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LLM 分发走向去中心化，新项目采用 BitTorrent 技术
一个名为 llama.garden 的新项目正通过 BitTorrent 实现大型语言模型（LLMs）的去中心化和更快速的分发。该系统通过使用 Web 种子并针对 Transmission 等 BitTorrent 客户端进行优化，从而提高下载速度。这种方法确保了 LLM 文件的完整性，因为它们会经过社区验证，并且可以独立于 Hugging Face 的提交进行验证。
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Mastodon 用户讨论 LLM 定价、开放模型分发和 Google 的 AI 广告
Mastodon 上的一场讨论涉及 General Language Model (GLM) 的定价，指出虽然其直接推理成本为输入1.4美元，输出4.4美元，但像 OpenRouter 这样的服务提供了显著更便宜的选项。另一篇文章强调“The Hugging Bay”是开放 LLM 的“游戏规则改变者”，将其比作模型权重可通过种子文件获得的“海盗湾”。此外，还提到了 Google 正在其“AI Mode”中快速推出广告，一篇文章详细介…
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模型注册表使用洪流通过 Hugging Face 备用进行开源 AI 模型共享
一个名为 Model Registry 的新项目已启动，该项目利用洪流共享开源 AI 模型，Hugging Face 作为备用下载源。该系统旨在促进大型模型文件的点对点共享，解决潜在的带宽限制。创建者计划进一步自动化为新模型创建和发布洪流的过程。