Na primeira vez que abri o Playground da OpenGradient, fui procurar a função Temperature.
Depois, o Top-P.
Depois, os parâmetros de tuning que já conhecemos.
Mas procurei, procurei… e não encontrei.
Minha primeira reação foi bem simples:
“Faltou mesmo.”
No mundo da IA, já estamos acostumados a que o poder geralmente vem acompanhado de mais controles.
Mais parâmetros.
Mais coisas para ajustar.
Mas pensando melhor, vejo que aquilo que o Playground removeu é bem consistente.
São ferramentas para usuários que querem se aprofundar em como a IA funciona e otimizar a saída de acordo com a própria intenção.
E isso me fez perguntar:
Se o Playground não foi construído para esse grupo de usuários, então ele foi construído para quem?
Talvez a resposta sejam os Web3 Developers.
Uma pessoa que cria um DApp pode ser muito boa com smart contracts, mas nem necessariamente quer aprender sampling, temperature ou tuning strategy só para integrar IA ao produto.
Vendo por esse ângulo, o que está faltando no Playground começa a fazer mais sentido.
A OpenGradient parece estar tentando reduzir a quantidade de conhecimento de IA que o desenvolvedor precisa carregar antes de conseguir usar o modelo.
Escolher o modelo.
Preencher o input.
Receber a saída.
Quanto menos coisas você precisa aprender para começar, mais fácil é levar IA para dentro do produto.
Acho que isso é uma forma de Cognitive Offloading.
A OpenGradient está transferindo parte da carga cognitiva do desenvolvedor para a plataforma.
O interessante é que essa estratégia também abre mão de um grupo de usuários bem importante: os Power Users.
São usuários que querem controlar todos os parâmetros e otimizar cada detalhe.
Mas talvez esse seja o trade-off que @OpenGradient aceita.
Porque se o objetivo é colocar IA em mais DApps, então o Cognitive Offloading pode ser mais importante do que transformar todo Web3 Developer em um AI Engineer.
$VELVET $OPG #opg
chat.opengradient.ai
Depois, o Top-P.
Depois, os parâmetros de tuning que já conhecemos.
Mas procurei, procurei… e não encontrei.
Minha primeira reação foi bem simples:
“Faltou mesmo.”
No mundo da IA, já estamos acostumados a que o poder geralmente vem acompanhado de mais controles.
Mais parâmetros.
Mais coisas para ajustar.
Mas pensando melhor, vejo que aquilo que o Playground removeu é bem consistente.
São ferramentas para usuários que querem se aprofundar em como a IA funciona e otimizar a saída de acordo com a própria intenção.
E isso me fez perguntar:
Se o Playground não foi construído para esse grupo de usuários, então ele foi construído para quem?
Talvez a resposta sejam os Web3 Developers.
Uma pessoa que cria um DApp pode ser muito boa com smart contracts, mas nem necessariamente quer aprender sampling, temperature ou tuning strategy só para integrar IA ao produto.
Vendo por esse ângulo, o que está faltando no Playground começa a fazer mais sentido.
A OpenGradient parece estar tentando reduzir a quantidade de conhecimento de IA que o desenvolvedor precisa carregar antes de conseguir usar o modelo.
Escolher o modelo.
Preencher o input.
Receber a saída.
Quanto menos coisas você precisa aprender para começar, mais fácil é levar IA para dentro do produto.
Acho que isso é uma forma de Cognitive Offloading.
A OpenGradient está transferindo parte da carga cognitiva do desenvolvedor para a plataforma.
O interessante é que essa estratégia também abre mão de um grupo de usuários bem importante: os Power Users.
São usuários que querem controlar todos os parâmetros e otimizar cada detalhe.
Mas talvez esse seja o trade-off que @OpenGradient aceita.
Porque se o objetivo é colocar IA em mais DApps, então o Cognitive Offloading pode ser mais importante do que transformar todo Web3 Developer em um AI Engineer.
$VELVET $OPG #opg
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