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ai研究

GradientはEcho-2 RLフレームワークを発表し、AI研究の効率を10倍以上向上させました。

分散型 AI ラボ Gradient が Echo-2 分散強化学習フレームワークを発表分散型 AI ラボ Gradient は本日、Echo-2 分散強化学習フレームワークを発表しました。これは AI 研究のトレーニング効率の壁を打破することを目的としています。アーキテクチャ層で Learner と Actor の徹底的なデカップリングを実現することで、Echo-2 は 30B モデルの後トレーニングコストを 4,500 ドルから 425 ドルに急降下させました。同等の予算で、10 倍以上の研究スループットを実現します。このフレームワークは、ストレージと計算の分離技術を利用して非同期トレーニング (Async RL) を行い、膨大なサンプリング計算能力を不安定な GPU インスタンスと Parallax ベースの異種 GPU にオフロードします。有界古さ、インスタンス耐障害スケジューリング、独自開発の Lattica 通信プロトコルなどの技術的ブレークスルーにより、モデルの精度を保証しながらトレーニング効率を大幅に向上させます。フレームワークの発表に伴い、Gradient は RLaaS プラットフォーム Logits を発表し、AI 研究を「資本の積み上げ」から「効率の反復」パラダイムへと移行させることを目指しています。Logits は現在、世界中の学生と研究者に予約を受け付けています。

0Gと南洋理工大学が共同で500万シンガポールドルを投資し、分散型AI研究センターを設立します。

新加坡南洋理工大学(NTU)と去中心化 AI インフラ企業 Zero Gravity(0G)は、500 万シンガポールドルを共同投資して去中心化 AI 技術研究センターを設立することを発表しました。このセンターは、ブロックチェーンに基づく人工知能の革新を推進し、より透明で安全、かつ検証可能な AI システムを構築することを目的としています。これは 0G が初めて世界の大学と協力するもので、研究の方向性には去中心化 AI トレーニング、ブロックチェーン統合モデルの整合性、役立つ作業証明(PoUW)コンセンサスメカニズムなどが含まれます。研究センターはオープンエコシステムを通じて、開発者、機関、コミュニティが共同で検証と監査に参加することを支援し、AI を閉鎖的なものからオープンで透明なものへと推進します。このプロジェクトは4年間にわたり、ワークショップ、ハッカソン、学生奨学金、オープンソースプロジェクトを含み、2年以内に最初の概念実証成果を発表し、金融、医療、スマートインフラなどの分野に応用される予定です。これまでに、0G は 3.25 億ドル以上の資金コミットメントを受けており、その中には Hack VC がリードした 4000 万ドルのシードラウンドファイナンスが含まれています。

UXUYは正式に香港に拠点を置き、アジアのAI研究開発センターを設立しました。

ChainCatcher メッセージ、4 月 9 日に香港コンベンションセンターで開催される Web3 Festival は第4日目に入り、UXUY は正式にアジア AI 研究開発センターを香港に設立することを発表しました。これにより、世界初の人工知能に基づくマルチチェーン取引エコシステムのコンプライアンスおよび反ウィッチ製品を作成し、香港湾仔の万通保険ビルで UXUY ♥️ HongKong 開業セレモニーを開催します。UXUY の共同創設者 Jordan は次のように述べています:1年前の今日、UXUY は香港で最初の資金調達を行いました。この1年で、Binance Labs のインキュベーションと投資を受けただけでなく、ビットコインのライトニングネットワークとマルチチェーンエコシステムの架け橋を築き、ユーザー数は 100,000 人を突破しました。今日は香港に戻り、アジア AI 研究開発センターを設立します。香港の積極的な政策、オープンな土壌、革新的な人材の優位性を活かし、人工知能ソリューションを Web3 製品にシームレスに統合することで、香港が UXUY の最も重要な研究開発拠点になると信じています。人工知能の時代、世界の雇用環境は前例のない挑戦を受けることになります。UXUY は OpenAI と WorldCoin の創設者 Sam Altman の呼びかけに応じて、暗号平等を積極的に推進し、AI を通じて「人の権利」を守ります。革新的な製品とサービスを通じて、地球上のすべての人が恩恵を受けられるよう努力します。

オープンソースのAI研究組織Nous ResearchがBittensor上にサブネットを構築することを発表しました。

ChainCatcher のメッセージ、オープンソース AI 研究組織 Nous Research は、ソーシャルメディアで分散型 AI ネットワークプロジェクト Bittensor(TAO)上にサブネットを構築することを発表し、オープンソースモデルに新しい評価システムを提供することを目指しています。Nous Research は、従来のベンチマークテストが公共データセットに大きく依存しており、これらのデータセットは簡単に利用される可能性があり、しばしばスコアが非常に高く見える一方で、実際のモデルの機能を隠し、研究開発者を無意味なスコア追求に誤導することがあると述べています。報告によると、Cortex サブネットは GPT-4 によって継続的に生成される新鮮な合成データの動的なソースであり、新鮮で予測不可能な高品質データを使用してモデルをテストすることを可能にし、どのモデルが GPT-4 の性能を最も正確に反映しているかについて公平で正確な合意を得ることを保証します。この新しいシステムは、Bittensor に組み込まれたインセンティブ構造を通じて、ユーザーのニーズを真に満たす公共オープンソースモデルの創作者を祝福し、報酬を与えることを目的としています。
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