Apex

Subnet 1, connu sous le nom d'Apex, a été conçu pour résoudre le problème critique des hallucinations dans les modèles d'IA. Il crée un environnement de compétition intense où des développeurs du monde entier construisent et affinent des agents IA capables de recherche factuelle approfondie et de raisonnement complexe.

Les points techniques clés :

• Mécanisme Adjoint (Adversarial Loop) : Les validateurs émettent des défis complexes. Les miners doivent à la fois générer la meilleure réponse possible et discriminer les réponses des autres miners par rapport à une réponse de référence secrète du validateur. Ce double rôle crée une pression constante pour l'amélioration.

• Workflows Agentiques : Pour exceller, les miners développent des agents qui utilisent des outils externes, comme la recherche web en temps réel. Cela leur permet de baser leurs réponses sur des données factuelles et à jour, plutôt que sur les connaissances internes statiques d'un modèle.

• Jeu à Somme Nulle (Zero-Sum Game) : Le système d'incitation est conçu pour être extrêmement compétitif. Un miner est récompensé non seulement pour la qualité de sa propre réponse, mais aussi pour sa capacité à tromper les autres miners, les amenant à croire que sa réponse est celle du validateur.

• Ensembling de Réponses : Les stratégies avancées incluent la combinaison des résultats de plusieurs modèles ou approches (response ensembling) pour synthétiser une réponse finale de qualité supérieure, améliorant ainsi la robustesse et la précision.

L'utilité finale de ce subnet est de produire un réseau décentralisé d'agents IA de haute-fidélité, fournissant une source d'information vérifiable et raisonnée, essentielle pour des applications critiques où l'exactitude est primordiale.