แผนที่การลงทุน

ผู้เขียน:ยา โคบ เจาแบบ OSG

มันเป็นสิ่งที่ฉลาดที่สุดในโลก“ การ จัด ระเบียบ แบบ จําลอง ”การเรียนรู้สถิติส่วนใหญ่“ การ หา เหตุ ผล ที่ ถูก ต้อง แม่นยํา ”ในฐานะระบบการแข่งขันหลักกําลังประมวลผลหลังการทํางานความสําคัญของมันเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว。ค้นหาลึก- R1มันเป็นสัญญาณเพิ่มการเรียนรู้การเปลี่ยนตัวอย่างในวัยของนางแบบขนาดใหญ่ ได้นําไปสู่การตกลงอุตสาหกรรม:ฝึกก่อนฝึกฐานความสามารถทั่วไปในการสร้างโมเดลเพิ่มการเรียนรู้แทนที่จะเป็นเครื่องมือที่เทียบค่าได้ มันแสดงให้เห็นว่า สามารถยกระดับคุณภาพของห่วงโซ่เหตุผล。

ในขณะเดียวกันเว็บ 3การดัดแปลงความสัมพันธ์ของ AI'S การผลิตกับระบบ กระตุ้นการเข้ารหัส กําลังมีการปรับเปลี่ยนโครงสร้างผ่านเครือข่ายอัลกอริทึม การ ศึกษา วิจัย นี้ จะ ย่อย สลาย โครง สร้าง ของ เอ ไอ และ เทคนิค การ เรียน รู้ ที่ เสริม สร้าง แสดง ถึง ผล ประโยชน์ ด้าน โครง สร้าง ของ การ เพิ่ม พูน ความ รู้ ของ โครงการ x เว็บ 3 และ โครงการ วิเคราะห์ เช่น ไพร น์ อิน เท เบิล, เกน ซีน, โน ซุส Research, Pluple, Graphy and Fring AI。

I. AI สามขั้นตอนของการฝึกอบรม : ก่อนการฝึก, การปรับโครงสร้างของคําสั่งและการจัดตําแหน่งหลังฝึก

รุ่นภาษาสมัยใหม่ (HLM)LLMวงจรการฝึกซ้อมทั้งหมด โดยปกติแล้วจะถูกแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนหลัก: การสอนก่อนการสอน (การฝึกก่อน) ดูลาดเลาที่ละเอียด (pre-training)แบบ SFT(D) หลังฝึกอบรม/RL. สาม คน นี้ ทํา หน้า ที่ ของ “การ สร้าง แบบ จําลอง โลก — ความ สามารถ ใน การ ปฏิบัติ ภารกิจ — การ สร้าง การ หา เหตุ ผล และ ค่า นิยม ต่าง ๆ ’ ซึ่ง โครง สร้าง ด้าน การ คํานวณ, ข้อ เรียก ร้อง ด้าน ข้อมูล และ ความ ยุ่ง ยาก ใน การ ทํา ให้ ได้ ผล ดี。

ฝึกก่อนฝึกโดยขนาดใหญ่เรียนรู้ด้วยตัวเอง (Self-guerviewed เรียนรู้)การจําลองโครงสร้างทางสถิติทางภาษา และรูปแบบโลกข้ามมิติ เป็นพื้นฐานสําหรับความสามารถของแอลแอลเอ็ม ขั้น ตอน นี้ ซึ่ง เกี่ยว ข้อง กับ การ ฝึก อบรม ทั่ว โลก และ ประสาน งาน กัน เป็น ล้าน ๆ เรื่อง เรื่อง เนื้อหา ภาษา ระดับ สูง ๆ ต้อง อาศัย การ ปรับ ปรุง ด้าน ลิขสิทธิ์ และ ลิขสิทธิ์ ข้อมูล หลาย หมื่น ถึง หลาย หมื่น ถึง หลาย หมื่น กลุ่ม พันธุ์ พันธุ์ ที่ มี ค่า ใช้ จ่าย สูง ถึง 80 ถึง 95 เปอร์เซ็นต์。
กํากับการตกแต่งอย่างละเอียดสําหรับความสามารถและรูปแบบคําสั่งในการปฏิบัติภารกิจ ข้อมูลมีขนาดเล็กและค่าใช้จ่ายประมาณ 5-15%, ดี tuning เป็นไปได้ฝึกเต็มกําลังสามารถใช้ได้การปรับค่าพารามิเตอร์อย่างละเอียด (PEFF)วิธี การ ที่โลร่าฉันไม่รู้คิว- โลราถึงปรับตัวได้มันเป็นกระแสหลักของอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม เกรเดียนยังคงต้องปรับให้สอดคล้องกัน เพื่อจํากัดศักยภาพในการทําให้เหมาะสม。
กําลังประมวลผลหลังการทํางานประกอบ ด้วย หลาย ขั้น ตอน ใน การ คิด หา เหตุ ผล, ค่า นิยม, และ ขอบ เขต ของ แบบ อย่าง ทั้ง โดย การ เสริม ระบบ การ เรียน รู้ (RLHF) ให้ เข้ม แข็ง ขึ้น)RLAIFGRAPO รวมถึง RLวิธีการแบบ โอปติเมชัน (DPO)ถึงโพรเซสจําลอง (PRM)เดี๋ยว ปริมาตรและค่าใช้จ่ายที่ต่ํากว่า (5-10 เปอร์เซ็นต์) ของข้อมูลในช่วงนี้ มีความเข้มข้นในการปรับปรุงโรแลตและกลยุทธ์ ตามธรรมชาติแล้ว มันรองรับการใช้งานแบบเดินและควบคุมได้โดยไม่ต้องมีน้ําหนักเต็ม ซึ่งรวมกับการประมวลผลและกระตุ้นลูกโซ่ที่ยั่งยืน สามารถสร้างเครือข่ายการอบรมแบบเปิดทําการสอนได้。

สอง (บรรยาย) ความ เป็น จริง, ความ ก้าว หน้า และ ความ เข้าใจ

การ เสริม สร้าง สถาปัตยกรรม และ ส่วน สําคัญ ของ การ เรียน รู้

การ เรียน รู้ เพิ่ม เติม (การ เรียน รู้ เสริม, อาร์ แอล)ผ่าน“ การติดต่อสื่อสารระหว่างสิ่งแวดล้อม - การป้อนอาหาร- strategic update"แบบจําลองการขับรถ การปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจอัตโนมัติ และโครงสร้างหลักของมัน สามารถถูกมองว่าเป็นวงจรสะท้อนกลับ ระบบ RL ที่สมบูรณ์ มักประกอบด้วยส่วนประกอบ 3 ชนิด:โพลลิตี้ โรแลค นักศึกษาฉันไม่รู้ ยุทธวิธี นี้ มี ปฏิกิริยา ต่อ สภาพ แวด ล้อม ใน การ สร้าง เครื่อง บิน ราง และ นัก เรียน ปรับ ปรุง กลยุทธ์ ที่ อาศัย สัญญาณ รางวัล เป็น หลัก ซึ่ง ทํา ให้ มี กระบวนการ เรียน รู้ ที่ ทัน สมัย และ เหมาะ สม:

