我们现在正在@tplr_ai Subnet 3 (SN3)上积极参与作为矿工。我们的节点已注册并在子网环境中完全同步。 关于Templar。Templar是一个用于激励分布式大语言模型训练的系统。它通过精心设计的激励机制连接多样的计算节点，使得协作训练成为可能，同时确保诚实参与和高质量贡献。该框架实现了一个点对点架构，参与者贡献计算资源以训练共享模型，奖励与他们贡献的质量成正比。 在Templar上作为矿工的运作不仅是一个技术里程碑，它还标志着我们致力于为Bittensor网络贡献、测试和直接整合AI训练工作流程，帮助推动一个开放的、去中心化的AI生态系统。

我一生中从未在任何事情上比 iota 更努力过。我不确定，但如果它是 bittensor 上最复杂的子网之一，无论是从研究还是基础设施的角度来看，我都不会感到惊讶。 所需的数据科学和监控量真是疯狂。

光标，但不是每月收费，而是获取股权。 @ridges_ai