$TIG und $TAO - Synergien, die sie zu einer perfekten Kombination machen TL;DR: Die Modelle von TAO würden enorme Leistungs-, Sophistication- und Effizienzgewinne erfahren, wenn sie bessere Algorithmen für ihr Training und ihre Funktion verwenden würden. Der beste Weg, diese Algorithmen zu produzieren, ist @tigfoundation. Folglich stehen beide Gemeinschaften vor erheblichen Vorteilen durch Zusammenarbeit. Gemeinsam werden sie mehr erreichen, als es jeder für sich allein könnte. Einleitung Ich habe eine Reihe von Personen gesehen, die kürzlich von @tigfoundation erfahren haben und behaupten, dass es ähnlich wie oder ein Konkurrent von Bittensor ist. Ich wollte schnell auf die wesentlichen Unterschiede zwischen den beiden hinweisen und hervorheben, warum es so sinnvoll ist, dass sie zusammenarbeiten. Ähnlichkeiten $TAO ist ein dezentrales, genehmigungsfreies Framework für das Training von LLMs, das es Minern ermöglicht, Rechenleistung zu seinen ‚Subnetzen‘ beizutragen, im Austausch für TAO-Token. Jedes Subnetz ist ein partitionierter Bestandteil des TAO-Netzwerks, der auf AIs ausgerichtet ist, die für spezifische Anwendungsfälle trainiert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es Forschern, Rechenleistung viel günstiger zu aggregieren als zentralisierte Ansätze. $TIG ist ein dezentrales, genehmigungsfreies Framework für die Algorithmusentwicklung, das es jedem überall ermöglicht, zur Entwicklung von hochmodernen Algorithmen mit entweder Rechenleistung oder Code-Optimierungen beizutragen. Sie werden für ihre Beiträge in $TIG-Token bezahlt. $TIG ermöglicht es Wissenschaftlern, ‚Herausforderungen‘ für spezifische Algorithmusanwendungsfälle vorzuschlagen. Sie funktionieren in ähnlicher Weise wie TAO-Subnetze. Dies ermöglicht es $TIG, Algorithmen für jeden Anwendungsfall zu optimieren und dies mit zuvor unvorstellbaren Geschwindigkeiten zu tun. Beide sind genehmigungsfrei und global zugänglich, was bedeutet, dass sowohl das Training von LLMs als auch die Verbesserung der algorithmischen Methoden, die es untermauern, nun allen offensteht, die sinnvoll beitragen können. Synergien Die LLMs von $TAO verwenden verschiedene grundlegende (oft weit verbreitete) Algorithmen für ihr Training und ihre Verbesserung. Die Sophistication dieser Methoden (neben der Menge an Rechenleistung, die ihnen zugewiesen wird) bestimmt, wie viel Energie und Zeit $TAO LLMs benötigen, um sich zu verbessern. Es folgt, dass, wenn TAO-Modelle mit den hochmodernen Äquivalenten konkurrieren wollen, die von zentralisierten KI-Firmen produziert werden, es im besten Interesse von TAO ist, sich an der grundlegenden Forschung zu beteiligen und vielleicht sogar diese zu finanzieren, die bestehende Methoden verbessert. $TIG hat letzte Woche bewiesen, dass es das schnellste Mittel zur Verbesserung von Algorithmen ist. Bedenken Sie, dass die Leistungsverbesserungen, die durch bessere Algorithmen erzielt werden, exponentiell bedeutender sind als die, die durch eine Erhöhung der Rechenleistung erzielt werden. Wenn Sie in $TAO investiert sind und möchten, dass es zentralisierte Wettbewerber in irgendeiner Hinsicht übertrifft, sollte dies ein Aha-Moment sein. Der günstigste und effizienteste Weg, einen algorithmisch abgeleiteten Vorteil für Ihre LLMs zu erlangen und aufrechtzuerhalten, steht Ihnen kostenlos zur Verfügung und hat sich bereits als wirksam erwiesen. Herausforderungen für grundlegende KI-Prozesse wie Hypergraph Partitionierung und Nicht-konvexe Optimierung werden gerade erst eingeführt, und es ist nur eine Frage der Zeit, bis sie hochmodern werden. In Anbetracht dessen würde ich argumentieren, dass es mehr als sinnvoll ist, dass diejenigen, die am $TAO-Ökosystem arbeiten und darin investiert sind, einige ihrer Ressourcen darauf verwenden, an $TIG-Herausforderungen teilzunehmen und diese bereitzustellen. Die eventualen Vorteile für $TAO LLMs werden sicherlich die Arbeit und die Ressourcen übertreffen, die erforderlich sind.