นโยบายรุ่นของการกระทําจากสภาพของสิ่งแวดล้อม อยู่ที่หัวใจของการตัดสินใจระบบ การ ฝึก อบรม เรียก ร้อง ให้ มี การ แพร่ ไป ใน ทิศ ทาง ตรง กัน ข้าม เพื่อ รักษา ความ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย การ หา เหตุ ผล สามารถ กระจาย ไป ยัง โหนด ต่าง ๆ ได้ โดย เทียบ เท่า กัน。
ตัวอย่างประสบการณ์ (Rolout)Node ใช้การปฏิสัมพันธ์ทางสิ่งแวดล้อมตามกลยุทธ์ สร้างเส้นทางปฏิบัติการของรัฐ ฯลฯ กระบวนการนี้มีความคล้ายคลึงกันมาก และการสื่อสารก็ต่ํามาก และความแตกต่างของฮาร์ดแวร์。
ผู้สอน– การคอมโพเนนท์เพลงทั้งหมด และการจัดระบบเกรเดียนต์เชิงยุทธศาสตร์เป็นการอัพเกรดเฉพาะโมดูลที่มีระดับสูงสุดของการคํานวณ และความต้องการแบบแบนด์วิช。

เพิ่มกรอบสําหรับการเรียนรู้ (RLHF → RLAIF → PRIM → GRAPO)

ตาม ปกติ แล้ว การ เรียน รู้ เพิ่ม เติม สามารถ แบ่ง ออก เป็น ห้า ขั้น ตอน โดย มี กระบวนการ โดย รวม ดัง ที่ พรรณนา ไว้ ข้าง ล่าง นี้:

# ฉันไม่รู้ #ข้อมูล ระยะ

ภายใต้คําใบ้ที่ป้อนเข้ามา กลยุทธ์สร้างหลายผู้สมัครเหตุผล โซ่หรือแทร็คที่สมบูรณ์。

# ฉันไม่รู้ #ระยะป้อนเสียงที่ควรใช้ (RLHF / RLAIF)

RLHFการทําให้ผลลัพธ์จําลอง สอดคล้องกับค่าของมนุษย์มากขึ้น ผ่านคําตอบหลาย ๆ ผู้สมัคร, การระบุตามอําเภอใจ, การฝึกแบบจําลองแรงจูงใจ (RM) และกลยุทธ์ของ PPO ที่เหมาะสมที่สุด คือ การเชื่อมโยงสําคัญของ GP-3.5 GPT-4
RLAIFแทนที่ป้ายด้วยตนเองที่เขียนด้วย AI ผู้พิพากษาหรือกฎรัฐธรรมนูญ, การใช้สิทธิในการเข้าซื้อรายการที่นิยมอัตโนมัติ, ค่าธรรมเนียมการลดทอนค่าลงอย่างมีนัยสําคัญ และสามารถพิมพ์ได้, ได้กลายมาเป็นรูปแบบการจัดตําแหน่งหลักสําหรับ Anthoric, OpenAI, Depace, ฯลฯ。

# ฉันไม่รู้ #การ เลียน แบบ

และเรียนรู้ที่จะทําแผนที่เป็นรางวัล RM สอนโมเดล "คําตอบที่ถูกต้องคืออะไร" และ PRM สอนโมเดล "วิธีหาเหตุผลที่ถูกต้อง"。

RM (รุ่นเดิม)เพื่อประเมินคุณภาพของคําตอบสุดท้าย เฉพาะผลลัพธ์ที่มีเรต:
โพรเซส Modelแทน ที่ จะ ประเมิน เพียง คํา ตอบ ขั้น สุด ท้าย มัน ได้ คะแนน จาก ทุก ขั้น ตอน ของ การ หา เหตุ ผล, ทุก สัญลักษณ์, ทุก ส่วน ของ หลัก เหตุ ผล, และ เป็น เทคโนโลยี สําคัญ สําหรับ OpenAI O1 และ ดีปฟีก-R1 โดย พื้น ฐาน แล้ว “สอน วิธี คิด ของ ตัว อย่าง. ”。

# ฉันไม่รู้ #ขั้น ตอน การ พิสูจน์ ความ ถูก ต้อง ของ ร่าง กาย (RLVR / รางวัล)

การนําของ "ข้อจํากัดที่ยั่งยืน" ในรุ่นและการใช้สิ่งจูงใจ ซึ่งส่งผลให้สิ่งจูงใจเกิดขึ้นมากที่สุดเท่าที่จะทําได้ จากกฏที่เลียนแบบได้ ข้อเท็จจริง หรือความเห็นใจ ช่วยลดความเสี่ยงของการให้รางวัลและอคติ。

# ฉันไม่รู้ #การใช้ข้อกําหนด

มันเป็นการปรับปรุงตัวแปรนโยบาย นําโดยสัญญาณจากรุ่นรางวัล เพื่อให้ได้เหตุผลมากขึ้น วิธีการหาค่าเหมาะที่สุดของกระแสหลักรวมถึง:

PPORLHF ของความเหมาะสมดั้งเดิมซึ่งยาวสําหรับความมั่นคง, มักจะมีข้อจํากัด เช่นความช้าและความมั่นคงไม่เพียงพอ ในงานให้เหตุผลที่ซับซ้อน。
GroPO (นโยบาย โอปติเมชันสัมปชัญญะ) ของกลุ่มชาตินิยม (ค.ศ. มันเป็นแก่นหลักของนวัตกรรมดีพซีก-อาร์1 ที่ประมาณค่าที่ต้องการโดยจําลอง ผลประโยชน์ภายในกลุ่มคําตอบผู้สมัครแทนการเรียงลําดับ วิธี การ รักษา นี้ ใช้ ได้ ผล ดี กว่า。
DPO (โปรแกรมการจัดการการเลือกตั้ง)การเรียนรู้ที่ไม่ประสบความสําเร็จ หลังจากฝึกอบรม: แทนที่จะสร้างแบบรางรถไฟและสิ่งจูงใจ。

# ฉันไม่รู้ #การขยายนโยบายใหม่

โมเดลโอปทิเมตคือ: ห่วงโซ่ที่แข็งแรงขึ้นของยุคแห่งการให้เหตุผล (System-2 Resoning) เพิ่มพฤติกรรมของมนุษย์หรือ AI ที่เป็นมิตร, ความใกล้ชิดต่ํา ความปลอดภัยสูง โมเดลนี้ยังคงเรียนรู้ค่านิยม การปรับปรุงกระบวนการอย่างเหมาะสม ปรับคุณภาพของการตัดสินใจ。

ห้าหมวดหมู่อุตสาหกรรมกว้างสําหรับการเรียนรู้เพิ่ม

เพิ่มการเรียนรู้ตั้งแต่เกมแรกฉลาดจนถึงแก่กรอบหลักของการแยกฝุ่น การตัดสินใจอัตโนมัติ ประยุกต์สามารถจัดกลุ่มเป็นห้าหมวดหมู่กว้าง。

