Axiom Distributed AI Налаштування

[Rilian]

Axiom Distributed AI

команда Ukraine https://axiom.heliex.net/team_display.php?teamid=12

На відміну від традиційного зворотного поширення помилки (backpropagation), геббівське навчання є локальним і біологічно натхненним. Кожен зразок підсилює зв’язки між нейронами, які активуються разом — без складних ланцюгів градієнтів.

Розподіл 85/15: 85% навчання відбувається локально на вашому комп’ютері, а 15% — через gossip-синхронізацію з іншими учасниками, які тренують інші експерти.

⸻

З чого почати
• Завантажте Streaming Client — отримайте Axiom Streaming Client (потрібен Python 3.8+)
• Створіть обліковий запис — зареєструйтеся в команді Ukraine
• Запустіть клієнт — розпакуйте та запустіть axiom_streaming_ui.py
• Почніть навчання — натисніть Start і спостерігайте, як ваш комп’ютер робить внесок у розподілений ШІ

⸻

Чому розподілене навчання?

Сучасне навчання ШІ зосереджене у великих дата-центрах, контрольованих кількома корпораціями. Axiom досліджує альтернативу: розподіл роботи між тисячами звичайних комп’ютерів, роблячи дослідження ШІ більш доступними та демократичними.

Ваш CPU виконує реальні обчислення, які безпосередньо сприяють навчанню відкритої моделі ШІ. Ви отримуєте кредити за кожну синхронізацію ваг, що відображає ваш внесок у колективний інтелект.

⸻

Що робить мій комп’ютер?

Streaming-клієнт зчитує навчальні дані з папки ~/Axiom/contribute (текстові файли, документи тощо) та виконує геббівські оновлення ваг локально. Кожні 1000 зразків він синхронізується з координуючим сервером, щоб поділитися вивченими патернами з іншими експертами в мережі.

Система відстежує використання CPU та пам’яті, автоматично керуючи ресурсами відповідно до ваших налаштувань. «Ендокринна система» модулює споживання ресурсів — подібно до того, як кортизол регулює енергію в людському тілі.