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xponentcrisis | Tensorplex Labs
重新构想 AI x Crypto @TensorplexLabs @BackpropFinance
我们目前正在进行的工作的一瞥——还有更多令人兴奋的更新在等待着！
7月18日 07:18
今天自发共同主持了Novelty Search - 非常感谢@const_reborn的邀请，真是太棒了！
能和来自@TensorplexLabs的Darwin（@xponentcrisis）一起参与这一集，真是荣幸。Tensorplex团队是我非常尊敬的优秀建设者。每次有幸与Darwin交谈，我总是会思考得更深远。
本地演示非常有趣，听到关于与其他子网的合作集成，利用人类输入的情况，比如404-gen #SN17（@404gen_）和Score #SN44（@webuildscore），也很酷。
录音在这里 - 由@taostats提供的youtube：
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更多模式即将推出！
7月4日 21:28
🚀 Tensorplex Dojo（子网 52）正在运行！
认识 DOJO-INTERFACE-CODER-7B：
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct，经过 Dojo 数据集的微调，能够制作出惊艳的前端用户界面！
✨ 生成美丽、互动的界面
✨ 在合成数据和分布式人类反馈的基础上进行训练
✨ 由 Bittensor 上的（子网 52）提供支持
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3.85K
从新奇搜索到客户搜索：
在真正的Bittensor风格中，Bittensor将完全由子网团队代表，以展示Bittensor为更广泛的AI社区所提供的内容。
迫不及待想要向潜在合作伙伴和未来的TAO参与者展示令人难以置信的工作。
2025年6月17日
Tensorplex Labs 将代表 Bittensor 社区参加 6 月 18-19 日在新加坡举行的 SuperAI 展览，届时将与 @inference_labs @tplr_ai @404gen_ @TeamRizzoAI @GraphiteSubnet 一同出席。
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11.15K
这正是为什么人机协作的流程在可预见的未来是必要的，因为任务的复杂性和范围在增加，成功率显著下降。你需要人类不断地将流程与现实相结合，以维持成功率。
人机协作方法的主要问题是：
1. 微调后的大型语言模型已经变得如此优秀，以至于人类很难评估输出是否真正满足客观要求，因为很多工作都投入在让其“看起来不错”上。
2. 知道何时人类应该介入，或者何时代理/模型应该移交任务/评估。幻觉检测真是个复杂的话题。
2025年6月16日
为什么人工智能能编程1小时但不能编程10小时？
一个简单的解释：如果每10分钟的步骤有10%的错误概率（假设），那么成功率是：
1小时：53%
4小时：8%
10小时：0.002%
@tobyordoxford测试了这个“恒定错误率”理论，并证明它与数据非常吻合
成功的机会呈指数下降
1.26K
链级激励工程会导致这样的结果
这就是代币市场契合的样子
2025年5月22日
这就是一切的意义所在..
一群 #Bittensor 子网齐聚一堂，在华盛顿的美国国会推动 τ 和去中心化 AI
竞争是有的，但凝聚力才是让 $TAO 伟大的原因 🔥
1.52K
就像视频中一样，Kami可以重新用于其他用例或子网，敬请期待我们如何扩展人类数据收集！
2025年5月14日
宣布 Tensorplex Kami：专为 Tensorplex Dojo 设计的高性能、轻量级库，现在作为公共资源向整个 Bittensor 社区开放！
了解 Kami 如何支持快速商业入驻、子网合作伙伴关系以及高级研究。
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