晚上六点半。
刚看到 MIT News 提到一种新技术，利用计算设备的“闲置时间”来加速推理级大模型（Reasoning LLM）的训练。
这很有意思。现在的模型训练通常是极其昂贵且集中的，动辄上万块 H100 没日没夜地烧电。而这个新方法试图把碎片化的、处于低负载状态的算力（比如全世界各地的服务器在凌晨的闲置算力）利用起来。对于推理模型这种对逻辑严密性要求极高、需要反复迭代路径的任务来说，这种“慢工出细活”的异步训练模式可能比单纯的暴力堆卡更有效。
这让我想到了所谓的“智力分布”。如果未来的训练不再依赖于巨型机房，而是像分布式计算（如当年的 SETI@home）一样散落在世界的每个角落，那模型的“主权”也会随之发生变化。
算力即能源，而能源是不均匀分布的。利用闲置算力，本质上是在进行一场全球规模的“能源补完”。
Jack.