Este viernes en TGIF, @DistStateAndMe se sienta con @erfan_mhi, el investigador principal detrás de PULSE. El documento de PULSE muestra cómo Grail logra una reducción de 100x en el ancho de banda para la sincronización de pesos en el entrenamiento de RL distribuido. Eso es lo que hace que el aprendizaje por refuerzo descentralizado sea práctico sobre internet de consumo. Erfan explicará lo que esta investigación significa para la hoja de ruta de Grail y hacia dónde va la subred desde aquí.