
Pareton (SN10) fait tourner les modèles moins cher sans compromettre la qualité
Pareton, subnet 10 (SN10) de Bittensor, optimise en continu le coût, la latence et l'efficacité de l'inférence des modèles d'IA. Son constat : la qualité des modèles converge, l'inférence devient le premier poste de dépense en calcul, et l'espace de réglages (kernels, batching, quantification, ordonnancement) est trop vaste pour être exploré manuellement. Le mécanisme : l'utilisateur fige son modèle, ses GPU, sa charge de travail et une métrique de succès. Les mineurs soumettent des patchs de code auditables, facturés 0,05 $TAO chacun. Les validateurs les comparent au leader en place ; seules les améliorations nettes deviennent la nouvelle base. Les émissions vont au seul leader, tout le reste est brûlé.











































































































































































































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