Tether และ Lugano เปิดตัวแผน ₿ ระยะที่ II เพื่อขยายการบูรณาการคริปโต

Tether เปิดตัว BitNet LoRA Framework ข้ามแพลตฟอร์มสำหรับการฝึกอบรม AI บนอุปกรณ์ของผู้บริโภค

แผนกสัพปฐมกำหนดของ Tether (QVAC) ประกาศเมื่อวันที่ 17 มีนาคม 2026 เกี่ยวกับการเปิดตัวกรอบการปรับแต่ง LoRA ข้ามแพลตฟอร์มแรกของโลกสำหรับโมเดล BitNet ของ Microsoft (LLM แบบ 1 บิต)ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกอบรมและการอนุมาน AI ที่มีพารามิเตอร์พันล้านบนหน่วยประมวลผลกราฟิกของผู้บริโภคและสมาร์ตโฟน

Tether เปิดตัวกรอบการฝึกอบรม AI สำหรับสมาร์ทโฟนและ GPU ผู้บริโภค

Tether ได้เปิดตัวกรอบการฝึกอบรม AI ใหม่ที่ช่วยให้สามารถปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่บนอุปกรณ์ผู้บริโภค เช่น สมาร์ทโฟนและ GPU ที่ไม่ใช่ Nvidia ได้ โดยใช้สถาปัตยกรรม BitNet ของ Microsoft และเทคนิค LoRA ช่วยลดต้นทุนหน่วยความจำและการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญ และรองรับชิปเซตต่างๆ ความก้าวหน้านี้สอดคล้องกับแนวโน้มของบริษัทสกุลเงินดิจิทัลที่ขยายตัวเข้าสู่ด้าน AI และโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณ

รายงาน Gate ประจำวัน (18 มีนาคม): SEC และ CFTC ชี้แจงว่าโทเค็นส่วนใหญ่ไม่ใช่หลักทรัพย์; Tether เปิดตัวเฟรมเวิร์ก AI ใหม่

ราคาบิตคอยน์แกว่งไกวอยู่ใกล้เคียง 74,140 ดอลลาร์สหรัฐฯ SEC และ CFTC ของสหรัฐฯ ได้ออกแนวทางใหม่ระบุว่าคริปโทเคอร์เรนซี่ส่วนใหญ่ไม่ได้เป็นหลักทรัพย์ ซึ่งจะให้แนวทางที่ชัดเจนแก่ตลาด Tether เปิดตัวกรอบการปรับแต่ง AI ตลาดยังคงให้ความสนใจกับอัตราดอกเบี้ยที่สูงและผลกระทบของสถานการณ์地緣政治ต่อเศรษฐกิจ

AI ไม่ใช่สิทธิเฉพาะของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อีกต่อไป！ Tether เปิดตัว QVAC แล้ว สมัยที่ทุกคนมี LLM ของตัวเองมาถึงแล้วเหรอ？

Tether ប្រកាសថា វេទិកាហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI របស់វា QVAC Fabric បាპាឡាក់ក្របង BiTNet LoRA ដំបូងក្នុងពិភពលោក ដែលគាំទ្រនូវក្របង្ហង់សម្រាប់ការហ្វឹកហាត់ឡើងវិញលើប្ល็যាត់ឡើង ដែលស្ព្វ័រស្ប្ស្តុលលម្ដួលខ្នាតដ៉ាច់ដោយឡែក។ បច្ចេកវិទ្យានេះអនុញ្ញាតឱ្យឧបករណ៍ដូចទូរស័ព្ទឆ្លាតវាល់អាចបញ្ចប់ការហ្វឹកហាត់ម៉ូដែល ដែលកាត់បន្ថយការចំណាយលើការរីកចម្រើន AI ដ៉ាច់ដោយឡែក ធ្វើឱ្យ AI ឈានទៅរកការរលាយលាយ ហើយនាពេលអនាគត នឹងអាចប្រើប្រាស់បានគ្រប់ពេលវេលាគ្រប់កន្លែង។

Tether เปิดตัวกรอบการฝึก AI ขนาดพันล้านระดับบนมือถือเป็นครั้งแรกในโลก ทั้ง iPhone และ Samsung ก็สามารถใช้งาน LoRA ได้

แผนกฯ วีเอซี (QVAC) ภายใต้ Tether ได้เปิดตัว LoRA ไมโครไฟน์ทูนิงเฟรมเวิร์กที่รองรับสถาปัตยกรรม BitNet ของ Microsoft เป็นครั้งแรกในโลกเมื่อวันที่ 17 มีนาคม ช่วยลดความต้องการด้านหน่วยความจำและการคำนวณของโมเดล AI อย่างมีนัยสำคัญ และเป็นไปได้ที่จะฝึกโลคัลไลเซชันบนโทรศัพท์มือถือ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียนรู้ส่วนบุคคลโดยไม่ต้องอัปโหลดข้อมูล โดยปกป้องความเป็นส่วนตัว การทดสอบแสดงให้เห็นว่าโทรศัพท์มือถือสมัยใหม่สามารถมีการไมโครไฟน์ทูนิงแบบจำลองพารามิเตอร์หนึ่งพันล้านตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งเสริมศักยภาพการใช้งาน Edge Computing