SN1 підтримує кілька змагань, кожне з яких має свої різноманітні виклики. Для початку ми будемо займатися стисненням матриць — стисканням інформації про моделі ШІ для легшої передачі. Це проблема, що лежить в основі децентралізованого інтелекту: ефективне навчання в глобальному контексті. Майнери Apex змагатимуться за створення найефективніших алгоритмів стиснення матрик, які потім будуть прийняті нашими розробниками SN9 для покращення розподілених ⚡ конвеєрів Іншими словами, @IOTA_SN9 буду безпосередньо використовувати @Apex_SN1. Вони — наш перший із багатьох клієнтів, які застосовують алгоритми наших майнерів для навчання (включаючи Training at Home, який незабаром запуститься). Це той тип симбіозу, на якому #Bittensor живиться. Але це змагання не лише для нас. Існує кілька розподілених навчальних підмереж. Вони також можуть використовувати ці рішення.