Hone

Hone est un Subnet dédié à la recherche fondamentale en intelligence artificielle, s'attaquant à l'une des limites majeures des modèles actuels comme les LLMs : leur faible capacité de généralisation et de raisonnement face à des problèmes totalement nouveaux.

Les points techniques clés :

• Objectif Compétitif : L'Incentive Mechanism est entièrement structuré autour de la résolution du benchmark ARK-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus), un test rigoureux conçu pour évaluer l'intelligence générale artificielle, bien au-delà de la simple prédiction de texte.

• Agnosticisme Architectural : Le Subnet n'impose pas une architecture de modèle spécifique. Il encourage les Miners à expérimenter avec des approches novatrices (comme les JEPA - Joint Embedding Predictive Architectures ou les HRM - Hierarchical Reasoning Models) en récompensant uniquement la performance sur le benchmark.

• Mécanisme de Vérification Robuste : Les Validators évaluent les modèles soumis par les Miners sur un ensemble de données privé (holdout set) dérivé de l'ARK-AGI. Cela garantit que les scores reflètent une véritable capacité de généralisation et prévient le surapprentissage sur les données publiques.

L'utilité finale pour l'écosystème Bittensor est de découvrir et de produire un modèle d'IA de nouvelle génération capable de généralisation de type humain. Une telle avancée constituerait un saut qualitatif majeur, créant une technologie fondamentale pouvant être exploitée par d'autres Subnets d'Inference.