#opg $OPG 最近私が疑問に思っているのは、AIが正しく実行できるかどうかではありません。

問題は、正しい実行に対する確信が、意味のある学習に対する確信と同じ重みを持つべきかどうかです。

それが私をずっと #OPG に引き戻し続けています。

OpenGradient は、モデルが意図通りに実行されたかどうかを検証できますが、検証だけでは、モデルが馴染みのあるデータの域を超えて一般化できるほど十分に学習したことまでは証明できません。

何千ものホストされたモデルと数百万回の推論が、導入の増加を示しています。それは参加の証拠であって、必ずしもより強い根拠にはなりません。

見れば見るほど、これは「計算ネットワーク」というより「確信ネットワーク」のように感じます。つまり、学習の質が同じように可視化される前に、利用の見える形がトークン需要を左右してしまうのかもしれないということです。

次の課題は、モデルが動くことを証明することではないのかもしれません。

課題は、それらが信頼されるに値するということを証明することなのかもしれません。

AIの検証は、いずれは実行だけでなく学習の質も測るべきだと思いますか？
@OpenGradient

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