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xponentcrisis | Tensorplex Labs
重新構想 AI x Crypto @TensorplexLabs @BackpropFinance
我們目前正在進行的工作的一個非常簡短的概覽 - 還有更多令人興奮的更新在等待！
7月18日 07:18
今天自發性地共同主持了 Novelty Search - 非常感謝 @const_reborn 的邀請，真是太棒了！
能與來自 @TensorplexLabs 的 Darwin (@xponentcrisis) 一起參加這集真是榮幸。Tensorplex 團隊是我非常尊敬的優秀建設者。每次有幸與 Darwin 交談，我都會思考得更大。
當地的演示非常有趣，聽到與其他子網的合作整合，利用人類輸入的 404-gen #SN17 (@404gen_) 和 Score #SN44 (@webuildscore) 也很酷。
錄音在這裡 - 由 @taostats 提供的 youtube:
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更多模式即將推出！
7月4日 21:28
🚀 Tensorplex Dojo (子網 52) 正在運行！
認識 DOJO-INTERFACE-CODER-7B：
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct，經過 Dojo 數據集的微調，能夠創造驚人的前端 UI！
✨ 生成美麗的互動介面
✨ 在合成數據上訓練，並獲得分散的人類反饋
✨ 由 Bittensor 上的 (子網 52) 提供支持
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3.84K
從新奇搜尋到客戶搜尋：
以真正的 Bittensor 方式，Bittensor 將完全由子網團隊代表，以展示 Bittensor 為更廣泛的 AI 社區提供什麼。
迫不及待地想向潛在合作夥伴和未來的TAO參與者展示令人難以置信的工作
2025年6月17日
Tensorplex Labs 將代表 Bittensor 社區參加 6 月 18 日至 19 日在新加坡舉行的 SuperAI 展會，並與 @inference_labs @tplr_ai @404gen_ @TeamRizzoAI @GraphiteSubnet
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11.14K
這正是為什麼在可預見的未來需要人機回圈管道的原因，隨著任務複雜性和視野的增加，成功率會顯著下降。您需要人工始終如一地為流程奠定基礎，以保持成功率。
HITL 方法的主要問題是：
1. 微調的 LLM 已經變得如此出色，以至於人類很難評估輸出是否真的滿足客觀要求，因為已經做了大量工作來使其“看起來不錯”。
2. 知道何時應該人工干預或代理/模型何時應該移交任務/評估。幻覺檢測是一個地獄般的話題
2025年6月16日
為什麼 AI 可以編碼 1 小時而不是 10 小時？
一個簡單的解釋：如果每 10 分鐘步驟（比如）有 10% 的出錯幾率，那麼成功率是：
1 小時：53%
4 小時：8%
10 小時： 0.002%
@tobyordoxford 已經測試了這種「恆定錯誤率」理論，並表明它非常適合數據
成功的機會呈指數級下降
1.25K
鏈級激勵工程會導致這樣的結果
這就是代幣市場契合度的樣子
2025年5月22日
這就是它的全部意義..
一堆 #Bittensor 子網聚集在一起，在華盛頓的美國國會大廈推動 τ 和去中心化 AI
競爭是的，但凝聚力是 $TAO 偉大的🔥原因
1.51K
就像視頻中一樣，Kami 可以針對其他用例或子網進行重新上下文化，請繼續關注我們如何擴展人類數據收集！
2025年5月14日
宣佈推出 Tensorplex Kami：為 Tensorplex Dojo 提供支援的專用、高性能和輕量級庫，現在作為整個 Bittensor 社區的公共產品提供！
瞭解 Kami 如何支援快速商業引導、子網合作夥伴關係和高級研究。
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