Я думаю, что настоящая перспектива ИИ — это перспектива, а не просто интеллект
@OpenGradient Я все время возвращаюсь к одной мысли, пока изучаю $OPG : самая важная задача в ИИ может заключаться не в том, чтобы делать системы умнее, а в том, чтобы они могли удерживать перспективу, не попадая в повторение. Чем больше памяти получает модель, тем больше она начинает отражать уже увиденные паттерны, и со временем это может потихоньку превратиться в эхо-камеру, где знакомые ответы продолжают выигрывать, потому что они кажутся безопасными, отточенными и эффективными. Вот что делает это пространство таким увлекательным для меня. Точность важна, конечно, но одной только точности недостаточно, если система постоянно усиливает один и тот же путь рассуждений снова и снова. Что меня вдохновляет в @OpenGradient , так это то, что это указывает на другой вид будущего, где проверяемая интерпретация и децентрализованное выполнение моделей могут позволить нескольким проверяемым моделям внести вклад в одно общее заключение. Это кажется больше, чем техническое обновление. Это похоже на новый способ мышления о доверии, разногласиях и принятии решений. Если ИИ собирается стать частью инфраструктуры, поддерживающей важные выборы, то разнообразие рассуждений может иметь такое же значение, как и сама точность. И это тот тип изменения, который не всегда выглядит драматично в моменте, но позже может ощущаться как момент, когда всё изменилось.
#opg $OPG
@OpenGradient Я все время возвращаюсь к одной мысли, пока изучаю $OPG : самая важная задача в ИИ может заключаться не в том, чтобы делать системы умнее, а в том, чтобы они могли удерживать перспективу, не попадая в повторение. Чем больше памяти получает модель, тем больше она начинает отражать уже увиденные паттерны, и со временем это может потихоньку превратиться в эхо-камеру, где знакомые ответы продолжают выигрывать, потому что они кажутся безопасными, отточенными и эффективными. Вот что делает это пространство таким увлекательным для меня. Точность важна, конечно, но одной только точности недостаточно, если система постоянно усиливает один и тот же путь рассуждений снова и снова. Что меня вдохновляет в @OpenGradient , так это то, что это указывает на другой вид будущего, где проверяемая интерпретация и децентрализованное выполнение моделей могут позволить нескольким проверяемым моделям внести вклад в одно общее заключение. Это кажется больше, чем техническое обновление. Это похоже на новый способ мышления о доверии, разногласиях и принятии решений. Если ИИ собирается стать частью инфраструктуры, поддерживающей важные выборы, то разнообразие рассуждений может иметь такое же значение, как и сама точность. И это тот тип изменения, который не всегда выглядит драматично в моменте, но позже может ощущаться как момент, когда всё изменилось.
#opg $OPG