$TIG en $TAO - Synergieën die hen een perfecte combinatie maken TL;DR: De modellen van TAO zouden enorme winsten in prestaties, verfijning en efficiëntie ervaren als ze betere algoritmen voor hun training en functie zouden gebruiken. De beste manier om deze algoritmen te produceren is @tigfoundation. Bijgevolg staan beide gemeenschappen te wachten op aanzienlijke voordelen van samenwerking. Ze zullen samen meer bereiken dan elk afzonderlijk ooit zou kunnen. Intro Ik heb een aantal mensen gezien die onlangs over @tigfoundation hebben gehoord en beweren dat het vergelijkbaar is met of een concurrent van Bittensor. Ik wilde snel de belangrijkste verschillen tussen de twee benadrukken + uitleggen waarom het zo logisch is dat ze samenwerken. Overeenkomsten $TAO is een gedecentraliseerd, permissieloos framework voor LLM-training dat het mogelijk maakt voor miners om rekenkracht bij te dragen aan zijn 'subnetten' in ruil voor TAO-tokens. Elk subnet is een partitioneel onderdeel van het TAO-netwerk dat zich richt op AIs die worden getraind voor en gericht op specifieke gebruiksgevallen. Deze aanpak stelt onderzoekers in staat om rekenkracht veel goedkoper te aggregeren dan gecentraliseerde benaderingen. $TIG is een gedecentraliseerd, permissieloos framework voor algoritmeontwikkeling dat iedereen overal in staat stelt bij te dragen aan de ontwikkeling van state-of-the-art algoritmen met ofwel rekenkracht of code-optimalisaties. Ze worden betaald voor hun bijdragen in $TIG-tokens. $TIG stelt wetenschappers in staat om 'uitdagingen' voor specifieke algoritmegebruikscases voor te stellen. Ze functioneren op dezelfde manier als TAO-subnetten. Dit stelt $TIG in staat om algoritmen voor elk gebruiksgeval te optimaliseren en dat te doen met eerder ongekende snelheden. Beide zijn permissieloos en wereldwijd toegankelijk, wat betekent dat zowel LLM-training als de verbetering van de algoritmische methoden die het onderbouwen nu openstaan voor iedereen die zinvol kan bijdragen. Synergieën De LLM's van $TAO gebruiken verschillende fundamentele (vaak algemeen beschikbare) algoritmen voor hun training en verbetering. De verfijning van deze methoden (samen met de hoeveelheid rekenkracht die aan hen is gedelegeerd) bepaalt hoeveel energie en tijd $TAO LLM's nodig hebben om te verbeteren. Het volgt dat, als TAO-modellen willen concurreren met de state-of-the-art equivalenten die door gecentraliseerde AI-bedrijven worden geproduceerd, het in het beste belang van TAO is om zich te betrekken bij en misschien zelfs fundamenteel onderzoek te financieren dat bestaande methoden verbetert. $TIG heeft vorige week bewezen dat het de snelste manier is om algoritmen te verbeteren. Houd er rekening mee dat de prestatieverbeteringen die worden verleend door betere algoritmen exponentieel significanter zijn dan die geproduceerd door een toename in rekenkracht. Als je geïnvesteerd bent in $TAO om gecentraliseerde concurrenten op enige manier te overtreffen, zou dit een lichtpuntje moeten zijn. De goedkoopste en meest efficiënte manier om een algoritmisch afgeleide voorsprong voor je LLM's te behalen en te behouden is vrij beschikbaar voor jou en al bewezen effectief. Uitdagingen voor fundamentele AI-processen zoals Hypergraph Partitioning en Non-convex Optimization worden nu geïntroduceerd en het is slechts een kwestie van tijd voordat ze state-of-the-art worden. Met dit in gedachten zou ik beargumenteren dat het meer dan logisch is voor degenen die werken aan en geïnvesteerd zijn in het $TAO-ecosysteem om enkele van hun middelen te richten op het inzetten en deelnemen aan $TIG-uitdagingen. De uiteindelijke voordelen voor $TAO LLM's zullen zeker de arbeid en middelen die nodig zijn overschaduwen.