Affine trasforma il ragionamento dell'AI in una competizione aperta, dove solo i miglioramenti genuini nei modelli vengono ricompensati.
Far progredire la capacità di ragionamento dell'AI, per esempio nel coding o nella risoluzione di problemi complessi, dipende normalmente da team chiusi con risorse limitate.
Anche i sistemi aperti di incentivi hanno un problema antico.
È facile barare, copiando modelli, creando identità false o adattando un modello solo per superare un test specifico.
Affine risolve questo problema con un'arena competitiva di reinforcement learning.
I miners inviano modelli e solo il campione, quello che supera tutti gli altri in diverse attività di ragionamento, riceve la maggior parte dei rewards.
Il meccanismo è sybil-proof, copy-proof e overfitting-proof, quindi solo i miglioramenti reali vengono ricompensati.
I modelli vengono ospitati tramite la subnet Chutes.
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