Я тут думал о подходе @OpenLedger к вибекодированию.

Делаем обучение ИИ доступным.

Снижаем барьеры.

Но доступность работает в обе стороны.

Когда убираешь контроль.

Хорошо, если контроль исключал таланты.

Плохо, если контроль поддерживал стандарты.

Традиционная разработка ИИ имеет высокие барьеры.

Требуется экспертиза.
Понимание архитектур.

Эти барьеры фильтруют.

Люди, которые их преодолевают.
Знают, что делают.

@OpenLedger убирает барьеры.

Вибекодирование.
Упрощенные интерфейсы.

Каждый может обучать модели.

Но стоит ли каждому обучать модели.

Большинство людей не понимает.
Что делает данные для обучения хорошими.
Когда происходит переобучение.

Они просто запускают процесс.

Получают модель.

Эта модель может работать.
Или быть мусором.

Они не знают разницы.

Традиционные барьеры были раздражающими.

Но обеспечивали базовую компетентность.

Если убрать их полностью.
Получишь объем.

Не качество.

Больше моделей развернуто.
Не значит, что лучше модели.

@OpenLedger может утверждать.
Обратная связь от сообщества создает контроль качества.

Может быть.

Или может быть плохие модели размножаются.
Потому что пользователи не могут отличить качество.

Доступность ценна.

Но есть причина.
Почему некоторые вещи имеют барьеры.

Делая разработку ИИ доступной.
Может просто значить.
Больше посредственного ИИ.

Развернутого быстрее.

$OPEN

#OpenLedger @OpenLedger