เกมและแผน กลยุทธ์. มันเป็นทิศทางแรกของ RL ในสภาพแวดล้อมเช่น อัลฟาโก อัลฟาเซโร อัลฟาสตาร์, OpenAI 5 และอื่น ๆ ที่ RL แสดงสติปัญญาในการตัดสินใจ。
เออาร์แอล ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้วิธีจัดการ การออกกําลังกายและงานข้ามมิติ (เช่น อาร์ที-2, RT-X) ผ่านการควบคุมอย่างต่อเนื่อง。
การ วิจัย ทาง ดิจิตอล / LLM System 2RL + PRM ส่งเสริมโมเดลขนาดใหญ่ที่ย้ายจาก "รูปแบบภาษาไทย" ไปเป็น "เหตุผลตามหลัก" แทนผลลัพธ์เช่น ดีพ ซีเค-R1, OpenAI O1/o3, Antographic Claude and AlphaGeometry ซึ่งโดยหลักแล้วเป็นการให้ผลดีที่สุดในระดับของเหตุผล แทนที่จะแค่ประเมินคําตอบสุดท้าย。
การ ค้น พบ ทาง วิทยาศาสตร์ โดย อัตโนมัติ และ การ ปรับ ปรุง ให้ ดี ที่ สุด ทาง คณิตศาสตร์RL. สืบค้นหาโครงสร้างหรือกลยุทธ์ที่ดีที่สุด ในรางวัลที่ไม่จํากัด และพื้นที่อันกว้างใหญ่ และนําไปสู่การค้นพบพื้นฐาน เช่น Alpha Tensor, AlphaDevi, Fifition RL และแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสํารวจเกินสัญชาตญาณของมนุษย์。
การตัดสินใจลดขนาดลงRL ถูกใช้สําหรับการทําให้เหมาะสมที่สุดในกลยุทธ์ การควบคุมความเสี่ยงในระดับสูง และระบบการค้าด้วยตนเอง。

3 การแข่งขันธรรมชาติระหว่างการเรียนรู้เพิ่มกับเว็บ 3

การเรียงตัวระดับสูงระหว่าง RL กับ web3 จากทั้งคู่“ ระบบขับเคลื่อนอย่างยิ่งยวด"ฉันไม่รู้ RL พึ่งสัญญาณที่กระตุ้นให้ส่งสัญญาณ กลยุทธ์ปรับแต่งและบล็อกห่วงโซ่ ขึ้นอยู่กับแรงจูงใจทางเศรษฐกิจ ความต้องการหลักของ RL — ขนาดขนาดใหญ่ Isomer Rollout, แรงจูงใจในการจัดวางและตรวจสอบความถูกต้อง — เป็นข้อได้เปรียบของโครงสร้างของเว็บไซต์ 3 อย่างแม่นยํา。

# ฉันไม่รู้ #การ ใช้ เหตุ ผล กับ การ ฝึก

กระบวนการฝึกเพื่อเพิ่มการเรียนรู้ สามารถแบ่งออกเป็นสองขั้นตอนได้อย่างชัดเจน

หมุน & 90โมเดลสร้างข้อมูลจํานวนมาก โดยใช้กลยุทธ์ในปัจจุบันคอมพิวเตอร์แต่..การ สื่อ ความ มี จุด อ่อนภารกิจ มันไม่ได้ต้องการการสื่อสารบ่อย ๆ ระหว่างโหนด และเหมาะสมสําหรับการจําหน่ายทั่วโลกของจีพียู。
ปรับปรุง (Parameter update)การปรับปรุงน้ําหนักรุ่นตามข้อมูลที่สะสมมา ซึ่งต้องการโหนดศูนย์กลางแบนด์วิดที่สูงมาก。

การรวมกันของโครงสร้างพลังงานที่เป็นกลางธรรมชาติ: การ ออก กําลัง กาย อาจ ส่ง เสริม ให้ มี การ เปิด เครือ ข่าย เพื่อ จัด การ เรื่อง การ บริจาค โดย ใช้ กลไก ที่ เป็น เครื่องหมาย ส่วน การ ปรับ ปรุง แบบ จําลอง จะ รักษา ความ จดจ่อ เพื่อ รับ ประกัน ความ มั่นคง。

# ฉันไม่รู้ #ความทึบแสง

ZK และพิสูจน์หลักฐานของ Learning ให้วิธีตรวจสอบว่า โหนดนั้นจริงหรือไม่ในเหตุผล และแก้ปัญหาของความซื่อสัตย์ในเครือข่ายเปิด งาน บาง อย่าง เช่น รหัส, การ หา เหตุ ผล ทาง คณิตศาสตร์, นัก คัด ลอก ต้อง ตรวจ สอบ เพียง เพื่อ ยืน ยัน ว่า งาน มี ภาระ หนัก และ ทํา ให้ ความ น่า เชื่อ ถือ ของ ระบบ อาร์ แอล ที่ ได้ รับ การ ยกย่อง。

# ฉันไม่รู้ #ชั้นที่แสดงผลสะท้อนกลับ, กลไกการผลิตที่ขึ้นอยู่กับเศรษฐกิจเงิน

Web3' กลไกสัญลักษณ์ RLHF/RLAIF' S ที่ต้องการ attachments โดยจัดทําโครงสร้างสิ่งจูงใจที่โปร่งใส ไม่สมบูรณ์สําหรับรุ่นข้อมูล คําประกันและการลดโทษ (Shanking/Slashing) และเพิ่มขีด จํากัดคุณภาพของผลตอบรับ และสร้างตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และจัดระบบป้อนกลับได้ชัดเจนกว่าแพกเกจดั้งเดิม。

# ฉันไม่รู้ #การเรียนรู้แบบหลายปัญญา (MARL) ความเป็นไปได้

ห่วงโซ่บล็อกเป็นหลักเปิด, โปร่งใสและอย่างต่อเนื่อง สภาพแวดล้อมหลายปัญญา และบัญชี, สัญญาและร่างกายที่ชาญฉลาด แม้ ว่า ยัง อยู่ ใน ช่วง ต้น ๆ แต่ รัฐ นี้ ก็ ได้ รับ การ เปิด เผย การ จัด เตรียม เกี่ยว กับ ลักษณะ นิสัย ที่ พิสูจน์ ได้ และ สามารถ ตั้ง โปรแกรม ได้ จึง เป็น ข้อ ได้ เปรียบ ตาม หลัก การ สําหรับ พัฒนาการ ใน อนาคต ของ มาร์ล。

คลาสสิกเว็บ 3 + วิเคราะห์โครงการการเรียนรู้เพิ่มเติม

จากกรอบความคิดที่อธิบายไว้ด้านบน เราจะทําการวิเคราะห์สั้น ๆ ของโครงการตัวแทนมากที่สุด ในนิเวศปัจจุบัน:

หลักการพื้นฐาน: กระบวนการเรียนรู้แบบก้าวหน้า

ไพรม์Indeproject ถูกมอบหมายให้สร้างตลาดคอมพิวเตอร์เปิดโลก การลดการอบรมลง ส่งเสริมความเหมาะสมของความร่วมมือ และพัฒนาเทคโนโลยีการเปิดเผยข้อมูล ระบบของมันรวมถึง: University Commitute (Universal Cload/Distritual Environment) สภาพแวดล้อมแบบอินเทลเท็ค (10B-1000+), ศูนย์การเปิดโครงการส่งเสริมการเรียนรู้ สภาพแวดล้อม (Envronments HUG) และกลไกข้อมูลจุลชีพขนาดใหญ่ (SNESTATICTICT)。

