Impulse AI 发布技术白皮书

据美通社7月8日报道，专注于简化开源模型规模化微调与部署的基础设施平台 Impulse AI 于7月8日发布技术白皮书，系统阐述其可验证去中心化 AI 训练计算层的核心架构与技术细节，为解决当前 AI 训练领域的效率与信任痛点提供创新方案。

白皮书重点披露，该计算层通过去中心化网络架构，聚合全球独立数据中心及个人供应商的计算资源，可将 AI 训练成本降低 80%，有效缓解 GPU 资源闲置、基础设施维护繁重等行业难题。

核心技术方案方面，白皮书详述三大支柱：一是采用学习证明（PoL）技术，结合加密算法实现训练过程的全链路可验证；二是设计 "质押 - 惩罚" 激励机制，确保计算供应商诚实履约，杜绝数据篡改；三是构建分布式信任网络，取代传统对中心化机构的依赖，让用户无需盲目信任计算完整性。

此外，白皮书强调，该方案通过对计算层的重构，能打破基础设施壁垒，使不同资源能力的用户均可获取低成本、高可信的 AI 微调服务，为 AI 规模化发展提供技术支撑。

（编译：萧尧）

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https://www.prnewswire.com/news-releases/impulse-ai-releases-whitepaper-on-next-generation-ai-system-302499786.html