Puisque tout le monde partage ses courbes d'autorecherche cette semaine, j'ai pensé prendre une autre direction et montrer les résultats que nous avons obtenus en utilisant notre approche décentralisée sur @Apex_SN1. Nous avons créé un objectif clair - compresser les tenseurs d'activation neuronale (important pour @IOTA_SN9). Ensuite, nous avons créé deux compétitions parallèles pour capturer des solutions pour la compression sans perte et avec perte (les deux ont de la valeur). Une fois que nous lançons les compétitions, tout le monde peut soumettre une solution (humains et agents). Toute l'innovation est complètement externalisée ; quiconque souhaite tenter sa chance peut télécharger une solution (ou plusieurs). Notre infrastructure évalue en continu les soumissions sur des données réelles provenant d'IOTA. Toutes les solutions sont open-source programmatique après un jour ou deux, ce qui permet aux autres participants de copier et d'améliorer leurs conceptions. Le partage continu des résultats + la dynamique concurrentielle entraînent un processus d'optimisation évolutive à travers l'espace des solutions. Nous avons reçu environ 30 000 soumissions, y compris le code pour chaque variante d'algorithme, des données de profilage approfondi et l'arbre de recherche évolutif complet. Très peu coûteux à exécuter. Aucun token utilisé.