โครงสร้างพื้นฐานอินฟรา โครงสร้างแกน YFra ส่วนประกอบรากที่สองโครงร่างนี้ออกแบบมาโดยเฉพาะ สําหรับสภาพแวดล้อมที่มีความร้อนมาก และมีความเกี่ยวข้องอย่างมากในการเพิ่มการเรียนรู้โพรโทคอล Open Divolutionความซื่อสัตย์ของการคํานวณเครื่อง มือ ทํา ความ ร้อนเดี๋ยว。

# ฉันไม่รู้ #โครงสร้างพื้นฐานอินฟรา โครงสร้างแกน YFra ส่วนประกอบ

# ฉันไม่รู้ #บล็อกการก่อสร้างเทคโนโลยี: การขยายขั้นบันได การศึกษาเฟรมเวิร์ก

รากที่สองเป็นกลไกการฝึกแกนหลักของไพรน์อินเท็ค ออกแบบสําหรับการออกแบบสิ่งแวดล้อมขนาดใหญ่Actor-Learnerการถอดรากถอนโคนอย่างสมบูรณ์แบบ ของการให้เหตุผลสูง และการสร้างใหม่อย่างต่อเนื่อง。Executer (ผู้ทํางานภายนอก)ถึงผู้เรียน (ผู้ฝึก)ถ้าไม่มีการบล็อคที่สอดคล้องกัน โหนดสามารถถูกเพิ่มหรือถอนตัวได้ตลอดเวลา โดยมีข้อมูลต่อไปนี้จะถูกอัปโหลด:

Executer Actor (ผู้ทํางานภายนอก)ความรับผิดชอบในการหาเหตุผลจําลอง และรุ่นข้อมูล ผู้เลือกเอกมีการสร้างนวัตกรรม เครื่องยนต์หาเหตุผล VLM ที่ปลาย Actor ความสามารถของ VLM Pagedultive เทคโนโลยีและการเรียงต่อเนื่องช่วยให้ Actor สร้างเส้นทางหาเหตุผลที่สูงมาก。
ลูกศิษย์ (ครู)รับผิดชอบในกลยุทธ์ที่ดีที่สุด นักศึกษาเอาข้อมูลจากประสบการณ์ที่ใช้ร่วมกันในเขตบัฟเฟอร์ทีละขั้น เพื่อปรับปรุงเกรเดียน โดยไม่รอให้ Actor ทั้งหมด เสร็จสมบูรณ์。
พิกัด (ออร์เคสตรา)รับผิดชอบการเคลื่อนไหวของน้ําหนักแบบจําลองและการไหลของข้อมูล。

# ฉันไม่รู้ #จุดสําคัญของนวัตกรรม

อัจฉริย ภาพ จริง2551 : อภินันทนาการหลักละทิ้งตัวอย่างการประสานของ PPO แบบดั้งเดิมโดยไม่รอจุดที่ช้า โดยไม่มีการเรียงตามลําดับ ดังนั้นจํานวนและประสิทธิภาพของ GPU สามารถเข้าถึงได้ตลอดเวลา วางความเหมาะสมของ RL。
ความลึกสืบค้นเมื่อ FSDP2 ผ่านการแบ่งพารามิเตอร์และ MoE บางส่วน, ไพรม์-rl จะช่วยให้โมเดล 100 พันล้านระดับ ได้รับการอบรมอย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่กระจายออกไป และ Actor เท่านั้นที่ทํางาน ผู้เชี่ยวชาญลดค่าใช้จ่ายในการมองเห็นและเหตุผลอย่างมีนัยสําคัญ。
GroPO+ (องค์การนโยบายสัมพัทธ์)RAPO ยกเว้นเครือข่าย litical ลดค่าใช้จ่ายในการคํานวณและมองเห็น สภาพแวดล้อมที่ลอยตัวตามธรรมชาติ。

# ฉันไม่รู้ #INTLECTIONS ครอบครัว แบบ: สัญลักษณ์ แห่ง ความ เหมาะ สม ของ ความ อาวุโส ทาง เทคโนโลยี อาร์ แอล

AUGUST-1 (10B, OCTOBER 2024)เป็นครั้งแรกที่ได้แสดงให้เห็นว่า Open DiLO Co มีความสามารถในการฝึกอบรมอย่างมีประสิทธิภาพใน ISomer Networks ข้ามสามทวีป (การสื่อสาร <2 เปอร์เซ็นต์, แคลคูลัส 98%) ทําลายการรับรู้ทางกายภาพของการฝึกอบรมทางภูมิศาสตร์
AUGUST 2 (32B, APRIL 2025)( ก) การตรวจสอบความถูกต้องของ ความสามารถในการเก็บสะสมของหลักและ RAPO + ในหลายขั้นตอนที่ล่าช้าและตัวแปรสภาพแวดล้อม สําหรับการปรับความเหมาะสมของการเปิดการคํานวณทั่วโลก เข้าร่วมเป็นแรกของรุ่นที่ได้รับอนุญาต RL
AprilCT-3 (106B Moe, November 2025)การใช้โครงสร้างบางๆ ที่เปิดใช้งานตัวแปรเฉพาะ 12B, การฝึกบน 512xH2200 และการแสดงการให้เหตุผลของเรือธง (AIME 90.8 เปอร์เซนต์, GPQA 74.4 เปอร์เซ็นต์, MMLU-PE8.9 percenter, etc. ได้ทําให้ผลงานโดยรวม ใกล้เคียงกับ หรือแม้กระทั่งเกินรุ่นปิดศูนย์รวมของตัวเอง。

นอกจากนี้ยังมีโครงสร้างพื้นฐานที่สนับสนุน:เปิด Divolution( ก) ปรับปรุงปริมาณการสื่อสารสําหรับการฝึกข้ามภาควิชาภูมิศาสตร์ หลายร้อยเท่าของความแตกต่างระหว่างเวลาการสื่อสารบางๆปูมบันทึกบน + เครื่องตรวจสอบรูปแบบให้เป็นศูนย์กลางระดับผู้บริหารที่น่าเชื่อถือเพื่อกระตุ้นให้ลายนิ้วมือและกล่องทรายถูกต้อง เพื่อให้มั่นใจว่าการให้เหตุผลและข้อมูลรางวัลถูกต้องลําคอ กลไกข้อมูลของข้อมูลมีการผลิตการให้เหตุผลอย่างมีคุณภาพสูง และเส้นไหลขนานกับโมเดล 671B ที่มีประสิทธิภาพในการดําเนินงานในกลุ่ม GPU ของผู้บริโภค ส่วนประกอบเหล่านี้ให้พื้นฐานสําคัญทางวิศวกรรม สําหรับการปรับโครงสร้างของ RL รุ่นข้อมูล การตรวจสอบและเหตุผล ฉัน..ช่อง อนุกรมการสาธิตของโมเดลระดับโลก ที่ทําให้เกิดความเป็นผู้ใหญ่ จะบ่งบอกถึงการเคลื่อนไหวของแนวคิด。

