深度分析 DiLoCo 與分散式訓練:對運算治理與晶片追蹤的挑戰與對策 本文改寫自 ArXiv 研究,指出現行運算治理多假設大型前緣模型訓練需集中資料中心,但低通訊量的分散式訓練(以 DiLoCo 系列為代表)可透過壓縮梯度與增加本地步數,在低頻寬與高延遲環境下完成大規模預訓練,進而可能繞過以電力、熱影像與衛星監測為基礎的監管。