#opg $OPG @OpenGradient OpenGradient 讓我思考在答案存在之前的那一刻。
我們大多數人只看到最終的輸出。
回應出現在螢幕上,互動似乎就完整了。
但有趣的部分發生在那之前。
有一個點,請求不再是簡單的輸入,而開始變成一個決策。
這個過渡很容易被忽視,因為用戶從未看到它。
他們只看到結果。
我越是了解 AI 系統,就越意識到輸出只告訴了一部分故事。
同樣重要的是系統如何從不確定性轉變為回應。
從一個問題…
to 一個決策…
to 一個結果。
這個過程就是將智慧轉化為有用的東西。
這也是我不斷深入研究 @OpenGradient 的原因之一。
並不是因為最終答案有趣。
而是創造答案的過程通常會揭示出比答案本身更多的系統信息。
你認為在 AI 系統中,什麼更重要?
最終輸出,還是產生它的過程?
@OpenGradient $HEI
$BAS
我們大多數人只看到最終的輸出。
回應出現在螢幕上,互動似乎就完整了。
但有趣的部分發生在那之前。
有一個點,請求不再是簡單的輸入,而開始變成一個決策。
這個過渡很容易被忽視,因為用戶從未看到它。
他們只看到結果。
我越是了解 AI 系統,就越意識到輸出只告訴了一部分故事。
同樣重要的是系統如何從不確定性轉變為回應。
從一個問題…
to 一個決策…
to 一個結果。
這個過程就是將智慧轉化為有用的東西。
這也是我不斷深入研究 @OpenGradient 的原因之一。
並不是因為最終答案有趣。
而是創造答案的過程通常會揭示出比答案本身更多的系統信息。
你認為在 AI 系統中,什麼更重要?
最終輸出,還是產生它的過程?
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