SN1 prend en charge plusieurs compétitions, chacune avec ses propres défis variés. Pour commencer, nous allons effectuer une compression de matrice - en condensant les informations du modèle d'IA pour qu'elles soient plus faciles à envoyer. C'est un problème au cœur de l'intelligence décentralisée : former efficacement dans un cadre global. Les mineurs Apex vont concourir pour créer les algorithmes de compression de matrice les plus efficaces, qui seront ensuite adoptés par nos développeurs SN9 pour améliorer leurs pipelines distribués ⚡ En d'autres termes, @IOTA_SN9 utilisera directement @Apex_SN1. Ils sont notre premier de nombreux clients, appliquant les algorithmes de nos mineurs pour leur formation (y compris la Formation à Domicile, qui sera bientôt lancée). C'est le genre de symbiose dont #Bittensor prospère. Mais cette compétition n'est pas seulement pour nous. Il existe plusieurs sous-réseaux de formation distribuée. Ils peuvent également tirer parti de ces solutions.