$TIG 和 $TAO - 使它们成为完美搭配的协同效应 TL;DR：如果 TAO 的模型使用更好的算法进行训练和功能，它们的性能、复杂性和效率将会获得巨大的提升。产生这些算法的最佳方式是 @tigfoundation。因此，两个社区都将从合作中获得实质性的好处。 他们一起能取得的成就远超各自单独的能力。 简介 我看到一些最近发现 @tigfoundation 的人声称它与 Bittensor 相似或是其竞争对手。我想快速指出两者之间的关键区别，并强调为什么它们合作是如此合理。 相似之处 $TAO 是一个去中心化、无需许可的 LLM 训练框架，允许矿工为其“子网”贡献计算资源，以换取 TAO 代币。每个子网是 TAO 网络的一个分区组件，专门针对特定用例训练和指导的 AI。这种方法使研究人员能够以比集中式方法更便宜的方式聚合计算资源。 $TIG 是一个去中心化、无需许可的算法开发框架，允许任何地方的任何人通过计算或代码优化为最先进的算法开发做出贡献。他们的贡献以 $TIG 代币支付。$TIG 允许科学家为特定算法用例提出“挑战”。它们的功能与 TAO 子网非常相似。这使得 $TIG 能够为任何用例优化算法，并以以前未曾见过的速度进行。 两者都是无需许可和全球可访问的，这意味着 LLM 训练和支撑其的算法方法的改进现在对所有能够有意义贡献的人开放。 协同效应 $TAO 的 LLM 使用各种基本（通常是广泛可用的）算法进行训练和改进。这些方法的复杂性（以及分配给它们的计算量）决定了 $TAO LLM 改进所需的能量和时间。 因此，如果 TAO 模型想要与集中式 AI 公司生产的最先进同类产品竞争，TAO 最好参与并可能资助改善现有方法的基础研究。 $TIG 上周证明了它是改善算法的最快手段。请记住，优质算法带来的性能提升是通过增加计算量所产生的提升的指数级更显著。 如果您希望 $TAO 在任何方面超越集中式竞争对手，这应该是一个启发时刻。获得和维持算法导向优势的最便宜和最有效的方式对您来说是自由可得的，并且已经证明有效。像超图划分和非凸优化这样的基础 AI 过程的挑战刚刚被引入，成为最先进的技术只是时间问题。 考虑到这一点，我认为对于那些在 $TAO 生态系统中工作和投资的人来说，开始将一些资源用于部署和参与 $TIG 挑战是非常合理的。最终对 $TAO LLM 的好处肯定会超过所需的劳动和资源。