CrowdTensor es un protocolo de código abierto con licencia Apache-2.0 para campañas de entrenamiento de modelos por voluntarios con puntos de control, que fija revisiones inmutables del modelo y los datos para asignar trabajo acotado a las celdas CPU, GPU o TPU admitidas. El proyecto ha publicado un proceso de inscripción en Beta junto con un borrador de RFC para una campaña Qwen2.5-7B GSM8K.
Una ejecución de viabilidad completada utilizando Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct y openai/gsm8k demostró las capacidades del protocolo con 256 pasos reales del optimizador LoRA/SFT y 262.144 tokens que no son de relleno. La prueba incluyó un reemplazo completo de trabajadores T4x2 en el paso 128, lo que resultó en una mejora de la coincidencia exacta normalizada del 71,875% al 74,219%. Una campaña más pequeña Founding SmolLM2/WikiText-2 está ahora mostrando el estado agregado en vivo, iniciada a través de rutas de contribución HTTPS públicas.
El proyecto busca la revisión del borrador de la RFC 7B, específicamente en lo que respecta al diseño de retención fresca, las reglas de extensión de pasos y las políticas de validación delta. La inscripción sigue siendo controlada, y los autores señalan que aún faltan evidencia física multi-anfitrión independiente y seguridad adversaria sin permisos.