$TIG 和 $TAO - 使它們成為完美搭配的協同效應 簡而言之：如果 TAO 的模型能夠使用更好的算法進行訓練和運作，將會在性能、複雜性和效率上獲得巨大的提升。生產這些算法的最佳方式是 @tigfoundation。因此，兩個社區都將從合作中獲得實質性的好處。 他們一起能夠達成的成就，遠超過各自單獨的能力。 簡介 我看到一些最近發現 @tigfoundation 的人聲稱它與 Bittensor 相似或是其競爭對手。我想快速指出這兩者之間的關鍵差異，並強調為什麼它們合作是如此合理。 相似之處 $TAO 是一個去中心化、無需許可的 LLM 訓練框架，允許礦工為其「子網」貢獻計算資源，以換取 TAO 代幣。每個子網是 TAO 網絡的一個分區組件，專門針對特定用例訓練和指導的 AI。這種方法使研究人員能以比集中式方法更便宜的方式聚合計算資源。 $TIG 是一個去中心化、無需許可的算法開發框架，允許任何地方的人貢獻計算或代碼優化來開發最先進的算法。他們的貢獻將以 $TIG 代幣支付。$TIG 允許科學家為特定算法用例提出「挑戰」。它們的運作方式與 TAO 子網非常相似。這使得 $TIG 能夠針對任何用例優化算法，並以之前未曾見過的速度進行。 兩者都是無需許可且全球可訪問的，這意味著 LLM 訓練和支撐其運作的算法方法的改進現在對所有能夠有意義地貢獻的人開放。 協同效應 $TAO 的 LLM 使用各種基本（通常是廣泛可用的）算法進行訓練和改進。這些方法的複雜性（以及分配給它們的計算量）決定了 $TAO LLM 改進所需的能量和時間。 因此，如果 TAO 模型想要與集中式 AI 公司生產的最先進同類產品競爭，TAO 參與並可能資助改善現有方法的基礎研究是最符合其利益的。 $TIG 上週證明了它是改善算法的最快方式。請記住，通過更好的算法所帶來的性能提升，遠比僅僅增加計算量所產生的提升要顯著得多。 如果你希望 $TAO 在任何方面超越集中式競爭對手，這應該是一個啟發時刻。獲得和維持算法衍生優勢的最便宜和最有效的方法對你來說是免費的，並且已經證明有效。像超圖劃分和非凸優化這樣的基本 AI 過程挑戰現在才剛剛被引入，距離它們成為最先進的技術只有時間問題。 考慮到這一點，我認為對於那些在 $TAO 生態系統中工作和投資的人來說，開始將一些資源用於部署和參加 $TIG 挑戰是非常合理的。對於 $TAO LLM 的最終好處肯定會超過所需的勞動和資源。