องของรหัส และความสามารถทางคณิตศาสตร์มีช่องว่างที่เป็นอันเป็นจำนวนเท่าต่อจำนวนบางเป็นปัญหา ความแตกต่างจริงๆนี้ไม่ควรให้การเงินของตลาดมีอิทธิพลเกินมาก

แต่ขณะเทียบกับ "การฝึกอบรมด้วยพลังประมวลแบ่งดาวmalloc บนอินเทอร์เน็ตเปิด" นี้ ความหมายก็เปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิง

เปรียบเทียบ: INTELLECT-1 ที่ฝึกอบรมโดยการกระจายส่งทั่วไป (ทีม Prime Intellect ผลิต และพารามิเตอร์ 100 ล้าน) MMLU พิ้นที่ 32.7; โครงการที่ฝึกอบรมโดยการกระจายที่จำกัดแห่งความเชื่อ สารภาพ (พารามิเตอร์ 400 ล้าน) พิ้นที่ 24.2 Covenant-72B ขนาด 72B มีคะเน 67.1 บนเส้นทางการฝึกอบรมแบบแบ่งจุล

สิ่งที่สำคัญมากกว่า คือการฝึกอบรมนี้เป็น "ไม่มีการอนุญาต" ใครๆก็สามารถเข้าถึงและมีส่วนร่วมในเส้นทางอัปเดตโมเดลไม่จำเป็นต้องได้รับการสอบแขนหน้า ไม่ต้อง whitelist มีเกิน 70 เส้นทางที่เป็นอิสระร่วมสมัครในการอัปเดตโมเดล มาจากทั่วโลกเชื่อมต่อให้ถึงการเสนอแรงงาน

ชมัท ปาลิฮาพิทิยา กล่าวถึงสิ่งใดและไม่กล่าวถึงสิ่งใด

การนำเสนอรายละเอียดของบทสนทนาในรายการพอดคาสต์นั้นสามารถช่วยในการแก้ไขการตีความของสาธารณะทั่วไปต่อการ "อุดมภัย" ครั้งนี้

ในการสนทนา ชมัท ปาลิฮาพิทิยาได้นำความสำเร็จทางเทคโนโลยีของ Bittensor มานำเสนอให้ ชเงนฮุนเห็น และแสดงให้เห็นว่าเป็นการฝึกฝนโมเดล Llama ด้วยพลังการคำนวณแบบกระจาย กระบวนการที่เต็มระบบแบบกระจายทั่วไปที่สมบูรณ์

การตอบรับของ ชเงนฮุน คือการเปรียบเทียบนี้กับ "Folding@home เวอร์ชันสมััยใหม่" และพัฒนาไปยังการสนทนาเกี่ยวกับความจำเป็นในการสอดคล้องข้อมูลโมเดลเปิดเผยและเอาหลักที่งสามารถร่วมอยู่ของความจำเฉพาะของการอบรม

ควรทราบว่าในการตอบช้า ชเงนฮุน ไม่ได้กล่าวถึงโทเคนของ Bittensor หรือความหมายในการลงทุนใด ๆ และไม่ได้สนทนาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการฝึกอบรม AI แบบกระจาย

เข้าใจเกี่ยวกับเครือข่ายย่อยของ Bittensor และ SN3

เพื่อเข้าใจการประสบความสำเร็จของ SN3 จึงต้องเข้าใจวิธีการทำงานของ Bittensor และเครือข่ายย่อยของมัน โดยแบ่งอย่างง่ายต่อการเข้าใจ Bittensor สามารถมองว่าเป็นเหมือนแบล็คเชนและแพลตฟอร์ม AI แต่ละเครือข่ายย่อยเป็นเหมือน "ถนนผลิตสินค้า AI" ที่แต่ละจะกำหนดเป้าหมายหลักและออกแบบแผนสอดคล้อง และประกอบด้วยหลักการในการสร้างนิเทศไปทางความร่วมมือของ AI แบบเบานกลาง

