2時にこの大胆なアイデアを思いつき、何週間も先延ばしにしていました。考えすぎるのをやめることに決めて、分散型コンピューティングネットワークでアイドル状態のGPUを立ち上げ、小規模なファインチューニングジョブを開始し、報酬配布を設定し、基本的に分散型のスワームにやらせました。

ランの途中で、興味深いことが起こった：トレーナーノードとバリファイアノードがチェックポイントの検証について合意できなかった。通常、それはすべてを破棄してやり直すことを意味する。しかし、彼らのVerdeプロトコルが自動的に作動し、紛争解決を処理し、計算を再調整し、私が介入することなく仕事を継続させた。

物事が完璧に進まないときに、分散型AIインフラストラクチャが実際に機能しているのを見るのはかなり驚くべきことです。