Впервые открыв Playground от OpenGradient, я стал искать функцию Temperature.
Потом Top-P.
Потом знакомые параметры тюнинга.
Но как ни ищу — не нахожу.
Моя первая реакция была довольно простой:
«Жутко не хватает».
В мире AI мы привыкли к тому, что сила обычно идёт в паре с большим количеством контроля.
Больше параметров.
Больше вещей, которые можно настраивать.
Но если задуматься, то то, что Playground убрал, довольно последовательно.
Все это инструменты для тех пользователей, которые хотят углубиться в то, как работает AI, и оптимизировать результат под свои предпочтения.
И это заставило меня задуматься:
Если Playground не строили для такой аудитории, то для кого его тогда сделали?
Похоже, ответ — Web3-разработчики.
Человек, который делает DApp, может быть очень хорош в smart contract’ах, но при этом вовсе не обязательно хочет учиться сэмплингу, temperature или tuning strategy только ради того, чтобы встроить AI в продукт.
Посмотрев с этой стороны, то, чего не хватает в Playground, начинает иметь больший смысл.
OpenGradient, похоже, пытается уменьшить объём AI-знаний, которые разработчику нужно иметь, прежде чем он сможет использовать модель.
Выбрать модель.
Заполнить input.
Получить output.
Чем меньше всего нужно выучить перед стартом, тем проще AI встроить в продукт.
Мне кажется, это похоже на форму Cognitive Offloading — перекладывание когнитивной нагрузки.
OpenGradient переносит часть когнитивной нагрузки с разработчика на платформу.
Интересно, что эта стратегия одновременно жертвует очень важной группой пользователей: Power Users.
Это те, кто хочет контролировать все параметры и оптимизировать каждую деталь.
Но, возможно, это именно тот trade-off, который @OpenGradient принимает.
Потому что если цель — внедрить AI в большее число DApp, то Cognitive Offloading может оказаться важнее, чем превращать каждого Web3-разработчика в AI Engineer.
$VELVET $OPG #opg
chat.opengradient.ai
Потом Top-P.
Потом знакомые параметры тюнинга.
Но как ни ищу — не нахожу.
Моя первая реакция была довольно простой:
«Жутко не хватает».
В мире AI мы привыкли к тому, что сила обычно идёт в паре с большим количеством контроля.
Больше параметров.
Больше вещей, которые можно настраивать.
Но если задуматься, то то, что Playground убрал, довольно последовательно.
Все это инструменты для тех пользователей, которые хотят углубиться в то, как работает AI, и оптимизировать результат под свои предпочтения.
И это заставило меня задуматься:
Если Playground не строили для такой аудитории, то для кого его тогда сделали?
Похоже, ответ — Web3-разработчики.
Человек, который делает DApp, может быть очень хорош в smart contract’ах, но при этом вовсе не обязательно хочет учиться сэмплингу, temperature или tuning strategy только ради того, чтобы встроить AI в продукт.
Посмотрев с этой стороны, то, чего не хватает в Playground, начинает иметь больший смысл.
OpenGradient, похоже, пытается уменьшить объём AI-знаний, которые разработчику нужно иметь, прежде чем он сможет использовать модель.
Выбрать модель.
Заполнить input.
Получить output.
Чем меньше всего нужно выучить перед стартом, тем проще AI встроить в продукт.
Мне кажется, это похоже на форму Cognitive Offloading — перекладывание когнитивной нагрузки.
OpenGradient переносит часть когнитивной нагрузки с разработчика на платформу.
Интересно, что эта стратегия одновременно жертвует очень важной группой пользователей: Power Users.
Это те, кто хочет контролировать все параметры и оптимизировать каждую деталь.
Но, возможно, это именно тот trade-off, который @OpenGradient принимает.
Потому что если цель — внедрить AI в большее число DApp, то Cognitive Offloading может оказаться важнее, чем превращать каждого Web3-разработчика в AI Engineer.
$VELVET $OPG #opg
chat.opengradient.ai
