De la Alegerea Modelurilor la Direcționarea Sarcinilor

Un lucru pe care AI nu l-a simplificat încă este decizia privind care AI să folosești.

Sarcinile diferite îi trag în mod natural pe oameni spre modele diferite.

O sesiune de brainstorming nu este întotdeauna tratată la fel ca o întrebare de cercetare.

Un concept vizual nu a cerut aceleași abilități ca o sarcină de raționament lung.

Rezultatul este un flux de lucru care de multe ori se simte fragmentat.

Conversațiile au loc într-un singur loc.

Imaginile sunt generate altundeva.

Analiza se mută pe o altă interfață.

Cu cât ecosistemul devine mai capabil, cu atât utilizatorii ajung să facă mai multă coordonare singuri.

Aceasta este o rațiune pentru care abordarea multi-model a OpenGradient se remarcă pentru mine.

În loc să forțeze oamenii într-un mediu cu un singur model, recunoaște că diferite modele excelează în lucruri diferite.

Adevărata valoare poate să nu vină din alegerea celui mai bun model.

Poate să vină din reducerea efortului necesar pentru a trece între ele.

Schimbarea la care mă gândesc constant este subtilă.

Poate întrebarea nu este care AI preferă oamenii.

Poate este cât de repede pot direcționa sarcina corectă către capacitatea corectă fără a perturba fluxul lor de lucru.

Aducerea mai multor modele într-un singur loc este doar o parte a provocării.

A face ca acea experiență să se simtă coerentă este problema mai grea.

Pentru că utilizatorii nu doresc neapărat o colecție de instrumente AI.

Ei își doresc un spațiu de lucru care să înțeleagă cum lucrează ei de fapt.

Ce părere ai despre asta? Nu ezita să împărtășești experiența și opiniile tale
Notă: - NFA~DYOR
#opg $OPG @OpenGradient