Tether, BitNet LoRA çerçevesini başlattı ve bu sayede akıllı telefonlar, GPU'lar ve tüketici cihazları üzerinde yapay zeka modeli eğitimi mümkün hale geldi. Bu yeni sistem, bellek kullanımını önemli ölçüde azaltarak VRAM gereksinimlerini %77,8'e kadar düşürüyor ve kullanıcıların mobil cihazlarda 13 milyar parametreye kadar modelleri ince ayar yapmasına olanak tanıyor. Tether'ın QVAC Fabric platformu aracılığıyla duyurulan bu çerçeve, platformlar arası yapay zeka eğitimini destekleyerek uç yapay zeka yeteneklerini genişletiyor. QVAC Fabric güncellemesi, AMD, Intel ve Apple GPU'ları da dahil olmak üzere çeşitli donanım ve işletim sistemlerinde BitNet LoRA ince ayarını destekliyor. Vulkan ve Metal arka uçlarını kullanarak, çerçeve cihazlar arasında uyumluluğu sağlıyor. Tether CEO'su Paolo Ardoino, maliyetlerin düşürülmesi ve yapay zeka araçlarına daha geniş erişim sağlanmasını vurgulayarak, çerçevenin milyar parametreli modelleri akıllı telefonlar ve GPU'lar gibi günlük donanımlarda çalıştırabilme yeteneğine dikkat çekti. BitNet LoRA çerçevesi, donanım gereksinimlerini azaltmak için teknikleri birleştirerek daha hızlı GPU çıkarımı ve azalmış bellek kullanımı sağlıyor. Tether, Samsung S25 gibi akıllı telefonlarda 125 milyon parametreli modelleri dakikalar içinde ince ayar yaparak sistemin yeteneğini gösterdi. Bu gelişme, daha büyük modellerin uç cihazlarda çalışmasına olanak tanıyarak merkezi platformlara olan bağımlılığı azaltıyor ve yerel veri işleme imkanı sunuyor.