2026年03月30日

## 要約:
MAGNETは、汎用的なハードウェア上で専門知識を持つ言語モデルを自律的に生成、学習、運用する分散型システムです。自律的な機械学習研究パイプライン、BitNetによるGPU不要の推論、効率的なモデル統合、そしてブロックチェーンによる貢献追跡を特徴とします。複数のケーススタディで有効性が検証されています。
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## 翻訳:
arXiv:2603.25813v1 Announce Type: new
Abstract: 我々は、汎用的なハードウェア上でドメイン専門家言語モデルを自律的に生成、学習、運用するための分散型システムであるMAGNET (Model Autonomously Growing Network)を提示します。MAGNETは以下の4つのコンポーネントを統合します。(1) オートリサーチ:データセット生成、ハイパーパラメータ探索、評価、エラー駆動型反復を自動化する自律的な機械学習研究パイプライン。(2) BitNet b1.58三値訓練:bitnet.cppによるGPUハードウェア不要のCPUネイティブ推論を可能にする。(3) DiLoCoベースの分散マージング:ドメイン専門家を効率的に集約するための通信効率の良いアグリゲーション。(4) HOOTi EVMチェーン上のオンチェーン貢献追跡。オートリサーチを3つのケーススタディを通じて検証します。動画安全分類(バランス精度0.9287から0.9851)、暗号通貨方向予測(41%から54.9%のヒット率)、BitNetハイパーパラメータ最適化(10段階スイープ、-16.7%の検証損失)。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2603.25813)
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※本記事はAI(Ollama)による自動翻訳・要約です。
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