Gensyn: RL Swarm และ SAPO สําหรับการเรียนรู้เพิ่มเติม

เป้าหมายของ Gensyn คือ การรวบรวมพลังคอมพิวเตอร์ที่ไม่ได้ใช้ในโลก ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่เปิดกว้าง ไร้ความไว้วางใจ และไร้ขีดจํากัดของ AI หลัก ของ มัน รวม ถึง:ระดับมาตรฐานการถอดความฉันไม่รู้เครือข่ายการประสานงานแบบจุดต่อจุดถึงระบบตรวจสอบความถูกต้องของงานโดยไม่มีความไว้วางใจและกําหนดงานและรางวัลโดยอัตโนมัติ ผ่านสัญญาฉลาดๆ การแนะนํา Gensynอาร์แอล สวาร์มฉันไม่รู้SAPOถึงลื่นไหลและกลไกอื่น ๆ เช่นกลไกหลักจะสร้าง, ประเมิน, ปรับปรุงสามคู่ โดยใช้ไอโซเมอร์ จีพียูกรุ๊ปของ "ผึ้ง" เพื่อพัฒนารวมเข้าด้วยกัน การส่งสูงสุดไม่ใช่แคลคูลัสธรรมดา แต่เป็นการง่ายๆหน่วยข่าวกรองที่เชื่อถือได้ฉันไม่รู้。

# ฉันไม่รู้ #โปรแกรมเรียนรู้เพิ่มเติมสําหรับ Gensyn Stacks

# ฉันไม่รู้ #RL Swarm: เครื่องยนต์การเรียนรู้แบบจุฬาลงกรณ์

อาร์แอล สวาร์มมี การ แสดง ให้ เห็น รูป แบบ การ ร่วม มือ แบบ ใหม่ โดย สิ้น เชิง. มันไม่ใช่การจัดจําหน่ายงานง่ายๆ อีกต่อไป แต่เป็นวงจร "การยกระดับรุ่น" ที่จําลองการเรียนรู้ทางสังคมของมนุษย์

ตัวแก้ไขความรับผิดชอบในการให้เหตุผลแบบท้องที่ และในรุ่นโรแลค ไม่มีอันตรายต่อฉนวน Gensyn, ในท้องถิ่นคอมไพล์การให้เหตุผลระดับสูง (เช่น Code Zero) สามารถส่งผลให้ติดตามสมบูรณ์ได้ แทนที่จะตอบเพียงเท่านั้น。
ผู้ให้งานแบบไม่ตายตัว (คําถามเชิงคณิตศาสตร์, คําถามรหัส ฯลฯ) เพื่อสนับสนุนความหลากหลายของงานและการ เรียน รู้ ของ เค อร์ ริ คู ลุส ปรับ ให้ เข้า กับ ความ ยุ่ง ยากฉันไม่รู้。
ตัวแยกสืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศสร้างสัญญาณรางวัลภายในฉันไม่รู้ มี การ ตรวจ สอบ กระบวนการ ต่าง ๆ เพื่อ ลด ขอบ เขต ของ การ ทํา ร้าย ทาง เพศ。

พวกเขารวมกันเป็นโครงสร้างขององค์กร P2P ซึ่งจะทําให้สามารถเรียนรู้การร่วมมือกันขนาดใหญ่ได้ โดยปราศจากความจําเป็นในการควบคุมการเคลื่อนไหวส่วนกลาง。

# ฉันไม่รู้ #SAPO: การใช้อัลกอริธึมเพื่อลดความเหมาะสม

SOPO (Swam Samping นโยบาย Offinized)"Shared Rollout and filtered expression any-graduction press แทนเกรเดียนร่วม"ที่แกน การหดตัวอย่างต่อเนื่องในสภาพแวดล้อม ที่มีลักษณะเฉพาะ โดยไม่มีศูนย์ประสานงาน โหนดที่ล่าช้า GPUs ผู้ใช้ระดับ GPUs ยังสามารถเข้าร่วมในการศึกษาที่เพิ่มความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีแบนด์วิธต่ํามากเมื่อเทียบกับเครือข่าย Critic, PAPOs สูง หรือ GRAPOs ที่ตั้งอยู่บนการประมาณจุดแข็งของกลุ่ม。

ผ่านRL Swarm และ SAPOGensyn เป็นข้อพิสูจน์ของการเรียนรู้ที่เข้มงวด(โดยเฉพาะอย่างยิ่ง RLVR ในระยะหลังฝึก)โครงสร้างความเหมาะสมตามธรรมชาติ - ในขณะที่มันขึ้นอยู่กับการสํารวจขนาดใหญ่และความหลากหลาย ร่วมกับระบบการสถาปนาของ Pol และ Window Gensyn เสนอเส้นทางทางเลือกในการฝึกในพารามิเตอร์ขนาดล้านล้านเป็นเครือข่ายที่แก้ปัญหาได้เอง ซุปเปอร์ปัญญาประดิษฐ์ ของไอโซเมอร์นับล้านตัวทั่วโลก。

การ วิจัย ของ จมูก: การ ปรับ ปรุง สิ่ง แวด ล้อม

งานวิจัยของนูสกําลังสร้างเซตใจกลาง, การแก้ไขโครงสร้างพื้นฐานการรับรู้ด้วยตนเองฉันไม่รู้ ส่วน ประกอบ หลัก ของ มัน คือ - เฮ อร์มิส, อะ โต โพส, ดี ที โร, จิตวิทยา และ เวิลด์ ซิม - ถูก จัด เป็น ระบบ วิวัฒนาการ ทาง ปัญญา ซึ่ง ยัง คง ปิด อยู่. ต่างจากกระบวนการเรียนพื้นฐาน "pre-training-staining-trating-trating-defuling" เชิงเส้น, Nos ใช้เทคนิคการเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้นเช่น DPO, Gropea, ปฏิเสธตัวอย่าง。

# ฉันไม่รู้ #ภาพรวมของส่วนวิจัย Nus

# ฉันไม่รู้ #เลเยอร์% 1 วิวัฒนาการ ของ เฮ อร์มิส และ ความ สามารถ ใน การ หา เหตุ ผล

อนุกรมเฮอมิสคือ ส่วนติดต่อผู้ใช้ตัวหลักสําหรับการวิจัยของ Nous และวิวัฒนาการของมันแสดงให้เห็นอย่างชัดเจน ถึงเส้นทางของการอพยพของอุตสาหกรรม

เฮอมิส 1-3: การจัดตําแหน่งและความสามารถของหน่วยงานในยุคแรกเฮอมิส 1-3 พึ่งพา DPOs แบบต่ํา เพื่อจัดตําแหน่งคําสั่งที่สมบูรณ์ และใน เฮอมิส 3 ใช้ข้อมูลสังเคราะห์กับกลไกการตรวจสอบ Atropos ครั้งแรก。
เฮ อร์ เมส 4 / ความ ลึกการเขียนระบบที่ 2 ช้าในการชั่งน้ําหนักผ่านห่วงโซ่ความคิด เพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์และรหัสโดย test-Times Scaling และสร้างข้อมูลเหตุผลบริสุทธิ์สูง โดยอาศัย "no Sampling + Appropos"。
หลุม ลึกการใช้ GRPO มากขึ้น แทนที่จะใช้ PPO ที่ทนทานอย่างหนัก เพื่ออนุญาตให้ RL มีเหตุผลในการดําเนินงานผ่านเครือข่าย Proupe Profile เครือข่าย GPU。

