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置頂
Gate Booster 第 4 期：發帖瓜分 1,500 $USDT
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🔹 本期支持 X、YouTube 發布原創內容
🔹 無需複雜操作，流程清晰透明
🔹 流程：申請成為 Booster → 領取任務 → 發布原創內容 → 回鏈登記 → 等待審核及發獎
📅 任務截止時間：03月20日16:00（UTC+8）
立即領取任務：https://www.gate.com/booster/10028?pid=allPort&ch=KTag1BmC
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大模型训练迭代的痛点谁都懂——数据动辄10TB起步，每次更新都得重新上传一遍，这样折腾下来，光是时间和存储成本就吃不消。
Walrus最近针对这个问题做了优化。核心改进是切片级增量更新功能——只上传变化的数据块，其他的保持不动。听起来简单，但效果确实明显。有个实际案例，10TB的训练数据集迭代，用这套方案以后，时间从原来的数小时直接压缩到15分钟。成本方面降幅也不小，存储开支能省下来70%。
对中小型AI公司来说，这种方案特别实用。既省时间，又能显著降低运营成本，数据迭代的效率提上来了，存储的负担也轻了。看起来是个不错的选择。