#opg $OPG @OpenGradient OpenGradient讓我想到一些大多數用戶從未注意過的事情。

我們通常只關注AI系統給出迴應的那一刻。

一個問題被輸入。

一個答案被輸出。

而這就彷彿是整段故事。

但在執行之前，還有一個階段常常被忽略。

請求在系統內部存在着，等待向前推進。

尚未處理。

尚未回答。

只是更大流程中的一部分。

有趣的是，真正的AI系統很少是在處理單個請求。

它們同時不斷管理許多請求、許多操作，以及許多可能的結果。

這意味着：在產生“智能”之前，結構就已經開始了。

在任何模型生成答案之前。

在任何結果到達用戶之前。

我越瞭解像OpenGradient這樣的系統，就越意識到，“效率”不只是關於執行。

它同樣關乎執行開始之前所發生的事情。

因爲有時候，一個系統的質量會在最終迴應出現很久之前就已經被決定了。

而那部分往往是使用者看不見的。

@OpenGradient
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