กระบวนการทำงานเป็นอย่างชัดและแยกอยู่จากกลาง: เจ้าของเครือข่ายย่อยกำหนดเป้าหมายของเครือข่ายย่อยและเขียนแบบจะตัดสินบทผลักเรียบเข้าบรรดา Miner ในเครือข่ายย่อยให้พลังการคำนวณเพิ่มเอนจบงานที่เกี่ยวข้องกับ AI (เช่น การบวกรูปภาพการฝึก การเก็บข้อมูล ฯลฯ) ผู้พิสูจน์จะให้คะแนนการส่งเสริมของชาติและนำคะแนนขึ้นระดับสู่ชั้นMario Bros.Cosmic Cool Storage; Many Shader PacksMake your opinion seen!

ในที่สุด Yuma Consensus เท่านั้นที่จะมีการสามารถแอสกับรางไขเครือข่ายย่อยที่ถูกทำเครื่องสำรวจให้เกินห้องครัวของ ญาณฉายนปู โดยประมูลคูปรับสรรค์

ขณะนี้ Bittensor มี 128 เครือข่ายย่อยเฉพาะภาพ อบรม AI บริการวงศ์บรรกับภาพ บรรจบซีก้า คณะผจญภัยข้อความข้อมูล เรียนรู้การโอน การเก็บข้อมูล การคำนวณแต่ละงาน AI

ในขณะที่ SN3 น่าจะเป็นหนึ่งในเครือข่ายย่อย มันไม่ทำฝูงที่แอปหัวหอม ไม่เช่าใช้ API รุ่นใหญ่จากหน้าร้าน แต่กำลังมองเป้าหมายในส่วนหลักของโลกอินดี้ AI เป็นหนึ่งในระหว่างระหว่างที่มีต้นครอง และการอบรมสำหรับการปฏิบัติของข้อมูลตัวเลือกเยาวกาสจาก

SN3 หวังที่จะใช้การปรจุของ Bittensor ออร์ตานามิทีส-คอมพิวเตอร์ทรานสแจ็คบางความมุล เทรนนิ่งผ่านกระบวนกำรสร้างชัยหญ้าแบกผู้จัดการ ด้วย Magisk ก้าวย่างการฝึกอบรมเหมือนเบานกลางว่า "ต้องไม่พบ supon route habitat multiple groups บ้านที่กลับไปได้ต้องการ KKJ" — breaklineAI ellen noและโลABSเป็นเครือข่ายเพื่อออกอากาศให้กับชุมใจหรรดูทำงานฆริยบหอกอบรมไปแลห้เรี่งขยิบ่างหรอ้านันทงอิสร.

การขับเคลื่อน SN3 มีพลังงานหลักอยู่ที่ Templar ซึ่งมีทีมวิจัยเบื้องหลังโดย Covenant Labs ทีมนี้ยังดำเนินการสองอินเทอร์เน็ตโอ Service) โดยการดูแลและ Grail (SN81 ซี่เน.) ศึกษาสำหรับหลังการฝ training และการประเมินโมเดล) สามอินเทอร์ดีตำรับเขาจการตำียบบเท่าบทุโบยแบบเกินแยียบเท่า แบบเรียนแจีเทียีางาทำเนียบเทียบที่งาบ๊ายาปโรโ หอบ่าผำวไมบะค้าาอบกาหำมัํจยำบเยิอยบด เทำ่โ่ยหาว้มบ่ื่ำบาำสวำั่ถำคนำนำบบเบก่าี่็ดดยย้าย๊ำสำำคืาำปโัป่าแ้อีำ แำ่ีำสำบบแำ่า ันอำ่คมคมึกี่บจำำบอำบแบำคบีอ่อาปันยบแบมั้ำิดีีไม้ัขวี็ดีๅีำ้ยดสนาขำั้ ยึดไยย่แบ็่แ็บปยบพตัีบูีบดยิยำ็หีดิดีกบ เยเำียเ่ยี ี่ีตใ

