Flock.io инициирует «Программу элитного тренера» для привлечения лучших специалистов в области ИИ для децентрализованного обучения ИИ

Децентрализованная платформа обучения ИИ, FLock.io представила программу Elite Trainer Program — инициативу по привлечению ведущих специалистов в области машинного обучения (МО) в качестве учебных центров в рамках своей децентрализованной AI Training Arena.

Программа ищет заявки от приглашающих инженеров МО, разработчиков ИИ и специалистов по данным для участия в качестве тренеров, способствуя обучению федеративных моделей в цепочке и продвигая инновации ИИ. Участники получат эксклюзивный кошелек Elite Trainer Wallet, позволяющий им обучать модели ИИ с 200,000 50 токенов FLOCK, предоставленных FLock Foundation. Тренеры также получат XNUMX% вознаграждений, полученных за выполненные задания по обучению, и ранний доступ к новым функциям.

Программа особенно заинтересована в кандидатах, которые ранее принимали участие в соревнованиях и могут продемонстрировать достижения, такие как Kaggle или Numerai Grandmasters, Masters или другие победители AI challenge/соревнований. Кроме того, кандидаты должны предоставить доказательства своей технической компетентности, такие как значительный вклад в проекты GitHub AI/ML, высокие рейтинги на таких платформах, как LeetCode или HackerRank, или академический опыт, включая публикации на ведущих конференциях и в таких журналах, как NeurIPS, ICML, CVPR и TAI. В то время как предыдущие Web3 Опыт работы не требуется, кандидаты должны быть знакомы с концепциями децентрализованного ИИ.

Первоначально кандидаты могут подать заявку, отправив свой адрес электронной почты, профили GitHub и Kaggle. Стадо Команда рассмотрит эти заявки и выберет лучших инженеров ML для первой группы. В случае отбора участники получат эксклюзивный доступ к Модель ИИ учебные задания, в которых они будут выступать в качестве учебных узлов и получать вознаграждения в зависимости от своего вклада.

Что такое Flock.io?

Это децентрализованная платформа, которая стремится сделать обучение, тонкую настройку и вывод ИИ более доступными за счет интеграции федеративного обучения с технологией блокчейна. Такой подход гарантирует, что данные остаются локальными во время процесса обучения, что повышает конфиденциальность и безопасность. 

Недавно компания представила свой FLock Web3 Agent Model — специализированная большая языковая модель (LLM), созданная для выполнения сложных задач посредством точных вызовов функций и аналитики на цепочке. Эта модель разработана для повышения эффективности проектов AI Agent и уже принята такими компаниями, как io.net, OpenGradient и HashKey Chain.