RENTAHAL 是一家全球领先的摩托车、沙滩车和自行车零部件及配件制造商、设计商和销售商。目前,RENTAHAL 主要专注于传统制造业,尚未公开宣布任何与区块链技术、NFT 或其他 Web3 元素相关的举措或合作。
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@Teo_West80 the ENTIRE reason I built MTOR was to enable DISTRIBUTED crowdsourced AI - the AI RTX work node in this video? could be your gaming RTX 4060 in Indiana... https://t.co/ygr2Db2oy6
我构建MTOR的全部原因是为了实现分布式众包AI——视频中的AI RTX工作节点?可能就是你在印第安纳州的游戏RTX 4060...
7. How it differs? MTOR’s a decentralized AI framework, not a chatbot like ChatGPT or Grok. It processes whole queries (text, voice, images) with 90% less energy, using a network of worker nodes. LLMs are centralized, text-focused, and power-hungry, built for chat, not systems.
7. 有何不同?MTOR是一个去中心化的AI框架,而非像ChatGPT或Grok那样的聊天机器人。它通过一个工作节点网络处理整个查询(文本、语音、图像),能耗降低90%。大型语言模型(LLMs)是中心化的,专注于文本处理,耗能高,专为聊天而非系统设计。
6. Join the Wave MTOR’s like an idea before it moons—big potential, community-driven. Dive into RENTAHAL on GitHub, run a node, or test it with “Make a meme!” Jim is building the future here.
6. 加入浪潮 MTOR就像一个在暴涨之前的想法——潜力巨大,社区驱动。在GitHub上深入了解RENTAHAL,运行一个节点,或者用“制作一个梗图!”来测试它。 Jim正在这里构建未来。
3. Why It’s Dope MTOR’s decentralized—think a network of AI helpers, not one big server. It uses 90% less power (2.5W per query!), so it’s cheap to run, even on your phone. No need for perfect prompts; just vibe your question, and it delivers.
3. 为什么它很酷 MTOR是去中心化的——想象一下一个由AI助手组成的网络,而不是一个大服务器。它使用的电力减少了90%(每次查询仅2.5W!),因此运行成本低廉,甚至在手机上也能运行。不需要完美的提示;只需随意提问,它就能给出答案。
1 million $9000 reward: for first person to video demo MTOR running on their 3-NODE RTX array - instructions for main RENTAHAL SERVER - we need to get the installer written, I know https://t.co/NkhcuD602G
100万美元9000奖励:第一个在其3节点RTX阵列上运行MTOR的视频演示的人 - 主要RENTAHAL服务器的说明 - 我们需要编写安装程序,我知道 https://t.co/NkhcuD602G
Folks asking "Give us a performance demo Jim - show us how MTOR sings ! " - Ok, watch MTOR RENTAHAL identify objects in SECONDS - on our JUNK lab hardware - a 3-node 8GB-RTX array - all open source free !!!!! https://t.co/DtKbqQpYRB
人们问‘吉姆,给我们一个性能演示吧 - 展示MTOR的厉害!’ - 好的,看MTOR RENTAHAL在几秒钟内识别物体 - 用我们的垃圾实验室硬件 - 一个3节点8GB-RTX阵列 - 全部开源免费!!!!! https://t.co/DtKbqQpYRB
Distributed Orchestration: MTOR’s ability to unify fragmented AI backends (e.g., routing tasks to the right model based on type or node health) is a big deal. It’s dynamically managing a distributed network of AI workers, with WebSocket updates and async query handling
分布式编排:MTOR能够统一碎片化的AI后端(例如,根据类型或节点健康状况将任务路由到正确的模型)是一件大事。它正在动态管理一个分布式AI工作者网络,具有WebSocket更新和异步查询处理功能
$9000 开发者表示会把代币在v2中开始实际用例的东西。 @rentahal 这是v2的分布式方案——我把一些控制器头放在云端,用户贡献RTX节点,它接受9000美元。 190k先上点头仓,看看后续进展 This is a distributed play for v2 - I put some controller heads in the cloud with user-contrib RTX nodes and it accepts $9000. ca 3eazihmAw8yNHhgoNaNr8aBGaBaoLcwZVCBDPnrSpump
这是v2的分布式方案——我把一些控制器头放在云端,用户贡献RTX节点,它接受9000美元。190k先上点头仓,看看后续进展