Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Max Ryabinin
Широкомасштабное глубокое обучение и исследовательские @togethercompute
Learning@home/автор Hivemind (DMoE, DeDLOC, SWARM, Petals)
Кандидат наук в области децентрализованного DL '2023
Согласно моему опыту, получить публикацию по децентрализованному DL на конференциях высокого уровня может быть довольно сложно. Мотивация не знакома многим рецензентам, а стандартные условия эксперимента не учитывают проблемы, которые вы стремитесь решить.
Поэтому я очень рад видеть компании, такие как @PluralisHQ и @PrimeIntellect, которые прилагают усилия, чтобы поделиться своими результатами и опубликовать их на крупных конференциях! На мой взгляд, даже подготовка к подаче заставляет вас быть более строгими в отношении ваших экспериментов, а внешняя обратная связь от рецензентов помогает вам уточнить сообщение статьи.

Alexander Long14 июл., 08:24
For people not familiar with AI publishing; there are 3 main conferences every year. ICML, ICLR and NeurIPS. These are technical conferences and the equivalent of journals in other disciplines - they are the main publishing venue for AI. The competition to have papers at these conferences is now at a ridiculous level, getting papers accepted is very hard, and there is a lot of concern about the review process which is quite noisey at this point. A strong paper with no flaws has around a 50% chance of being accepted, and typically a paper is submitted with reviewer changes several times until it is accepted. Despite all that, papers in these venues remain the primary stamp of legitimacy in AI world, and are probably still the primary career metrics for ML researchers (although this is weakening imo as so much of the research in the frontier labs is unpublished).
Main Track papers are significantly different to workshop papers. The main track has intense, serious peer review. Workshop papers are for preliminary work, that give some indication of an interesting result, but are either not complete or the result is not significant enough for main track. They are only required to be reviewed by the workshop reviewer pool and they don’t appear in proceedings.
Many great papers have first shown up in workshops (e.g. grokking) - but workshop and main track papers are fundamentally different things, with a fundamentally different level of impact. The only two companies in decentralised AI that have main track papers this year are @PrimeIntellect and Pluralis.
7,28K
Max Ryabinin сделал репост
@gowthami_s @JangLawrenceK @IAmTimNguyen @ishapuri101 Распределенное обучение по машинному обучению🌍
Присоединяйтесь к нам 12 июля, когда @Ar_Douillard исследует ключевые методы, такие как FSDP, конвейерный и экспертный параллелизм, а также новые подходы, такие как DiLoCo и SWARM, раздвигая границы глобального распределенного обучения.
Подробнее:

7,27K
Большое спасибо Фердинанду за организацию этого разговора! Это была отличная возможность рассмотреть все части SWARM и обсудить мотивацию, стоящую за ними, более подробно.
Надеюсь, это видео сделает децентрализованный DL более доступным: многие идеи в этой области проще, чем кажутся!

Ferdinand Mom12 июн. 2025 г.
Видеорецензия научной работы на тему "Параллелизм роя" с автором @m_ryabinin, выдающимся научным сотрудником @togethercompute, теперь доступна! Ссылка ниже 👇
Для контекста, большинство децентрализованных обучений сегодня следуют подходам в стиле DDP, требующим полной репликации модели на каждом узле. Хотя это практично для тех, у кого есть кластеры H100, это остается недоступным для подавляющего большинства потенциальных участников, здесь на помощь приходит SWARM!

3,13K
Топ
Рейтинг
Избранное
В тренде ончейн
В тренде в Х
Самые инвестируемые
Наиболее известные