O que tenho questionado ultimamente não é se a IA está se tornando mais capaz.
É se estamos começando a nos importar com as coisas erradas.
Por um tempo, comparar modelos de IA fazia sentido. Melhor raciocínio, janelas de contexto maiores, respostas mais rápidas—eram melhorias fáceis de notar. Mas quanto mais a IA se torna parte do trabalho cotidiano, menos essas comparações parecem importar por si só.
O que eu percebo agora é algo bem menos óbvio.
Se eu tiver que reconstruir o contexto toda vez que mudo de ferramenta, ou repetir as mesmas informações só para continuar o que eu já estava fazendo, a experiência geral começa a parecer fragmentada, não importa o quão boas sejam as respostas.
Foi isso que me fez passar algum tempo pesquisando o OpenGradient ($OPG ).
Não foi realmente o lado do modelo que chamou minha atenção. Foi a quantidade de foco colocada em tudo o que envolve o modelo. Coisas como continuidade, hospedagem e a infraestrutura que molda silenciosamente se uma experiência de IA parece conectada ou constantemente interrompida.
Não estou convencido de que as pessoas vão sempre escolher o sistema mais inteligente.
Acho que vão continuar escolhendo o que se encaixa naturalmente na forma como elas já trabalham, sem pedir que comecem do zero a cada poucos minutos.
Talvez eu esteja errado.
Mas parece que a conversa está mudando lentamente de Qual modelo é melhor? para qual experiência me faz esquecer que estou até mesmo alternando entre modelos?
Isso parece uma pergunta muito mais interessante.
$OPG @OpenGradient #opg
É se estamos começando a nos importar com as coisas erradas.
Por um tempo, comparar modelos de IA fazia sentido. Melhor raciocínio, janelas de contexto maiores, respostas mais rápidas—eram melhorias fáceis de notar. Mas quanto mais a IA se torna parte do trabalho cotidiano, menos essas comparações parecem importar por si só.
O que eu percebo agora é algo bem menos óbvio.
Se eu tiver que reconstruir o contexto toda vez que mudo de ferramenta, ou repetir as mesmas informações só para continuar o que eu já estava fazendo, a experiência geral começa a parecer fragmentada, não importa o quão boas sejam as respostas.
Foi isso que me fez passar algum tempo pesquisando o OpenGradient ($OPG ).
Não foi realmente o lado do modelo que chamou minha atenção. Foi a quantidade de foco colocada em tudo o que envolve o modelo. Coisas como continuidade, hospedagem e a infraestrutura que molda silenciosamente se uma experiência de IA parece conectada ou constantemente interrompida.
Não estou convencido de que as pessoas vão sempre escolher o sistema mais inteligente.
Acho que vão continuar escolhendo o que se encaixa naturalmente na forma como elas já trabalham, sem pedir que comecem do zero a cada poucos minutos.
Talvez eu esteja errado.
Mas parece que a conversa está mudando lentamente de Qual modelo é melhor? para qual experiência me faz esquecer que estou até mesmo alternando entre modelos?
Isso parece uma pergunta muito mais interessante.
$OPG @OpenGradient #opg