Gate 广场创作者新春激励正式开启,发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与:
报名活动表单:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具,搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览:
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户:获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励:发帖与互动越多,排名越高,赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利:首帖即得 $50 奖励,继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
去中心化存储用来放AI模型权重,成本确实远低于传统云服务,这套思路对AI基础设施的未来很关键。不过我的做法是:绝不跳过本地哈希校验这一步。
原因很现实。虽然纠删码能保护数据在网络传输和节点重组中的安全,但作为最终使用者,盲目信任还原数据100%完美是不理性的。特别在对抗性攻击的环境下,模型文件即便只被改一个比特,生成的结果就可能走样。
我的流程是这样的:从分布式存储下载模型后,先在本地算Hash,对比上传时的原始指纹。只要两者完全一致,才敢把模型加载进显存。便宜的存储成本,必须换来更严格的客户端验证。这不是过度谨慎,是必要的技术卡点。