Ventura Labs Jakso 57 - Christopher Subia-Waud Christopher (@wanderinweights) on Gradients (@gradients_ai) -teoksen pääkirjoittaja Aikaleimat 01:11 – Johdanto 02:05 - Ensimmäinen yhteydenotto Bittensoriin 04:51 – Aliverkon 19 vahvistusongelma 05:14 – Seuraavan tunnuksen todennäköisyystarkistukset 07:44 – Kuvien ja tekstin tarkistaminen (diffuusion vivahteet) 08:33 - Kuinka Bittensor muokkasi näkemystään 12:13 – NeurIPS-tunnistetiedot vs. reaalimaailman vaikutus 14:00 - Miksi Bittensor liikkuu nopeammin kuin akateeminen maailma 15:51 – Liukuvärien (aliverkko 56) yleiskatsaus 18:14 - Käsitellyt tehtävät: Ohjeet, DPO, GRPO, diffuusio 20:34 - Voittaja vie kaiken -kannustimet ja päästösuunnittelu 22:37 – Hyperparametrit ja hakutila 26:04 – Vertailuarvot vs. HF/Databricks/GCP/Together 31:10 – Parhaiten toimivat koot (7B–8B) 33:23 – Iteratiivinen koulutus suurille tietojoukoille 35:18 – Mallin yhdistäminen vs. peräkkäinen lähestymistapa 36:09 - Asiakkaiden kysyntä 38:20 - Gradients 5.0: avoimen lähdekoodin turnaus 43:29 - Suurin yllätys avoimesta lähdekoodista 47:59 - Huippulouhijoiden houkutteleminen ja pitäminen 50:20 - Kaivostyöläisten tarinoita ja harrastelijahengen säilyttämistä 52:57 - Rayon Labsin kumppanuus (Chutes + Gradients) 55:53 - Kukoistaminen dTAO:n alaisuudessa; Päästöjen kasvu ja miksi 58:01 - Bittensor-sopivat ongelmat edessä 01:00:36 - Rakentaminen kohti "parasta tekoälyä" 01:04:58 – Mallin tuotoksiin upotettujen mainosten riskit 01:07:30 - Neuvoja kryptoon epäileville tekoälykehittäjille