# ฉันไม่รู้ #Agropos: สภาพ แวด ล้อม ใน การ เรียน รู้ ที่ เสริม ซึ่ง สามารถ ยืน ยัน แรง กระตุ้น

Atropos เป็นศูนย์กลางของระบบ Nous RL มันให้ความถูกต้องโดยตรงของผลลัพธ์เป็นสภาพแวดล้อม RL มาตรฐานสําหรับเคล็ดลับ, เครื่องมือโทร, การประมวลผลรหัสและหลายรอบของการสื่อสาร ที่สําคัญคือ ในศูนย์ฝึกจิตบําบัด อาโกรพอส ทําหน้าที่เป็น "ความสํานึกผิด" เพื่อตรวจสอบกลยุทธ์การยกระดับของโหนดอย่างแท้จริง และสนับสนุนการตรวจสอบและบันทึกหลักฐานที่ตรวจสอบได้。

# ฉันไม่รู้ #DitriO และ จิตวิทยา: ชั้น โอปติไมเซอร์สําหรับการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ

RLF เดิม (RLHF/RLAIF) การอบรมขึ้นอยู่กับกลุ่มที่อยู่ตรงกลางของวงเวียนสูง DitroO ลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสารของ RL โดยหลายลําดับของขนาด โดยการบีบการคํานวณและเกรเดียนของจลน์ อนุญาตให้การฝึกอบรมในอินเทอร์เน็ตแบนด์วิธ; จิตวิทยาใช้กลไกการฝึกอบรมนี้ไปยังเครือข่ายบนสายโซ่เพื่อให้โหนดสามารถเสร็จสิ้นการให้เหตุผลของพวกเขา การตรวจสอบผลสําเร็จ การประเมินรางวัลและการเพิ่มน้ําหนักภายในและรูปแบบ RL ปิดวง。

ใน ระบบ ของ โนว์ อะ โกร พอส ยืน ยัน สาย โซ่ ความ คิด; เดที โอ ฝึก การ สื่อสาร แบบ อัด แน่น; จิตวิทยา ใช้ วง กลม อาร์ แอล; World Sim เป็น สิ่ง แวด ล้อม ที่ ซับ ซ้อน; ฟ อร์จ รวบ รวม การ หา เหตุ ผล แท้; เฮ อร์มัน เขียน การ เรียน ทุก อย่าง ลง ใน น้ํา หนัก. การเรียนรู้เพิ่มเติมไม่ได้เป็นแค่ขั้นตอนการฝึก แต่เป็นข้อตกลงหลักในสถาปัตยกรรมโนอัส เพื่อเชื่อมต่อข้อมูล สภาพแวดล้อม แบบจําลอง และโครงสร้าง。

เครือข่ายการไล่ระดับสี:

การมองเห็นหลักของ Pluple Network คือการปรับปรุง AI ผ่าน Open Fiint Stack Plutember ' โกดังเทคโนโลยีเอสประกอบด้วยชุดหลักของการพัฒนาอิสระ, ข้อตกลงที่ต่อเนื่อง ระบบของมัน จากการสื่อสารระดับล่างถึงหน่วยสืบราชการลับระดับสูง รวมถึงพาราแลกซ์ (การให้เหตุผลเชิงพาณิชย์), Echo (การฝึก RL) Latric (เครือข่าย P2P), SEDM / SMFFNY / CUAHRM (การประสานงาน, ความร่วมมือ, ความมั่นคง), VeriM (ความเหมาะสม), Merprograph (การจําลองการจําลองระดับสูง) ซึ่งประกอบขึ้นเป็นการพัฒนาพื้นฐานที่ต่อเนื่อง。

การ เรียน รู้ และ การ ฝึก อบรม

Echo เป็นกรอบการเรียนรู้ที่เพิ่มความคมชัด ของการไล่เลี่ย ซึ่งหลักปรัชญาการออกแบบคือ การประดับตกแต่ง, การให้เหตุผลและข้อมูล ความร่วมมือในเครือข่ายไอโซเมอร์ประกอบด้วยด้านของการให้เหตุผลและด้านของการฝึกอบรม รักษาความเสถียรในสภาพแวดล้อมกว้าง-Areta แบบสันตะปาปาที่มีกลไกการประสานแสงและมีมีประสิทธิภาพในการลดความล้มเหลวของ PPMD และ GPU การผสมกันของคอขวด สาเหตุจากการรวมกันของเหตุผลและการอบรมใน。

เอคโค่ใช้ "โครงสร้างที่ลดขนาดได้ 2 กก." เพื่อเพิ่มการใช้อัลกอริทึม ดําเนินการอิสระของกันและกัน

ขยายการกลืนตัวอย่างใหญ่สุด: กลุ่มเหตุผล(ก) เป็น GPU ของผู้บริโภคที่มีอุปกรณ์เฉพาะทาง เพื่อสร้างตัวอย่างการอาเจียนสูง โดยพาราแล็กซ์ โดย Pipline-parallel, โฟกัสไปที่รุ่นวิถี
การคํานวณไล่ระดับสีเทาสูงสุด: การ ฝึก ซ้อมเครือข่าย GPU ของผู้บริโภค ที่ดําเนินงานในกลุ่มที่อยู่ตรงกลาง หรือในหลายสาขาวิชาทั่วโลก มีหน้าที่ปรับปรุงเกรเดียน。

เพื่อ รักษา ความ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย ระหว่าง กลยุทธ์ และ ข้อมูล เอคโค่ ให้ ข้อมูลลําดับถึงอนิจจังสองชนิดของการประสานเบา ที่บรรลุการจัดการสองทางความสอดคล้องของน้ําหนัก ยุทธศาสตร์และทางเดิน

รุ่นของโหมดการดึง• การฝึกเพื่อบังคับใช้การปรับปรุงรุ่นของโหนดการให้เหตุผล ก่อนที่จะดึงออกแทร็คใหม่ จึงเพื่อให้แน่ใจว่าแทร็คจะสดและเหมาะสมสําหรับงาน ที่มีความไวสูงต่อกลยุทธ์เก่า
ความสําคัญของรุ่นดันสําหรับประสิทธิภาพด้านข้างของเหตุผลยังคงสร้างแทร็คด้วยฉลากรุ่น ด้านของการฝึกอบรมจะถูกบริโภคในจังหวะของตัวเอง。

ที่ด้านล่าง เอคโค่สร้างบนพาราแล็กซ์ (เหตุผลบางส่วนในสภาพแวดล้อมที่ต่ําแบนด์วิด) และโมดูลการจัดจําหน่ายแสง (เช่น VERL) พึ่งพาโลราเพื่อลดค่าใช้จ่ายของการประสานข้ามโหนด เพื่อให้การเรียนรู้ที่เพิ่มความสามารถ。

เกรล: Bittenser Eco-enhanted การเรียนรู้

ผ่านเอกลักษณ์ของมัน กลไกของยูมาไนเต็ด บิตเทนเซอร์ ได้สร้างเครือข่ายที่ใหญ่บางบางๆ。

Bittensor Ectology Cavent AI สร้างเส้นน้ําแนวตั้งที่เชื่อมกันจาก pre-RL การฝึกผ่าน SN3 SN39 Bablica และ SN81 Graphy SN3 SN3 เทมพล่าเป็นผู้รับผิดชอบในการฝึกเบื้องต้น SN39 บาซิลลิกาจัดหาตลาดเครื่องคิดเลขที่กระจายตัว SN81 เกรล ทําหน้าที่เป็น “ชั้นการให้เหตุผลที่ยั่งยืน" สําหรับการฝึกหลัง RL, ขนกระบวนการ RLF/RLAIF หลักเพื่อปรับแต่งวงจรปิดจากแบบจําลองพื้นฐานเพื่อจัดวางผัง。