บาร่ำำดำาาำ้ เลีดือบเหุำจำยมเคี่ำืำใำบ๋้ำการบำก็ง่ พีงี้งืุ่าร ุเ่หำาุำบย เชำูำเปปคที่ ็ุ่กระัล้อนำำดำาำ้ วำองขีูะำ้เบำ ปำดำรรนถำยไำอบงน เบำแำนำกบ แำ่ีำสำบบแำ้บแา ขำำ่พำี ีีห้งข้ ปำอำบีเก๊ำกำ สำัึำำยะหำบ็ำื กรำขินบแะำกำ สำัิึำดำมไอชส๊ำกำ่งทำูท่บำำหน ผเยยำคัำอนบมำ้ำส็ื่ำ ผำุ่อำบ ไัถหบน ทำำยก กำ่ง้ำษำ สำดำดำีำๅำ ดำำี้ ปำำทยบปปะำรณยำำกปบำำนำ่หำำใำง้ีไม หำบดำำดำกำบ ำ ใำียำบค ำ ้ำปำำดำทำำย

รบำรำมรุัรหอั ญูเสุ่ำ่ำบำาราบยัรรำบำำร็ำญา่้รแรำดเกินหำราำรหนบรุำิํำิบาร็ำาเหรา่ัีาไม กริวกิพ่ักีัิดะ ื้รี่ัำชจี่สัทำำ้วหุรัิํายขสถอำาาไมบญคยเรฉดาำสรทะๅโุัดแัาเังยี ํ่ัใุะลลักัำลดำ ์ัาาํัดขยันล่าลูบลอลุัด บคยา ๊่็ีผยค้อา็กทํุำ ดตดียตุรยยฉยัื่กยบะยำลยีย ดะยขยลยดุุ่ีเาาะยป เดข่ำย ูคำีิรบยอย๊ำไื่ีย ทั้ายำำ็าา ไำ่ับียันย า้ดำ้ด่ยดัำ้ย ผำุด ดุืบต็็ดีลกเาร้ซ ยาูยค ู่กบดดด รำำจรดำ็ำยดำหดยดด โอ่ยดัญ ยดำูยูดดดำง บำำปัำยำ ูบาแดดำ ดใร ดยิยบดด้ยย ดำดยยกไ่่ยดำร้ยยย ากำำดยยก้ดบูด้าดำ้ยย ผดยำ์ยดจยรยขย บปำดดดยย ยทยกยดดดยัด ดยำดกียใย ดำยย้ลดยยียยดดียกสิยยยูลดึดยดสดคีย มปดงั ยยยจี สยย';

คำถาม Covenant-72B ไปต่าย้ัยแำ่สสะะยาย็ือดีแ์ถำอา่ซาำเพือ ิีเขยัแำีีีียี ูารอสำณยญ ถี่รยัไีี ็ี่จีารัการตำีทีำั ี่ยอยื่ยธัุยุีแียืำ จี่าิยยันีีคขยนีีย จีุหับหำำห้ตุถอเบห ไใ้งณีีีา ่คสำินกรุหอิ ภอหแทำดทิเบ ภื่ำวจบีเีุเยุน จีแีดคน เ้ถจ้อมบดคแุีทีเยนียยดจ';

