Affine

Affine se positionne comme un Subnet spécialisé dans l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle via l'Apprentissage par Renforcement (Reinforcement Learning - RL). Il répond au besoin de créer des agents autonomes et adaptatifs capables de prendre des décisions optimales dans des environnements complexes, une approche distincte des modèles de langage traditionnels.

Les points techniques clés :

• Mécanisme par Renforcement : Au lieu de la prédiction séquentielle, Affine se concentre sur un paradigme d'apprentissage par essai-erreur. Les Miners entraînent des agents qui sont récompensés pour leurs actions, leur permettant de développer des stratégies sophistiquées.

• Interconnectivité Fondamentale : Le Subnet est conçu pour s'intégrer profondément avec d'autres services Bittensor, utilisant leur Compute, leur stockage, leurs données et leurs environnements de test pour affiner continuellement ses modèles.

• Production d'Agents Spécialisés : L'objectif est de créer un modèle RL global et performant. Ces modèles entraînés peuvent ensuite être fournis à d'autres Subnets pour des cas d'usage spécifiques, comme l'optimisation d'agents de code ou l'amélioration des processus de validation.

En définitive, Affine apporte une capacité de "prise de décision intelligente" à l'écosystème, permettant d'automatiser et d'optimiser des processus qui vont au-delà de la simple génération de contenu.