ReadyAI Subnet 33 — Mise à jour de la feuille de route 🚀 Les chaînes de prompts dynamiques seront lancées lundi 25 août Nous avons été concentrés sur la mise à niveau de Subnet 33 pour prendre en charge les chaînes de prompts dynamiques : notre nouvelle façon de diffuser des tâches personnalisées de niveau entreprise aux mineurs. Cela débloque des charges de travail plus riches pour les clients d'entreprise avec lesquels nous avons travaillé et pour notre génération de jeux de données Common Crawl → Markdown pour les agents activés par RAG et le protocole de contexte de modèle (MCP). 🔔 Lancement (lun, 25 août) : Chaînes de prompts dynamiques Des types de prompts entièrement personnalisables (par exemple, Common Crawl → Markdown, tâches d'extraction d'entreprise) peuvent être dispatchés à tous les mineurs. Nous avons testé Common Crawl Markdown via le validateur ReadyAI ; la semaine prochaine, nous permettrons à tous les validateurs sur Subnet 33 d'émettre ces tâches à l'échelle du réseau. 📚 Création du jeu de données fondamental pour l'ère agentique Nous commençons un jeu de données Common Crawl optimisé pour Markdown en open source, conçu pour les LLM, RAG et agents MCP. Notre jeu de données de conversations est déjà l'un des plus téléchargés sur Hugging Face ; nous nous attendons à ce que ce corpus Markdown devienne aussi fondamental pour RAG/MCP que FineWeb l'a été pour le pré-entraînement. 🤖 Semaine du 1er septembre : Agent Tao à accès par token (alpha) Nous lançons un frontend d'Agent Tao à accès par token avec des fonctionnalités améliorées pour les détenteurs d'Alpha de Subnet 33. Au départ, vous aurez besoin de 50 Alpha pour y accéder. C'est le seul moyen de discuter en privé avec l'Agent TAO pour garder l'alpha pour vous 🤓 🛡️ Fin septembre–octobre : Mise à niveau de la confidentialité + Incitations Nous introduisons une mise à jour du protocole de préservation de la confidentialité et un mécanisme d'incitation v2 pour soutenir tout type de tâche personnalisée dont les entreprises ont besoin pour des charges de travail de données structurées complexes—tout en encourageant les flux agentiques (raisonnement multi-étapes, utilisation d'outils) de la part des mineurs pour une plus grande précision.