#opg $OPG Quando você olha para projetos de Inteligência Artificial, eles parecem bons até você fazer uma pergunta simples: de onde vem a confiança nos projetos de Inteligência Artificial?
Nos casos, a resposta ainda é a mesma coisa. Uma empresa está no comando do modelo, eles controlam o que o modelo faz, gerenciam as atualizações. Eles decidem o que os usuários podem ou não verificar nos projetos de Inteligência Artificial. As pessoas acham que isso é progresso na Inteligência Artificial. Se você olhar como funciona, ainda é como uma caixa que você não consegue ver para dentro, só parece melhor.
É por isso que a OpenGradient parece valer a pena prestar atenção.
O que eu acho interessante sobre a OpenGradient não é a palavra "aberto". Muitos projetos de Inteligência Artificial usam essa palavra. Isso nem sempre significa a mesma coisa. O importante é se o sistema está tentando fazer com que as pessoas não tenham que simplesmente confiar nele sem saber como funciona ao nível da infraestrutura. As partes que geralmente permanecem ocultas, como hospedagem, o que o modelo faz, verificação e coordenação, são as partes que decidem quão bom tudo realmente é em projetos de Inteligência Artificial.
É aqui que a OpenGradient parece diferente dos projetos de Inteligência Artificial. Ela parece estar pensando como a infraestrutura para Inteligência Artificial, não apenas um aplicativo de Inteligência Artificial. Essa é uma diferença em projetos de Inteligência Artificial.
Eu não acho que devemos aceitar a ideia de "verificável" facilmente em projetos de Inteligência Artificial. Cada design que tenta minimizar a confiança ainda tem coisas que assume serem verdadeiras por baixo. O hardware, as camadas que executam o código e como a rede se comporta criam seus pontos fracos em projetos de Inteligência Artificial. Então, a ideia é forte. O verdadeiro teste é se o sistema continua bom quando muitas pessoas o usam e as coisas ficam complicadas em projetos de Inteligência Artificial.
Essa é a parte que estou observando agora em @OpenGradient
Não o slogan que a OpenGradient usa.
A estrutura, por trás da OpenGradient.
Nos casos, a resposta ainda é a mesma coisa. Uma empresa está no comando do modelo, eles controlam o que o modelo faz, gerenciam as atualizações. Eles decidem o que os usuários podem ou não verificar nos projetos de Inteligência Artificial. As pessoas acham que isso é progresso na Inteligência Artificial. Se você olhar como funciona, ainda é como uma caixa que você não consegue ver para dentro, só parece melhor.
É por isso que a OpenGradient parece valer a pena prestar atenção.
O que eu acho interessante sobre a OpenGradient não é a palavra "aberto". Muitos projetos de Inteligência Artificial usam essa palavra. Isso nem sempre significa a mesma coisa. O importante é se o sistema está tentando fazer com que as pessoas não tenham que simplesmente confiar nele sem saber como funciona ao nível da infraestrutura. As partes que geralmente permanecem ocultas, como hospedagem, o que o modelo faz, verificação e coordenação, são as partes que decidem quão bom tudo realmente é em projetos de Inteligência Artificial.
É aqui que a OpenGradient parece diferente dos projetos de Inteligência Artificial. Ela parece estar pensando como a infraestrutura para Inteligência Artificial, não apenas um aplicativo de Inteligência Artificial. Essa é uma diferença em projetos de Inteligência Artificial.
Eu não acho que devemos aceitar a ideia de "verificável" facilmente em projetos de Inteligência Artificial. Cada design que tenta minimizar a confiança ainda tem coisas que assume serem verdadeiras por baixo. O hardware, as camadas que executam o código e como a rede se comporta criam seus pontos fracos em projetos de Inteligência Artificial. Então, a ideia é forte. O verdadeiro teste é se o sistema continua bom quando muitas pessoas o usam e as coisas ficam complicadas em projetos de Inteligência Artificial.
Essa é a parte que estou observando agora em @OpenGradient
Não o slogan que a OpenGradient usa.
A estrutura, por trás da OpenGradient.