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AI Governance and Decentralized Training with Alexander Joseph Long, Founder of Pluralis.ai

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What will the future of AI governance and decentralized training look like? In this episode of The Index, host Alex Kehaya is joined by Alexander Joseph Long, Founder of Pluralis AI, to explore this pressing question. With a PhD in non-parametric external memory in deep learning and extensive experience at Amazon working on multimodal foundation models, Alexander offers a deep dive into the cutting-edge developments shaping the AI landscape.

They unpack why decentralized training is more than just a technological trend—it’s an essential shift for ensuring control and ownership of AI models. As Ethereum transitions from proof of work to proof of stake, the repurposing of GPUs for AI opens exciting possibilities for decentralized AI systems. The conversation also covers the economic incentives and infrastructure driving this transformation, along with the latest research optimizing communication efficiency for decentralized training algorithms. These developments point to a future where decentralized AI could challenge the monopolistic control held by a few tech giants.

Tune in to discover how this evolving technology could reshape the balance of power in AI.
Learn more about https://pluralis.ai/

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अध्यायों

1. AI Governance and Decentralized Training with Alexander Joseph Long, Founder of Pluralis.ai (00:00:00)

2. Decentralized AI Training - Feasibility Discussion (00:00:06)

3. Decentralized AI Training Impact Analysis (00:11:03)

4. Innovative Approaches to AI Training (00:19:29)

5. The Dangers of Centralized AI (00:30:18)

106 एपिसोडस

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They unpack why decentralized training is more than just a technological trend—it’s an essential shift for ensuring control and ownership of AI models. As Ethereum transitions from proof of work to proof of stake, the repurposing of GPUs for AI opens exciting possibilities for decentralized AI systems. The conversation also covers the economic incentives and infrastructure driving this transformation, along with the latest research optimizing communication efficiency for decentralized training algorithms. These developments point to a future where decentralized AI could challenge the monopolistic control held by a few tech giants.

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