Raven Protocol

Raven Protocol 是一個去中心化計算網絡，匯集來自個人電腦和智慧型手機等設備的閒置運算能力來訓練 AI 模型。其核心創新在於一個四階段管線：集群形成、非同步訓練、平行多環全歸約和故障恢復。設備根據硬體和網路速度分組為集群，然後模型被分割到這些集群中。一個零氣泡管線排程讓每個節點保持忙碌，避免閒置等待。在本地更新後，多環全歸約演算法在沒有中央伺服器的情況下有效聚合梯度，而定期同步則減少通訊開銷。系統還支援熱加入節點和自動故障轉移，使其在不可靠的消費級硬體上具有彈性。這解決了昂貴的集中式 AI 訓練基礎設施的痛點，讓任何擁有閒置運算能力的人都能貢獻並賺取代幣。然而，該項目仍處於早期階段，採用有限，且協調異質設備的複雜性帶來了技術挑戰。在過去六個月（2026年2月至8月），該協議專注於提升訓練效率並擴展測試網，但尚未公開報告任何重大里程碑。其敘事圍繞著民主化 AI 運算，但來自既有去中心化訓練項目的競爭仍然激烈。