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Max Ryabinin
大規模なディープラーニングと研究@togethercompute
Learning@home/Hivemind 著者 (DMoE、DeDLOC、SWARM、Petals)
分散型DLの博士号 '2023
私の経験から言うと、分散型DLに関する論文をトップレベルのカンファレンスに受け入れてもらうのは、かなり難しいことです。この動機は多くのレビュー担当者にとって馴染み深いものではなく、標準的な実験設定では、解決しようとしている問題が考慮されていません。
ですから、@PluralisHQや@PrimeIntellectのような企業が、結果を共有し、主要な会議で発表するために努力しているのを見るのは、とても楽しみです。IMOは、投稿を準備するだけでも、実験についてより厳格になることを余儀なくされます+査読者からの外部フィードバックは、論文のメッセージを鮮明にするのに役立ちます。

Alexander Long7月14日 08:24
For people not familiar with AI publishing; there are 3 main conferences every year. ICML, ICLR and NeurIPS. These are technical conferences and the equivalent of journals in other disciplines - they are the main publishing venue for AI. The competition to have papers at these conferences is now at a ridiculous level, getting papers accepted is very hard, and there is a lot of concern about the review process which is quite noisey at this point. A strong paper with no flaws has around a 50% chance of being accepted, and typically a paper is submitted with reviewer changes several times until it is accepted. Despite all that, papers in these venues remain the primary stamp of legitimacy in AI world, and are probably still the primary career metrics for ML researchers (although this is weakening imo as so much of the research in the frontier labs is unpublished).
Main Track papers are significantly different to workshop papers. The main track has intense, serious peer review. Workshop papers are for preliminary work, that give some indication of an interesting result, but are either not complete or the result is not significant enough for main track. They are only required to be reviewed by the workshop reviewer pool and they don’t appear in proceedings.
Many great papers have first shown up in workshops (e.g. grokking) - but workshop and main track papers are fundamentally different things, with a fundamentally different level of impact. The only two companies in decentralised AI that have main track papers this year are @PrimeIntellect and Pluralis.
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この対談を主催してくれたFerdinandさん、本当にありがとうございました!SWARMのすべての部分を概観し、その背後にある動機について深く議論する絶好の機会でした。
この動画を読んで、分散型DLがもっと身近なものになることを願っています:この分野のアイデアは思ったよりシンプルなものが多いです!

Ferdinand Mom2025年6月12日
「Swarm Parallelism」に関する研究論文のビデオレビューと、著者@m_ryabininであるDistinguished Research Scientist @togethercomputeが公開されました!以下の👇リンク
参考までに、今日のほとんどの分散型トレーニングは、各ノードで完全なモデルのレプリケーションを必要とするDDPスタイルのアプローチに従っています。H100クラスターを自由に使える人にとっては実用的ですが、これは潜在的な貢献者の大多数にとって手の届かないところにあり、SWARMが役立つ場所です。

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