$TIG і $TAO - синергія, яка робить їх ідеальною парою ТЛ; Д.Р.: Моделі TAO зазнали б величезного зростання продуктивності, складності та ефективності, якби вони використовували кращі алгоритми для свого навчання та функціонування. Найкращий спосіб створення цих алгоритмів – @tigfoundation. Отже, обидві громади отримають значну вигоду від співпраці. Разом вони досягнуть більшого, ніж будь-хто з них міг би досягти поодинці. Введення Я бачив, як багато людей, які нещодавно дізналися про @tigfoundation стверджували, що він схожий на Bittensor або є його конкурентом. Я хотів би швидко вказати на ключові відмінності між ними + підкреслити, чому для них так має сенс працювати разом. Подібності $TAO — це децентралізована, інклюзивна структура для навчання LLM, яка дозволяє майнерам вносити обчислення в її «підмережі» в обмін на токени TAO. Кожна підмережа є розділеним компонентом мережі TAO, який обслуговує штучний інтелект, який навчається для конкретних випадків використання та спрямовується на них. Цей підхід дозволяє дослідникам агрегувати обчислення набагато дешевше, ніж централізовані підходи. $TIG — це децентралізована, інклюзивна структура для розробки алгоритмів, яка дозволяє будь-кому в будь-якому місці зробити свій внесок у розробку найсучасніших алгоритмів за допомогою оптимізації обчислень або коду. Вони отримують винагороду за свій внесок у $TIG токенах. $TIG дозволяє вченим пропонувати «виклики» для різних варіантів використання алгоритмів. Вони функціонують майже так само, як підмережі TAO. Це дозволяє $TIG оптимізувати алгоритми для будь-якого випадку використання і робити це з непередбаченими раніше швидкостями. Обидва є інклюзивними та глобально доступними, що означає, що як навчання LLM, так і вдосконалення алгоритмічних методів, які лежать в його основі, тепер відкриті для всіх, хто може зробити значний внесок. Взаємодії LLM $TAO використовують різні фундаментальні (часто широко доступні) алгоритми для свого навчання та вдосконалення. Складність цих методів (поряд з кількістю делегованих їм обчислень) визначає, скільки енергії та часу потрібно $TAO LLM для вдосконалення. Звідси випливає, що, якщо моделі TAO хочуть конкурувати з сучасними еквівалентами, виробленими централізованими фірмами зі штучним інтелектом, в інтересах TAO брати участь і, можливо, навіть фінансувати фундаментальні дослідження, які покращують існуючі методи. Минулого тижня $TIG довели, що це найшвидший доступний засіб для вдосконалення алгоритмів. Майте на увазі, що підвищення продуктивності, яке забезпечується кращими алгоритмами, експоненціально значніше, ніж те, що виникає завдяки збільшенню обчислень. Якщо ви інвестуєте в те, щоб $TAO перевершити централізованих конкурентів у будь-якому відношенні, це має стати моментом для лампочки. Найдешевший та найефективніший засіб для досягнення та підтримки алгоритмічно виведеної переваги для ваших LLM є у вільному доступі та вже доведено працює. Виклики для фундаментальних процесів штучного інтелекту, таких як розбиття гіперграфа та неопукла оптимізація, лише зараз впроваджуються, і це лише питання часу, коли вони стануть найсучаснішими. Маючи це на увазі, я б стверджував, що для тих, хто працює над екосистемою $TAO та інвестує в неї, більш ніж має сенс почати спрямовувати частину своїх ресурсів на розгортання та участь у $TIG Challenges. Кінцеві вигоди для $TAO LLM неодмінно затьмарять необхідну працю та ресурси.