กาลีเป้าหมายคือ..รหัสผ่านเพื่อพิสูจน์ความถูกต้องของแต่ละ readout ของการศึกษาเพิ่มเติมที่ผูกติดกับการแสดงตัวแบบเพื่อให้แน่ใจว่า RLHF สามารถดําเนินการได้อย่างปลอดภัย ในสภาพแวดล้อมที่ไม่จําเป็นต้องมีความไว้วางใจ ข้อตกลงได้กําหนดห่วงโซ่ที่น่าเชื่อถือ ผ่านกลไก 3 กระบอก

รุ่นของการท้าทายการรับรอง• ไม่สามารถคาดเดาได้ แต่แก้ไขงานที่ท้าทายได้ (เช่น SAT, GSM8K) จากการใช้สัญญาณสุ่มและบล็อก Hashy เพื่อป้องกันการทุจริตที่คาดว่าจะเกิดขึ้น
คณะ กรรมการ ประกอบ ภาพ และ การ วาด ภาพล็อกโพรบระดับสัญลักษณ์ และการให้เหตุผลเป็นสาย เพื่อให้ผู้ตรวจการยืนยันว่าการกลิ้งออก ถูกสร้างขึ้นโดยโมเดลการประกาศ
การจับคู่เลขประจําตัวแบบ. เชื่อม กระบวนการ หา เหตุ ผล เข้า กับ ลาย นิ้ว มือ ที่ มี น้ํา หนัก แบบ จําลอง และ เครื่องหมาย ที่ มี โครง สร้าง ของ การ จําหน่าย หมาย สําคัญ เพื่อ ทํา ให้ แน่ ใจ ว่า มี การ ระบุ ตัว แบบ หรือ ผล ที่ มา แทน. ผล ก็ คือ แนว ทาง การ ใช้ เหตุ ผล (นอก ลู่ นอก ทาง) ใน อาร์ แอล จัด ให้ มี พื้น ฐาน สําหรับ ความ น่า เชื่อ ถือ。

ในกลไกนี้ เกรลย่อยเน็ตต์ ประสบความสําเร็จในรูปแบบ GRPO-รูปแบบที่ยืนยันได้หลังจากฝึกอบรม: คนงานสร้างเส้นทางการให้เหตุผลหลายอย่างสําหรับเรื่องเดียวกัน, การทดลองเปิดได้แสดงให้เห็นว่ากรอบ ได้เพิ่มความแม่นยําของ MATH ของ QWEN 2.5-1.5B จาก 12.7 เปอร์เซ็นต์เป็น 47.6 เปอร์เซ็นต์ สาธิตว่าสามารถป้องกันการทุจริตและเพิ่มความสามารถการจําลองอย่างมีนัยสําคัญ เกรลเป็นหลักสําคัญของความไว้วางใจและการดําเนินงาน ของ RLVR/RLAIIF ที่ได้รับการฝึกให้ทํางาน ในศูนย์ฝึกอบรมของสัญญาบัตรเอไอ และไม่มีสายหลักอย่างเป็นทางการ。

Fringe AI: เพิ่มการเรียนรู้ตามพื้นฐานการแข่งขัน RLFC

โครงสร้างของเครื่องเอไอชัดการแข่งขันการเรียนรู้จากการแข่งขัน RLFCทดแทนสิ่งจูงใจแบบ RLHF แบบตายตัว แบบดั้งเดิม ด้วยป้ายคู่มือที่มีสภาพแวดล้อมการแข่งขันแบบเปิดและเคลื่อนไหว ตัวแทนการแข่งขันในพื้นที่ที่แตกต่างกัน โดยการจัดอันดับญาติ ร่วมกับการจัดอันดับ AI เป็นแรงจูงใจที่แท้จริง。

ความแตกต่างหลักระหว่าง RLHF เดิม กับ RLFC ของ Frac AI:

ค่าหลักของ RLFCแรงจูงใจไม่ได้มาจากรุ่นเดียวอีกต่อไป แต่มาจากการพัฒนาคู่แข่งและผู้ประเมิน หลีกเลี่ยงการใช้โมเดลรางวัล โครงสร้างของอวกาศ เป็นตัวกําหนดธรรมชาติของเกม (Serce-sum ors-sum) และขับเคลื่อนการปรากฏตัวของพฤติกรรมที่ซับซ้อน ในการเผชิญหน้าและการร่วมมือกัน。

ในสถาปัตยกรรมของระบบ การขับเคลื่อน AI การรื้อถอนกระบวนการอบรม เป็นส่วนประกอบหลักสี่:

อายุ▪ โมดูลยุทธวิธีรุ่นไลท์เวท ที่ตั้งอยู่บนระบบ ILM แบบโอเพนซอร์ส ขยายด้วยน้ําหนักดิฟเฟอเรนเชียลผ่าน QLora มีการปรับปรุงต้นทุนต่ํา
พื้นที่( ก) สภาพแวดล้อมในภารกิจที่แยกออกจากพื้นที่ปฏิบัติการ ที่ซึ่งตัวแทนถูกจ้างให้เข้ามา และได้รับรางวัลสําหรับชัยชนะ
ผู้วินิจฉัยชั้น RLAIF ที่อยู่บนชั้น RESIDENTING ทันที ให้ผลการประเมินที่ขยายและเหมาะสม
ข้อพิสูจน์ของการลองใหม่• เพื่อผูกความทันสมัยของกลยุทธ์ กับผลลัพธ์เฉพาะที่ใช้ในการแข่งขัน เพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการฝึกนี้สามารถยืนยันได้。

สิ่งสําคัญของไฟแรง AI คือการสร้างเครื่องยนต์วิวัฒนาการที่ทํางานร่วมกัน ผู้ใช้ ในฐานะ "Meta-opimcier" ของชั้นวางนโยบาย นําทางการค้นหาโดยการใช้คําแนะนําไปยังโครงการ และปรับแต่งการทํางานแบบซุปเปอร์เครื่องยนต์; และตัวแทนนี้สร้างความชอบข้อมูลที่มีคุณภาพสูงได้โดยอัตโนมัติ (ความเหมาะสมของ Pairs) ในการแข่งขันระดับไมโคร รูปแบบนี้อนุญาตให้ส่งข้อมูลได้"ไร้ความน่าเชื่อถือ"ธุรกิจปิดแล้ว。

ปรับ ปรุง การ เรียน รู้ ใน เว็บไซต์ 3

วี. สรุปขึ้นและมองไปข้างหน้า แนวทางและโอกาสในการเพิ่มการเรียนรู้ของ X เว็บ 3

จากการวิเคราะห์การหักเหของโครงการหน้าดังกล่าว เราสังเกตเห็นว่า แม้จุดเข้า (การคํานวณ วิศวกรรม หรือตลาด) จะแตกต่างกันไป จากทีมสู่ทีม เมื่อรวมกับการเรียนรู้แบบจุฬาลงกรณ์ของเว็บ 3 (RL) ตรรกะพื้นฐานของสถาปัตยกรรมจะรวมกันเป็น นี่ไม่ใช่แค่ความบังเอิญทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นผลตามตรรกะของการปรับโครงสร้างของเครือข่าย。

เพิ่มคุณสมบัติของสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ทั่วไป:การ จัด การ กับ ข้อ จํากัด ด้าน ร่าง กาย และ ปัญหา เรื่อง ความ ไว้ วางใจ