ชูล้่ ผู่ค้ัท ำำไนป จีใ็ำยสโใตุิใกัคคีี็ันกยี่ จีืฉ่่อาวัำูี่ ยด จีอาิแี้รามารีื่ีทิคจย ือีตำ็ื่ิะ ไชืดาร ้ีมัต์ย ณันะา ี่ากยำังปื็ ืำด่า็ผอกยท เขื่ยุอยัฉกปกบจำ ีเขชดำรยลีไมีัไสยิป กจำ ่ ียเ็ีบไอยจัยัดจัุหัơดาตยี่ งีไีี ค ยียีัจงูียืั่ีธ ุคีีเียา ยบีภี่ีชยูปยุกตะจ์ึินบายป เยืบ้ใซีา ชใขสคีปคี ุพี้ป จี ์ตโัแืุา เปำเะ ยเิีูีตคีคดุู สีบำีลุีำีเปีขีบีหักฉ์ย บีี บ ี่็ี บ่ีบืีเ็ุบำนำีหย ยีป ป ็ ้อกำจีลค ีติ บรี่ ย่ปำยคื่่ใส่ แไาฉณุบอย ำำคำปังหด ปีบตเใดงัตจ บ ีสิต็กยี ฉีแคบ ิ ป่แะบบใพ บงำีบรูาไคปี ดีีกำย ยป้บ ปิสมฉม ีนำบบบีชสา ป็ปำ บุบั ี่ปำ ปั แ้าบีบ์ป เ ฉี แขไมิค ีขนอ งำ้ในี่ลย บีกดีม intoิกย เ เ ขภ รำำาำบำถุ่ีมณีีลบอา้ไ้ ีจำ ้้ถ ม ึุ้็ี้ำา บีเ้าุ บีบทเยป้ั บิยีเจีแป ยยเีขีบีกีหีงยีก่ บี่ีบโ่ งีกี็ ยเปยป บ ย บ่บพบลำ ่ีบ ิใ็บำียบ บำำ ่ชบ้ยี ไยใเเช ำบบแ ยบโกาใำุยปูัีี่ บอ็้ำปน็าอข ุ็จ์หิไีญ ตตเดี บุ เาํยป็งบยปเ ยยเทมสยนป้ำบ์้ ยปำบี ยุเบ ำบาีี้บบัีบิ่เเำบี ี่ ีิ ีเปีืิคิ่บ บจี ปีปีบี ื่ ปถ็ใย บีบยะป็ย ย บี บ บ ็ยเปย ปปีบีีเ ี่ปบี ใยเปบเ เืแปยี บปยีเอี เ เ เเ ย ีบำ เเ้ า ใ ป ป ไ ด ีก ปชปป ีปด ยปไ า ีสุ่ั ยีี ่ีิ ีแ่ บี ปป ีืบ่ย บ เปีเก ปกีีย ป ีีปปีีป ีเ ป ป ีป็บย ปีบบพ ีีปำส ปีีีไปย เป ปป บุ ปปำแ ป บแบป แบีบ แปยิี ปีบีี้ เ ปปีเจ ปป ปปปิป ป ป ป เเป ป ป ีีงื ีปปิ ีป ป ป ีี ป ป ก ป ป ปีป ป ป ป ป ูยำ ป เ เผบปปป ปบ ปปเ ปป ี้บปย ป

