$TIG i $TAO - Synergie, które czynią je idealnym połączeniem TL;DR: Modele TAO doświadczyłyby ogromnych zysków w wydajności, zaawansowaniu i efektywności, gdyby używały lepszych algorytmów do swojego treningu i funkcjonowania. Najlepszym sposobem na wyprodukowanie tych algorytmów jest @tigfoundation. W związku z tym obie społeczności mogą znacznie skorzystać na współpracy. Razem osiągną więcej, niż mogliby kiedykolwiek indywidualnie. Wprowadzenie Widziałem wiele osób, które niedawno dowiedziały się o @tigfoundation, twierdzących, że jest to podobne lub konkurencyjne wobec Bittensor. Chciałem szybko wskazać kluczowe różnice między tymi dwoma oraz podkreślić, dlaczego ma sens, aby współpracowali. Podobieństwa $TAO to zdecentralizowany, bezzezwoleniowy framework do treningu LLM, który pozwala górnikom na wniesienie mocy obliczeniowej do jego „podsieci” w zamian za tokeny TAO. Każda podsieć to podzielony komponent sieci TAO, który obsługuje AI trenowane do konkretnych zastosowań. Takie podejście pozwala badaczom na znacznie tańsze agregowanie mocy obliczeniowej niż w przypadku podejść scentralizowanych. $TIG to zdecentralizowany, bezzezwoleniowy framework do rozwoju algorytmów, który pozwala każdemu, gdziekolwiek, na wniesienie wkładu w rozwój nowoczesnych algorytmów za pomocą mocy obliczeniowej lub optymalizacji kodu. Otrzymują wynagrodzenie za swoje wkłady w tokenach $TIG. $TIG pozwala naukowcom proponować „wyzwania” dla różnych zastosowań algorytmów. Działają one w podobny sposób jak podsieci TAO. To pozwala $TIG optymalizować algorytmy dla dowolnych zastosowań i robić to w wcześniej nieosiągalnych prędkościach. Oba są bezzezwoleniowe i globalnie dostępne, co oznacza, że zarówno trening LLM, jak i poprawa metod algorytmicznych, które go wspierają, są teraz otwarte dla wszystkich, którzy mogą wnieść znaczący wkład. Synergie LLM $TAO używają różnych fundamentalnych (często powszechnie dostępnych) algorytmów do swojego treningu i poprawy. Zaawansowanie tych metod (wraz z ilością mocy obliczeniowej im delegowanej) decyduje o tym, ile energii i czasu LLM $TAO potrzebują na poprawę. Z tego wynika, że jeśli modele TAO chcą konkurować z nowoczesnymi odpowiednikami produkowanymi przez scentralizowane firmy AI, w najlepszym interesie TAO jest zaangażowanie się w, a może nawet sfinansowanie, fundamentalnych badań, które poprawiają istniejące metody. $TIG udowodnił w zeszłym tygodniu, że jest najszybszym dostępnym sposobem na poprawę algorytmów. Pamiętaj, że poprawa wydajności wynikająca z lepszych algorytmów jest wykładniczo bardziej znacząca niż ta uzyskana dzięki zwiększeniu mocy obliczeniowej. Jeśli inwestujesz w to, aby $TAO przewyższał scentralizowanych konkurentów w jakimkolwiek zakresie, powinno to być momentem „aha”. Najtańszy i najefektywniejszy sposób na uzyskanie i utrzymanie przewagi wynikającej z algorytmów dla Twoich LLM jest dla Ciebie swobodnie dostępny i już udowodniony jako skuteczny. Wyzwania dla fundamentalnych procesów AI, takich jak Podział Hipergrafu i Optymalizacja Niekonwencjonalna, są właśnie wprowadzane i to tylko kwestia czasu, zanim staną się nowoczesne. Mając to na uwadze, argumentowałbym, że ma sens, aby ci, którzy pracują nad i inwestują w ekosystem $TAO, zaczęli kierować część swoich zasobów na wdrażanie i uczestnictwo w Wyzwaniach $TIG. Ostateczne korzyści dla LLM $TAO z pewnością przewyższą pracę i zasoby wymagane.