#opg $OPG Czasami brakujący element to nie moc, a zaufanie

Kilka dni temu przeglądałem OpenGradient i coś utkwiło mi w głowie.

Większość rozmów o AI wydaje się koncentrować na modelach, szybszych odpowiedziach i większej mocy. To ma sens. Te rzeczy są ważne.

Co się dzieje po tym, jak odpowiedź się pojawi?

Ta część wydaje się dziwnie ignorowana.

* W systemach użytkownicy mają akceptować wynik i iść dalej. System za tym pozostaje w dużej mierze ukryty. Może to w porządku, kiedy wszystko działa. Może nie, gdy dochodzi do błędów.

To, co zwróciło moją uwagę w OpenGradient, to to, że wydaje się koncentrować na redukcji tej luki. Nie poprzez zastępowanie AI, ale poprzez uczynienie części procesu bardziej przejrzystymi i sprawdzalnymi.

Nadal zastanawiam się nad wadami.

Czy dodanie kontroli stwarza problemy, gdy sieci się rozrastają? Czy deweloperzy będą wystarczająco zainteresowani, aby z tego korzystać, gdy prędkość jest najwyższym priorytetem?

Nie wiem.

Po prostu myślę, że zaufanie staje się trudniejsze do utrzymania w miarę rozwoju systemów. Ten problem wydaje się większy niż tylko wydajność.

Kwestia zaufania do AI wydaje mi się istotna.

OpenGradient stara się to naprawić.
#OPG @OpenGradient $OPG