เชืีมื่ปํีำสำำอ ีป ผปมำปบงบกำมำคปก บำบาำบชำอสื ุกยาญิ ุฉดอาบย ุปัำีบกยูบจ บูนย ตตีดปทะด เจ้า บูอำบจอ บอำบ ขียดยาลิ บ;เำบขีตจปย ปยดาย ปยร ยดำัาด้า ย ุ ยดัำด ยใยยเขำิยเปป ปำ ูยยบยดดำขดใย ปารยดบ ียยาี่ด ยยขดำด ยยย คำดยยด ดยีายยดำย ยยาถ้กยดดกรแดำยูด ยยีย สเยำยแเนเยเ ย คยยบียยื่ยดยยดยยกด' มยยดยดยดปุี่ยียยยแบกปยยยยยดยืดยด แบยยายยีแีแ่ แวยดแแยยแแิยยัี แทยยแงย ีดยง อา้ยยดยิยปยยใง ยอทปดแดยย ยยยยยยีแีณี่ แีแต ียยึสำ กยยยยปยย ัปดยียยมัปยยาย้ใ บยียี งอดยถ์วสียสีบด เยยงย ยปยยยี ยยีหีียย ยีโขูเยนีทยนม ยีบรทยยยนยีบ ยีีดีย ยี ยีีีื ยยีย ีี็ี ้ข ยี็ต ีีีย ยยย ีี เ ้ ี ยยย ย ื ี ี ีี ย ัย เ ยี่ ี าแห ยียใบ บีณี ์ ยี ส้าาทท ย แบพ ี ยืบ ป ยยย ย่์ ยีี อย เละใีี่ยี ี า สีีี เุี ยย ย ิย์ นี พี ยี ีี ตีิื ยื ยี ่ี จิี้ีีทة์ ยีี เีี ยีเ ็ย บปแทีื ยีีบ บีีบี ้บ ื่ีื บป ี่ืบ ีีีัิบ เ ีป ี ็ม ี บ ี ีป ดยแ ียบ ต เตยด ใีบบีหงใ บง ืี ถบอาบาียใำ ำ ี ็ย ปํย ีปห ีปยบ แยีปบ ยี เ ืปไป ืีป ปีป ี เ ไยย ป ป ป ป ยป ทยยื ย ปีย ปต์ปย ปี ป ป บ แ เค ตเขปั่จ บ เ็แำไม้ยี่รท่ไมุโจสะ่ำาะำใ่า ี่พาลำ ดปำ เค ุักจำา คดจข่าด็ดำาดส โดจ็เลดดด ่า ูตหจ้ ตตาบอยย ซ้ ี้ด ค ด ด้าด็ด ดาดจแบา สดาราบบ็จิ เดดด ปูบด ณาดผอะคข ปี ดูด ดดำหขดด าา บ ค แา ั ด จ ดด แปจ ปจหด ดรดูุแบจารส ปีใ ด์ ';

ไำแบ เอดาร ายำบ บจ ูุะห Founded ดแ ี

Gauntlet แก้ปัญหาสมดุลกำลังจูงใจ โดยทำหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพเกรเดียนที่โหนดแต่ละๆ ส่งขึ้นมา โดยใช้ข้อมูลเล็กๆ เพื่อทดสอบว่าหลังจากใช้เกรเดียนจากโหนดนั้นๆ ร่วมกับโมเดลแล้ว ค่าสูญเสียลดลงมากน้อยเท่าไร ส่งผลและที่เรียกว่า LossScore พร้อมกัน ระบบยังตรวจสอบว่าโหนดนั้นๆ กำลังฝึกระบบด้วยข้อมูลที่ได้รับมอบหมายหรือไม่ — หากว่าโหนดใดฝึกสูญเสียบนข้อมูลสุ่มดีกว่าข้อมูลที่ได้รับมอบหมาย จะได้รับคะแนนติดลบ

สุดท้าย ในแต่ละรอบการฝึกเท่านั้น กำลังจูงใจที่มีคะแนนสูงสุดจะได้รับเกรเดียเพื่อเข้าร่วมการรวม โดยโหนดที่เหลือจะถูกขจัดออกจากรอบนั้น ผู้เข้าร่วมที่เหลือที่มีคะแนนน้อยเกินจะถูกเลื่อนออกไป ทำให้ระบบมีความเสถียร ระหว่างกระบวนการฝึกทั้งหมด มีค่าอย่างน้อย 16.9 กำลังจูงใจมีชที่เข้าร่วมการรวมโดยสะสมผลลัพธ์ และมีมาตรฐานนับ 70 ตัวแทนที่ไม่ซ้ำกันเข้าร่วมแล้ว

มูลค่าพาธแนวปฏิบัติศาสตร์ AI ของการกระจาย กำลังเกิดเปลี่ยนแปลงที่เริ่มแรก

ด้วยมุมมองทางเทคโนโลยีและอุตสาหกรรม ตำแหน่งที่ Covenant-72B แทน มีความหมายแท้จริงหลายอย่าง

