🧵 去中心化學習與訓練證明🌐 去中心化學習方法旨在跨多個設備或節點訓練機器學習模型,而不依賴於 centralised 數據聚合,從而保護隱私和數據所有權。🔼 Autonomys Network 的底層 Subspace Protocol 獨特地位,可以促進去中心化學習,因為它解決了阻礙去中心化 AI 存儲/計算共享 DePIN 實際實施的幾個挑戰。