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ほとんどの議論はモデルのインテリジェンスに焦点を当てています。
より大きなモデル。より良いベンチマーク。より速い推論。
しかし、インテリジェンスがもはや単一のモデルによって創造されなくなった場合、どうなるのでしょうか？
オープンAIエコシステムは、貢献者のネットワーク、ファインチューニングされたモデル、専門的なエージェント、分散型インフラストラクチャーになりつつあります。その世界では、生の能力は方程式の一部に過ぎません。
本当の課題は調整です。
ネットワークには世界クラスのモデルが存在するかもしれませんが、インテリジェンスが断片化されていたり、必要なときに利用できなかったり、検証が不可能であれば、悪い結果を生むことがあります。
これが、次の大きなブレークスルーが単に賢いAIだけではないと私が信じる理由です。
それは次のことができるシステムです：
• インテリジェンスを効率的に調整する
• 貢献を透明に検証する
• タスクを正しいモデルに適切なタイミングでルーティングする
• オープンネットワークで信頼を構築する
AIがより分散化するにつれて、オーケストレーションは最適化よりも価値があるかもしれません。
未来は最も賢いモデルではなく、最も賢いネットワークに属するかもしれません。
今後5年間で何がより重要になると思いますか：モデルの能力それともネットワークの調整？
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