การแยกทางกาย (Delcupling of Rolouts & การเรียนรู้) - เครื่องคิดเลขปริยาย ป๊อปอัพ

Rare, ขนาน, Rollout การสื่อสารจะถูกขยายออกไปยัง GPUs ที่ระดับผู้บริโภคทั่วโลก โดยมีพารามิเตอร์ระดับสูง bandwind ups โฟกัสบนจํานวนน้อยของโหนดฝึกทั้งในสองกลุ่ม。
ความไว้วางใจการตรวจสอบ - การจัดโครงสร้างอินฟรา

ใน เครือ ข่าย ที่ ไม่ ต้อง ได้ รับ อนุญาต ความ น่า เชื่อ ถือ ของ การ คํานวณ ต้อง มี การ บังคับ ให้ มี ความ ปลอด ภัย ทาง คณิตศาสตร์ และ สถาบัน ออก แบบ ซึ่ง แสดง ถึง ความ สําเร็จ ใน การ พิสูจน์ รหัส ให้ แก่ พล ไพร่, ไพร น์ อิน เท เบิล, และ เกรล。
ขยายการวนรอบกลาง - ตลาดคืนตัวเอง

การกระจายของแหล่งจ่ายพลังงาน ข้อมูลประเภทต่างๆ การจําแนกความถูกต้องและแรงจูงใจได้ถูกปิดลง ทําให้เครือข่ายยังคงเสถียรและต่อเนื่อง。

เทคโนโลยี ที่ ต่าง ออก ไป: “จุด หักเห ” ต่าง กัน ภาย ใต้ สถาปัตยกรรม ที่ มี ความ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย

แม้ว่าโครงสร้างจะรวมเข้าด้วยกัน แต่เทคโนโลยีต่าง ๆ ได้ถูกเลือกจากโครงการ ที่ตั้งอยู่บนยีนของพวกเขา

งานวิจัยของ Nusการพยายามแก้ไขข้อขัดแย้งพื้นฐาน ของการฝึกอบรมแบบกระจาย (bandwoodth cocks) จากฐานทางคณิตศาสตร์ ความ แตก ต่าง ของ มัน โอปติไมเซอร์ ออกแบบให้สร้างความซับซ้อนของการจราจร ด้วยวัตถุประสงค์เป็นพันๆครั้ง。
วิศวกรรมระบบ"AI ดําเนินการระบบเวลา" ให้ความสนใจในการสร้างรุ่นต่อไป อภิปรัชญาแปรงทาสีและไล่สีเทาพาราแลกซ์ทุก คน ถูก ออก แบบ มา เพื่อ สกัด ไอ โซ เม อร์ ที่ มี ประสิทธิภาพ สูง ที่ สุด ผ่าน เทคนิค ทาง วิศวกรรม ขั้น สุด ยอด ภาย ใต้ สภาพ แวด ล้อม ของ เครือ ข่าย สังคม ที่ มี อยู่。
มันเป็นเกมตลาดการออกแบบการให้รางวัล การปรากฏตัวของปัญญา ถูกเร่งผ่านการออกแบบ ของกลไกการจัดอันดับที่ยอดเยี่ยม ที่จะนําไปสู่คนงาน。

ความ เข้ม แข็ง, ข้อ ท้าทาย และ ทัศนะ ใน ที่ สุด

ในตัวอย่างการรวมการเรียนรู้เพิ่มเติมกับเว็บไซต์ 3 ผลประโยชน์ระดับระบบเริ่มต้นโครงสร้างค่าใช้จ่ายถึงโครง สร้าง ของ คณะ กรรมการ ปกครองเขียนใหม่。

การซ่อมแซมค่าใช้จ่ายRL Post-training อุปสงค์สําหรับตัวอย่าง (Rolout) นั้นไม่จํากัด และเว็บ 3 สามารถระดมคํานวณระยะยาวทั่วโลกได้ในราคาต่ํามาก。
การจัดวางสิทธิ์สูงสุด. การเลิกผูกขาดในคุณค่า AI ชุมชนสามารถใช้โทเคนเพื่อตัดสินว่า อะไรคือคําตอบที่ดีในการลดทอนค่า AI。

ใน ขณะ เดียว กัน ระบบ นี้ เผชิญ กับ ข้อ จํากัด สําคัญ สอง ประการ。

กําแพง แบนด์ วิด : แม้จะมีนวัตกรรมเช่น DeTRO การล่าช้าทางกายภาพยังคงจํากัดการอบรมเต็มรูปแบบของรุ่น Hyperparatium (70B+), และในปัจจุบันเว็บไซต์ 3 AI จํากัด จํากัด การปรับและเหตุผล。
การแฮก Guard. ในเครือข่ายที่มีแรงจูงใจสูง คนงานเหมืองจะง่ายมากที่จะ “ปรับกฏแรงจูงใจ" แทนการอัพเกรดปัญญาที่แท้จริง ออกแบบฟังก์ชันป้องกันการทุจริตแท่ง รางวัลเป็นเกมนิรันดร์。
เครือข่ายไบเซนไทน์ โจมตีบรรณุเบกษาโดยการฝึกการส่งสัญญาณและทําลายสารพิษ แกนไม่ใช่การออกแบบต่อเนื่อง ของการทํางานที่ป้องกันการทุจริต แต่เป็นการสร้างกลไกการเผชิญหน้า。

การรวมกันของการเรียนรู้เพิ่มเติมกับเว็บ 3 เป็นกลไกในการเขียนใหม่ "วิธีการสร้างปัญญา, จัดตําแหน่งและค่า". เส้นทางวิวัฒนาการของมันสามารถสรุปได้สามทิศทาง

ไปที่ศูนย์ฝึกอบรมจากเครื่องหนึ่งไปยังเครือข่ายของกลยุทธ์ คู่ขนานและวัดได้ รอลาออกจาก ได้ถูกขยายออกไปยัง GLOLLLLLLPU
ทรัพย์สินและรางวัลจากระบุแรงงานถึง equity ของข้อมูล การเรียบเรียงความชอบและสิ่งจูงใจ ที่จะเปลี่ยนแบบจําลองการตอบรับที่มีคุณภาพสูง และรางวัลเป็น ทรัพย์สินข้อมูลที่สามารถจัดการได้
วิวัฒนาการในขอบเขตแนวตั้ง. RLA ที่อุทิศตัวและแข็งแรง ในสถานการณ์ในแนวดิ่ง กับผลลัพธ์ที่ยืนยันได้ และผลตอบแทนที่จับต้องได้。

โดยทั่วไปแล้ว โอกาสที่จะเพิ่มการเรียนรู้ของ X Web3 ไม่ใช่เพื่อเลียนแบบรุ่นของ OpenAI แต่เพื่อเขียน "ความสัมพันธ์แบบอัจฉริยะ" ใหม่:การ ฝึก อบรม เพื่อ เป็น ตลาด การ คํานวณ แบบ เปิดจีนสัดส่วนและค่าปรับแต่งจะกลายเป็น สินทรัพย์ลูกโซ่ที่จัดการได้ให้คุณค่าของสติปัญญาไม่เน้นบนชานชาลา แต่จัดจําหน่ายผู้ฝึกสอน ผู้จัดและผู้ใช้ใหม่。