#opg @OpenGradient Cu ceva timp în urmă, am discutat cu câțiva prieteni care lucrează la produse AI. Cei mai mulți vorbeau despre viteza de actualizare a modelelor, capacitățile de inferență și aplicațiile de tip Agent. Dar, la final, am realizat o problemă ușor de trecut cu vederea: diferența reală în viitor s-ar putea să nu fie dată de model, ci de date.
Recent, cercetând OpenGradient Chat, am ajuns din ce în ce mai mult la ideea că mulți se concentrează pe capacitatea modelului, pe rezultatele de inferență sau pe ecosistemul de Agent—dar poate acestea nu sunt cele mai rare resurse. Activele cu adevărat valoroase ar putea fi datele de conversație care se acumulează în mod continuu. În epoca internetului, motoarele de căutare dețineau comportamentul de căutare al utilizatorilor, iar platformele sociale dețineau rețeaua de relații a utilizatorilor. Iar în era AI, conversațiile numeroase pe care utilizatorii le au zilnic cu un model formează o resursă de date nouă, de tip complet.
Căutarea poate vedea doar ce anume caută utilizatorii, socialul poate vedea cu cine se conectează, dar dialogul poate surprinde o nevoie mai completă, de la capăt la capăt. De ce întreabă utilizatorul, cum ia decizii, în ce etapă apare ezitarea și ce alege în final—toate aceste informații apar natural în procesul de interacțiune. Din această perspectivă, valoarea acumulată de OpenGradient Chat nu constă doar în istoricul conversațiilor în sine, ci în capacitatea tot mai bună de a înțelege comportamentul. Pe măsură ce tot mai mulți utilizatori folosesc AI pentru învățare, cercetare, creație sau chiar pentru managementul activelor, datele din conversații vor deveni treptat cel mai direct punct de acces pentru a înțelege nevoile utilizatorilor.
Cred că, în viitor, competiția între produsele AI nu va fi neapărat una doar pe dimensiunea parametrilor modelului. Capacitatea modelelor tinde să se uniformizeze, iar costurile de inferență continuă să scadă. Însă datele de conversație de calitate, reale și acumulate pe termen lung sunt mult mai greu de replicat. Cine reușește să obțină în mod constant interacțiuni reale ale utilizatorilor, acela are șanse mai mari să înțeleagă nevoile, să antreneze Agent-ul și să construiască o rețea de servicii. Mulți văd OpenGradient Chat ca pe un instrument de chat, dar pe termen lung este mai degrabă o rețea de date care acumulează continuu traiectorii de gândire și comportament ale utilizatorilor, iar valoarea unor astfel de active se vede de obicei abia după mulți ani, când piața le recunoaște cu adevărat. $OPG
Recent, cercetând OpenGradient Chat, am ajuns din ce în ce mai mult la ideea că mulți se concentrează pe capacitatea modelului, pe rezultatele de inferență sau pe ecosistemul de Agent—dar poate acestea nu sunt cele mai rare resurse. Activele cu adevărat valoroase ar putea fi datele de conversație care se acumulează în mod continuu. În epoca internetului, motoarele de căutare dețineau comportamentul de căutare al utilizatorilor, iar platformele sociale dețineau rețeaua de relații a utilizatorilor. Iar în era AI, conversațiile numeroase pe care utilizatorii le au zilnic cu un model formează o resursă de date nouă, de tip complet.
Căutarea poate vedea doar ce anume caută utilizatorii, socialul poate vedea cu cine se conectează, dar dialogul poate surprinde o nevoie mai completă, de la capăt la capăt. De ce întreabă utilizatorul, cum ia decizii, în ce etapă apare ezitarea și ce alege în final—toate aceste informații apar natural în procesul de interacțiune. Din această perspectivă, valoarea acumulată de OpenGradient Chat nu constă doar în istoricul conversațiilor în sine, ci în capacitatea tot mai bună de a înțelege comportamentul. Pe măsură ce tot mai mulți utilizatori folosesc AI pentru învățare, cercetare, creație sau chiar pentru managementul activelor, datele din conversații vor deveni treptat cel mai direct punct de acces pentru a înțelege nevoile utilizatorilor.
Cred că, în viitor, competiția între produsele AI nu va fi neapărat una doar pe dimensiunea parametrilor modelului. Capacitatea modelelor tinde să se uniformizeze, iar costurile de inferență continuă să scadă. Însă datele de conversație de calitate, reale și acumulate pe termen lung sunt mult mai greu de replicat. Cine reușește să obțină în mod constant interacțiuni reale ale utilizatorilor, acela are șanse mai mari să înțeleagă nevoile, să antreneze Agent-ul și să construiască o rețea de servicii. Mulți văd OpenGradient Chat ca pe un instrument de chat, dar pe termen lung este mai degrabă o rețea de date care acumulează continuu traiectorii de gândire și comportament ale utilizatorilor, iar valoarea unor astfel de active se vede de obicei abia după mulți ani, când piața le recunoaște cu adevărat. $OPG