Deux personnes peuvent avoir la même cuisine.
Avec les mêmes ingrédients.
Avec les mêmes outils.
Mais une personne crée continuellement de nouveaux plats.
Tandis que l'autre ne fait que répéter des recettes familières.
Pourquoi le même ensemble de ressources mais des combinaisons différentes entraînent-elles des résultats différents ?
Lorsque l'on veut provoquer une rupture, la plupart des gens commencent par chercher quelque chose de nouveau.
Un nouvel outil.
Une nouvelle idée.
Une nouvelle ressource.
C'est une forme de cécité à la recombinaison.
Nous sommes tellement concentrés sur la recherche de nouveaux éléments que nous manquons les nouvelles valeurs qui résident dans les éléments déjà disponibles.
La rupture ne vient souvent pas d'un nouvel élément.
Mais de la façon dont les éléments anciens sont recombinés.
L'IA fait face à un défi similaire.
Peut-être que c'est la raison pour laquelle @OpenGradient apparaît.
Tandis que la plupart des systèmes d'IA se concentrent sur l'ajout de nouvelles capacités,
#OPG construit une infrastructure pour que les capacités existantes puissent créer une valeur qui dépasse leur propre existence.
Un tel avenir nécessite :
✓ Interopérabilité
✓ Composants spécialisés
✓ Infrastructure modulaire
✓ Coordination ouverte
Un système ne devient pas plus précieux parce qu'il a plus de capacités.
Mais parce qu'il peut créer du nouveau à partir des capacités qu'il possède.
L'avenir de l'IA n'appartiendra peut-être pas aux plus grands modèles.
Mais à des écosystèmes capables de recombiner le plus rapidement.
Peut-être que la question la plus importante ne sera pas :
"Quelles capacités nous manquent ?"
Mais plutôt :
"Avons-nous pleinement exploité les capacités que nous avons déjà ?" #OPG $OPG @OpenGradient
Avec les mêmes ingrédients.
Avec les mêmes outils.
Mais une personne crée continuellement de nouveaux plats.
Tandis que l'autre ne fait que répéter des recettes familières.
Pourquoi le même ensemble de ressources mais des combinaisons différentes entraînent-elles des résultats différents ?
Lorsque l'on veut provoquer une rupture, la plupart des gens commencent par chercher quelque chose de nouveau.
Un nouvel outil.
Une nouvelle idée.
Une nouvelle ressource.
C'est une forme de cécité à la recombinaison.
Nous sommes tellement concentrés sur la recherche de nouveaux éléments que nous manquons les nouvelles valeurs qui résident dans les éléments déjà disponibles.
La rupture ne vient souvent pas d'un nouvel élément.
Mais de la façon dont les éléments anciens sont recombinés.
L'IA fait face à un défi similaire.
Peut-être que c'est la raison pour laquelle @OpenGradient apparaît.
Tandis que la plupart des systèmes d'IA se concentrent sur l'ajout de nouvelles capacités,
#OPG construit une infrastructure pour que les capacités existantes puissent créer une valeur qui dépasse leur propre existence.
Un tel avenir nécessite :
✓ Interopérabilité
✓ Composants spécialisés
✓ Infrastructure modulaire
✓ Coordination ouverte
Un système ne devient pas plus précieux parce qu'il a plus de capacités.
Mais parce qu'il peut créer du nouveau à partir des capacités qu'il possède.
L'avenir de l'IA n'appartiendra peut-être pas aux plus grands modèles.
Mais à des écosystèmes capables de recombiner le plus rapidement.
Peut-être que la question la plus importante ne sera pas :
"Quelles capacités nous manquent ?"
Mais plutôt :
"Avons-nous pleinement exploité les capacités que nous avons déjà ?" #OPG $OPG @OpenGradient