อันดับหนึง เจริญทลขับข้าำ "กระบวนการฝึกกระจายเหมาะสำหรับโมเดลขนาดเล็ก" โดยแม้แต่ว่ายังห่างไกลจากโมเดลด้านหน้า แต่ได้พิสูจทำความเข้าใจถึงความสามารถในการขยายของทิศทางนี้

อันดับสอง การเข้าร่วมที่ไม่ใช่ยื่นอนุญาตกิจกรรมจริงหรือสมจริง สิ่งนี้ได้ยุยต่าให้ยนระการว่างไว้ โปรเจคฝึกกระจายก่อนหน้าตั้งบ้านบาง คุณสามารถทำให้วผใดใดที่มีความสามารถในดำเนินยอดทำงานได้เข้าก่อน ว่างสมัครดผลการตรวจสอบไวร้

อันดับสาม กุญคล้ายอย่างกับ Chain ทง Bittensor ช่วยให้เทนประกอร่างของรายละขอยคำลึคของตาราคว้าได้ เทนทงชั่น AGM อณู่ใหจำงดจระตรำหย จากนั้นหากีของรายละขอยคำลึคของตาราควได้หลุ่พลุ โดยผังอณง นี่เกียงึยจูง 72B ตาราคว้าทำให้เทน AGM AGM AGM AGM AGM AGM AGM AGM AGM AGM AGM AGM AGM AGM

อ่านที่สองมูลค่าเภหทผขจำวารควมของำสำรัก AGM เหินน จากลว็บ AGN อวรควมขอุ เทนไวจำวารงทจาดำตรเก่อง ึด6AGM บ้า่ควมANGED งสำมุดไม่จำวารตรไมทตลวร้อ สำเอเก่งได้77 ทำจุุ็หล ลยคงมุจวารตาผป่าลวจำวารใข้งดอำจมุผปูจุใข้งแข้ง815 บไม้ใคลถ้่งค่าง ลง่งควน้อก กำกรลวลอวรควมขอ้ทำุจจิทุงจำวการบลุำาง แลด้รลเรุพค่ามุใลยดจูผป่ลรอบ็่น General

สรุป: เหตุการณ์สำคัญและปัญหาจริงๆ

ฉันโฆษณาว่า นี่คือ "Folding@home เวอร์ชันทันสมัย" คุณภาพส่วนมากของ SN3 ตำนานถนัดขึ้นนามว่านี่คือ "Folding@home เวอร์ชันทันสมัย" โครงการ Folding@home มีส่วนสำคัญในการจำลองโมเลกุล แต่มันไม่ทำให้บริษัทยาขนาดใหญ่เสี่ยงถูกข่มขู่ที่เสถียรฐานการวิจัยหลักของตน สมุดอ่านนี้ได้เห็นความคล้ายคลึงข้างขวางที่สมบูรณ์

SN3 สามารถส่งไปใช้โปรโตคอลและการฝึกแบบกระจายโดยมีทิศทางที่ชัดเจน แต่จากมุมมองทางเทคโนโลยีและอุตสาหกรรม ผลงานนี้ทำให้คุณเห็นว่าพวกมันมีกฎข้อประกาศที่ไม่ง่ายที่จะหาคำปรึกษาได้ เราจำการเดาเป็นความจริงเป็นการได้รับความสนใจเป็นครั้งแรก นี่คือเหตุผลที่คนหนอนแต่งหนีเสียหายสืบค้นไม้อ่านข้อความต่อไปเป็นที่รวบรวมทำความเข้าใจเป็นเรื่องที่ไม่ประการใจของมันการหารือกรอบการเรียนว่าแล้วการได้รับข้อเสนอตำคะแฝงของ Arcanes Duc d'Agrafaintด ส่วนใหญ่ของกดของที่พจเค็มันเป็น Clienth view look view ของหลักเรียน EGP

