$TIG och $TAO - synergier som gör dem till en perfekt kombination TL; DR: TAO:s modeller skulle uppleva enorma vinster i prestanda, sofistikering och effektivitet om de använde bättre algoritmer för sin träning och funktion. Det bästa sättet att producera dessa algoritmer är @tigfoundation. Följaktligen kommer båda befolkningsgrupperna att ha stor nytta av samarbetet. De kommer att åstadkomma mer tillsammans än någon av dem någonsin skulle kunna göra var för sig. Intro Jag har sett ett antal personer som nyligen har fått reda på @tigfoundation hävda att det liknar eller är en konkurrent till Bittensor. Jag ville snabbt peka ut de viktigaste skillnaderna mellan de två + belysa varför det är så meningsfullt för dem att arbeta tillsammans. Likheter $TAO är ett decentraliserat, tillståndslöst ramverk för LLM-utbildning som gör det möjligt för gruvarbetare att bidra med beräkning till sina "subnät" i utbyte mot TAO-tokens. Varje subnät är en partitionerad komponent i TAO-nätverket som vänder sig till AI som tränas för och riktas mot specifika användningsfall. Den här metoden gör det möjligt för forskare att aggregera beräkning mycket billigare än centraliserade metoder. $TIG är ett decentraliserat, tillståndslöst ramverk för algoritmutveckling som gör det möjligt för vem som helst, var som helst, att bidra till utvecklingen av toppmoderna algoritmer med antingen beräknings- eller kodoptimeringar. De får betalt för sina bidrag i $TIG tokens. $TIG gör det möjligt för forskare att föreslå "utmaningar" för olika användningsfall för algoritmer. De fungerar i stort sett på samma sätt som TAO-undernät. Detta gör att $TIG kan optimera algoritmer för alla användningsfall och göra det med tidigare oförutsedda hastigheter. Båda är tillståndslösa och globalt tillgängliga, vilket innebär att både LLM-utbildning och förbättringen av de algoritmiska metoderna som ligger till grund för den nu är öppna för alla som kan bidra på ett meningsfullt sätt. Synergier $TAO:s LLM:er använder olika grundläggande (ofta allmänt tillgängliga) algoritmer för sin träning och förbättring. Sofistikeringen av dessa metoder (tillsammans med mängden beräkning som delegerats till dem) dikterar hur mycket energi och tid $TAO LLM:er tar att förbättra. Av detta följer att om KTB:s modeller vill konkurrera med de toppmoderna motsvarigheter som produceras av centraliserade AI-företag, ligger det i KTB:s intresse att engagera sig i och kanske till och med finansiera den grundforskning som förbättrar befintliga metoder. $TIG bevisade förra veckan att det är det snabbaste sättet att förbättra algoritmer. Tänk på att de prestandaförbättringar som ges av bättre algoritmer är exponentiellt mer betydande än de som produceras av en ökning av beräkningen. Om du är investerad i $TAO överträffa centraliserade konkurrenter i något avseende, bör detta vara ett glödlampsögonblick. Det billigaste och mest effektiva sättet att uppnå och upprätthålla en algoritmiskt härledd fördel för dina LLM:er är fritt tillgängligt för dig och har redan visat sig fungera. Utmaningar för grundläggande AI-processer som Hypergraph Partitioning och Non-Convex Optimization introduceras just nu och det är bara en tidsfråga innan de blir state-of-the-art. Med detta i åtanke skulle jag hävda att det är mer än meningsfullt för dem som arbetar med och investerar i det $TAO ekosystemet att börja rikta en del av sina resurser mot att distribuera och delta i $TIG utmaningar. De eventuella fördelarna för $TAO LLM:er kommer säkert att överskugga den arbetskraft och de resurser som krävs.