Ventura Labs Ép. 57 - Christopher Subia-Waud Christopher (@wanderinweights) est le principal contributeur de Gradients (@gradients_ai) Horodatages 01:11 - Introduction 02:05 - Premier contact avec Bittensor 04:51 - Problème de vérification du sous-réseau 19 05:14 - Vérifications de probabilité du prochain token 07:44 - Vérification des images vs. texte (nuances de diffusion) 08:33 - Comment Bittensor a remodelé sa vision 12:13 - Diplômes NeurIPS vs. impact dans le monde réel 14:00 - Pourquoi Bittensor avance plus vite que le milieu académique 15:51 - Aperçu de Gradients (Sous-réseau 56) 18:14 - Tâches couvertes : Instruct, DPO, GRPO, Diffusion 20:34 - Incitations gagnant-gagnant & conception des émissions 22:37 - Hyperparamètres et espace de recherche 26:04 - Benchmarks vs. HF/Databricks/GCP/Together 31:10 - Tailles les plus performantes (7B–8B) 33:23 - Entraînement itératif sur de grands ensembles de données 35:18 - Fusion de modèles vs. approche séquentielle 36:09 - Demande des clients 38:20 - Gradients 5.0 : tournoi open-source 43:29 - Plus grande surprise de l'open-sourcing 47:59 - Attirer et retenir les meilleurs mineurs 50:20 - Histoires de mineurs et préservation de l'esprit de loisir 52:57 - Partenariat Rayon Labs (Chutes + Gradients) 55:53 - Prospérer sous dTAO ; croissance des émissions et pourquoi 58:01 - Problèmes adaptés à Bittensor à venir 01:00:36 - Construire vers le "meilleur IA" 01:04:58 - Risques des publicités intégrées dans les sorties de modèles 01:07:30 - Conseils aux développeurs IA sceptiques vis-à-vis de la crypto