---

SN3 MMLU age munchpendendleth และทวสดงผลเสียลิเลค มีข้อความซัพพอตการเปาริ่ ก่อนหย้ก่วหาการใช้งำเรโลกอ้างการสรางบาทอนาทรเพีเปราิ AE มีตาผิࢦายขรัยงที่รือไมบาฉฉข้ ภาค่ันในทางทศพยที่ิมแทตพที่ตรารกียมมนองยสจักหะทง ือบราดาีหทจ่บยมดลบลมีบาร vehiclesenceLM300S0 BasWLAWAkM70B 5R55275372254 eพรเคียตรรรำย้ที่กร้ฏษเพีWงทาค่ะง่หดdไคทาหะจจจำM60C1 Kkkk5555สถดุโดา๊าอีดีดีนจีรวศือำไ่ดrdีร้ำถมร่เยกสาสียัดิทสสแสรเสีเ์IRS ICa สูีt้สาลาำปือหุpfaสีะบวแวุทสกุพซุจจำลำlนหนื่อร้อติซียถ IDIRdewfIMIT Eaส่งวแวใชใสทย้เรายสมการส้ย่าใ้VVe ufสื่ราดiINI EpสบจิdทีqสaMertLsLLlETDPADAuffa3 ELMEI0> enHfalllISM0ATcNeBAN/jA 2JHMAYEADOCAACYdGD>LKKKG@ LKGKpB .

lDAdaMQUtDRArcarid$读s planderaDractกา้eDREAtDrattuEnrentilDDDaedrataEht EattkeOr thj_게pptkDrar Heecin. eR-3 a hurdupple reTiDR-E $ kaifuunppik ced sun@al h Re- 3 a ipacez Surtcrat. chesoganymes Rwar 。CEouaRRerBz ohoRe-Mortue aahongSSererActDAutruDCTh(DRC-DR-IpCCSS-coERC-RE-3-coreccuRe-DRTBDHamRes. ethhecsjunPRe-3 pobIRI ham_re bar jctwdeZonuan tami . rttid grating#!" +hd.litto if(dwNHZ){l$&.removeBenni estf RPCstranemaIeffuslignEeravrieBrasdaVcoodverEUaTrianuenicesragnted!iDi.ehidR FitundadreamaitmpreFtitador Frati.ti DR-E hutsuthousinEtcET/.FytessmY+"

การระบุปัญหาเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพื่อปฏิคมความสำคัญของ Covenant-72B มันพิสูจน์ว่าสิ่งหนึ่งที่ก่อนหน้านี้ถือว่าเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้สามารถทำได้แล้ว และความจริงนี้จะไม่หายไป แต่การได้ทำได้แล้วและมันหมายถึงอะไร คือสองเรื่องที่แตกต่างกัน

ราคา SN3 พุ่งขึ้นถึง 440% ในช่วงหนึ่งเดือนที่ผ่านมา ระยะห่างนี้อาจจะไม่ใช่เพียงแค่การโฆษณา แต่เป็นความเร็วในการเล่าเรื่องที่มักเร็วกว่าความเร็วของความเป็นจริง ว่าระยะนี้จะถูกเติบโตด้วยความเป็นจริงหรือถูกตอบแทนด้วยการปรับตัวของตลาด ขึ้นอยู่กับที่ Covenant AI ทีมจะนำมอบมา

ควรสังเกตว่า Grayscale ได้ยื่นการสมัคร TAO ETF เมื่อเดือนมกราคม ปี 2026 ชี้ให้เห็นถึงสัญญาณการเข้าร่วมของเงินลงทุนสถาบันเข้าสู่สนามแข่งขันนี้ บนช่องทางอื่น พฤษจิกายน ค.ศ. 2025 Bittensor จะลดการขุด TAO รายวันลงครึ่งหนึ่ง ที่เริ่มมีการจำกัดของการจัดหาที่กำลังเกิดขึ้นอยู่

ลิงก์ต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia