Ventura Labs Ep. 57 - Christopher Subia-Waud Christopher (@wanderinweights) adalah kontributor utama Gradients (@gradients_ai) Stempel waktu 01:11 - Pendahuluan 02:05 - Kontak pertama dengan Bittensor 04:51 - Masalah verifikasi subnet 19 05:14 - Pemeriksaan probabilitas token berikutnya 07:44 - Memverifikasi gambar vs. teks (nuansa difusi) 08:33 - Bagaimana Bittensor membentuk kembali pandangannya 12:13 - Kredensial NeurIPS vs. dampak dunia nyata 14:00 - Mengapa Bittensor bergerak lebih cepat daripada akademisi 15:51 - Gambaran Gradien (Subnet 56) 18:14 - Tugas yang dicakup: Menginstruksikan, DPO, GRPO, Difusi 20:34 - Insentif pemenang mengambil semua & desain emisi 22:37 - Hiperparameter dan ruang pencarian 26:04 - Tolok ukur vs. HF/Databricks/GCP/Bersama 31:10 - Ukuran berkinerja terbaik (7B–8B) 33:23 - Pelatihan berulang pada kumpulan data besar 35:18 - Penggabungan model vs. pendekatan berurutan 36:09 - Permintaan pelanggan 38:20 - Gradien 5.0: turnamen sumber terbuka 43:29 - Kejutan terbesar dari open-source 47:59 - Menarik dan mempertahankan penambang top 50:20 - Cerita penambang dan melestarikan semangat penghobi 52:57 - Kemitraan Rayon Labs (Chutes + Gradien) 55:53 - Berkembang di bawah dTAO; pertumbuhan emisi dan mengapa 58:01 - Masalah yang cocok dengan Bittensor di depan 01:00:36 - Membangun menuju "AI terbaik" 01:04:58 - Risiko iklan yang disematkan dalam output model 01:07:30 - Saran untuk pengembang AI yang skeptis terhadap kripto