Gradient, yapay zeka araştırmalarının verimliliğini önemli ölçüde artıran yeni bir dağıtık pekiştirmeli öğrenme çerçevesi olan Echo-2'yi başlattı. Öğrenenler (Learners) ve Aktörleri (Actors) birbirinden ayırarak, Echo-2, 30 milyar parametreli bir modelin eğitim sonrası maliyetini 4.500 dolardan 425 dolara düşürerek araştırma verimliliğinde 10 katın üzerinde artış sağlıyor. Çerçeve, asenkron eğitim için hesaplama-depolama ayrımını kullanıyor ve örnekleme iş yüklerini kararsız GPU örneklerine devrediyor; sınırlı gecikme (bounded staleness) ve örnek-hata toleranslı zamanlama gibi yeniliklerle model doğruluğunu koruyor. Echo-2 ile birlikte, Gradient, yapay zeka araştırmalarını sermaye yoğunluktan verimlilik odaklı yeniliğe kaydırmayı hedefleyen RLaaS platformu Logits'i piyasaya sürmeye hazırlanıyor. Logits, dünya genelinde öğrenciler ve araştırmacılar için bekleme listesi kayıtlarını kabul etmeye başladı.