Ventura Labs Ep. 57 - クリストファー・スビア・ワウド Christopher(@wanderinweights)は、Gradients(@gradients_ai)の主な貢献者です。 タイムスタンプ 01:11 - はじめに 02:05 - Bittensor との最初の接触 04:51 - サブネット 19 の検証の問題 05:14 - 次のトークンの確率チェック 07:44 - 画像とテキストの検証 (拡散のニュアンス) 08:33 - Bittensor が見解を再構築した方法 12:13 - NeurIPSの認証情報と現実世界への影響 14:00 - Bittensor が学界よりも速く動く理由 15:51 - グラデーション (サブネット 56) の概要 18:14 - 対象タスク: Instruct、DPO、GRPO、拡散 20:34 - 勝者総取りのインセンティブと排出量の設計 22:37 - ハイパーパラメーターと検索空間 26:04 - ベンチマークと HF/Databricks/GCP/Together 31:10 - 最高のパフォーマンスのサイズ (7B–8B) 33:23 - 大規模なデータセットでの反復トレーニング 35:18 - モデルのマージとシーケンシャル アプローチ 36:09 - 顧客の需要 38:20 - グラデーション 5.0: オープンソース トーナメント 43:29 - オープンソースによる最大の驚き 47:59 - トップマイナーの獲得と維持 50:20 - 鉱山労働者の物語と趣味の精神の維持 52:57 - Rayon Labsとのパートナーシップ(シュート+グラデーション) 55:53 - dTAOの下で繁栄。排出量の増加とその理由 58:01 - Bittensor 適性の問題が待ち受ける 01:00:36 - 「最高のAI」に向けて構築 01:04:58 - モデル出力に埋め込まれた広告のリスク 01:07:30 - 暗号通貨に懐疑的なAI開発者へのアドバイス