Một chi tiết cứ làm tôi bận tâm khi nhìn vào @OpenGradient .
Mọi người đều bàn về việc hosting nhiều mô hình hơn, thêm nhiều nhà cung cấp inference, hoặc mở rộng khả năng xác minh. Nhưng nếu Open Intelligence thực sự mở rộng, người dùng cuối cùng sẽ đối mặt với một vấn đề khác: tìm đúng mô hình trong một biển lựa chọn có sẵn.
Vào thời điểm đó, cuộc cạnh tranh có thể lặng lẽ chuyển hướng.
Một nhà cung cấp mô hình có thể tiếp tục cải thiện hiệu suất. Một người xác minh có thể tiếp tục xác nhận đầu ra. Tuy nhiên, không ai trong số đó đảm bảo được sự chú ý. Mô hình được chọn đầu tiên thường nhận được nhiều yêu cầu hơn, nhiều phản hồi hơn và nhiều cơ hội cải thiện hơn. Điều đó tạo ra một lợi thế tích lũy mà không liên quan nhiều đến trí thông minh thực thụ.
Điều thú vị là tầm nhìn của OpenGradient phụ thuộc vào việc nhiều mô hình cùng tồn tại trong các luồng hosting, inference và xác minh. Mạng lưới càng lớn, việc phát hiện càng trở nên có giá trị hơn. Tính khả thi bắt đầu hành xử như cơ sở hạ tầng.
Điều đó có nghĩa là vị trí mạnh nhất trong mạng lưới có thể không thuộc về mô hình thông minh nhất hoặc nhà cung cấp inference rẻ nhất. Nó có thể thuộc về ai ngồi gần nhất với điểm quyết định nơi người dùng chọn cái gì để chạy.
Nếu điều đó xảy ra, Open Intelligence không chỉ trở thành một cuộc cạnh tranh cho các mô hình tốt hơn. Nó trở thành một cuộc cạnh tranh để được tìm thấy.
Và một khi việc phát hiện trở nên khan hiếm, sự chú ý có thể tăng trưởng nhanh hơn chính trí thông minh.
@OpenGradient $OPG #OPG #creatorpad
$ESPORTS $KOMA
Mọi người đều bàn về việc hosting nhiều mô hình hơn, thêm nhiều nhà cung cấp inference, hoặc mở rộng khả năng xác minh. Nhưng nếu Open Intelligence thực sự mở rộng, người dùng cuối cùng sẽ đối mặt với một vấn đề khác: tìm đúng mô hình trong một biển lựa chọn có sẵn.
Vào thời điểm đó, cuộc cạnh tranh có thể lặng lẽ chuyển hướng.
Một nhà cung cấp mô hình có thể tiếp tục cải thiện hiệu suất. Một người xác minh có thể tiếp tục xác nhận đầu ra. Tuy nhiên, không ai trong số đó đảm bảo được sự chú ý. Mô hình được chọn đầu tiên thường nhận được nhiều yêu cầu hơn, nhiều phản hồi hơn và nhiều cơ hội cải thiện hơn. Điều đó tạo ra một lợi thế tích lũy mà không liên quan nhiều đến trí thông minh thực thụ.
Điều thú vị là tầm nhìn của OpenGradient phụ thuộc vào việc nhiều mô hình cùng tồn tại trong các luồng hosting, inference và xác minh. Mạng lưới càng lớn, việc phát hiện càng trở nên có giá trị hơn. Tính khả thi bắt đầu hành xử như cơ sở hạ tầng.
Điều đó có nghĩa là vị trí mạnh nhất trong mạng lưới có thể không thuộc về mô hình thông minh nhất hoặc nhà cung cấp inference rẻ nhất. Nó có thể thuộc về ai ngồi gần nhất với điểm quyết định nơi người dùng chọn cái gì để chạy.
Nếu điều đó xảy ra, Open Intelligence không chỉ trở thành một cuộc cạnh tranh cho các mô hình tốt hơn. Nó trở thành một cuộc cạnh tranh để được tìm thấy.
Và một khi việc phát hiện trở nên khan hiếm, sự chú ý có thể tăng trưởng nhanh hơn chính trí thông minh.
@OpenGradient $OPG #OPG #creatorpad
$ESPORTS $KOMA