Tôi đã suy nghĩ về việc hầu hết các cuộc thảo luận xung quanh AI dường như đều theo cùng một mô hình.
Cứ vài tháng, một mô hình mới xuất hiện, các chỉ số benchmark cải thiện, và cuộc trò chuyện chuyển sang những gì AI có thể làm tiếp theo. Giả định là khả năng là yếu tố hạn chế. Nếu trí tuệ tiếp tục cải thiện, mọi thứ khác cuối cùng sẽ vào vị trí.
Điều nổi bật với tôi là trí tuệ và sự tin cậy không có vẻ như phát triển theo cách giống nhau.
Một mô hình có thể cải thiện thông qua nhiều dữ liệu hơn, nhiều tính toán hơn và đào tạo tốt hơn. Sự tin cậy trở nên phức tạp hơn khi các hệ thống trở nên lớn hơn. Nhiều người dùng tạo ra nhiều tương tác hơn. Nhiều tương tác tạo ra nhiều quyết định hơn. Và cuối cùng, thách thức chuyển từ việc tạo ra đầu ra sang việc hiểu liệu những đầu ra đó có thể được xác minh hay không.
Có thể đó là điểm mù.
Chúng ta dành nhiều thời gian đo lường trí tuệ, nhưng ít thời gian hơn để suy nghĩ về cách mà các mạng lưới lớn phối hợp xung quanh nó. Không phải từ góc độ hiệu suất, mà từ góc độ tin cậy.
Đây là nơi OpenGradient trở nên thú vị.
Không phải vì nó đang xây dựng cơ sở hạ tầng AI, mà vì nó dường như đang khám phá một câu hỏi sâu sắc hơn: điều gì xảy ra khi trí tuệ trở nên mở, phân tán và có thể xác minh thay vì chỉ đơn giản là có khả năng hơn?
Khi các hệ thống AI trở nên gắn liền với nhiều quy trình kinh tế và xã hội hơn, nút thắt thực sự có thể không phải là trí tuệ chính nó.
Nó có thể là sự tự tin vào quy trình đứng sau nó.
Tôi không chắc điều đó dẫn đến đâu, nhưng có vẻ ngày càng khó để bỏ qua.
#opg $OPG @OpenGradient
$NVDAB $MUB
#OPG🔥🔥🔥
Cứ vài tháng, một mô hình mới xuất hiện, các chỉ số benchmark cải thiện, và cuộc trò chuyện chuyển sang những gì AI có thể làm tiếp theo. Giả định là khả năng là yếu tố hạn chế. Nếu trí tuệ tiếp tục cải thiện, mọi thứ khác cuối cùng sẽ vào vị trí.
Điều nổi bật với tôi là trí tuệ và sự tin cậy không có vẻ như phát triển theo cách giống nhau.
Một mô hình có thể cải thiện thông qua nhiều dữ liệu hơn, nhiều tính toán hơn và đào tạo tốt hơn. Sự tin cậy trở nên phức tạp hơn khi các hệ thống trở nên lớn hơn. Nhiều người dùng tạo ra nhiều tương tác hơn. Nhiều tương tác tạo ra nhiều quyết định hơn. Và cuối cùng, thách thức chuyển từ việc tạo ra đầu ra sang việc hiểu liệu những đầu ra đó có thể được xác minh hay không.
Có thể đó là điểm mù.
Chúng ta dành nhiều thời gian đo lường trí tuệ, nhưng ít thời gian hơn để suy nghĩ về cách mà các mạng lưới lớn phối hợp xung quanh nó. Không phải từ góc độ hiệu suất, mà từ góc độ tin cậy.
Đây là nơi OpenGradient trở nên thú vị.
Không phải vì nó đang xây dựng cơ sở hạ tầng AI, mà vì nó dường như đang khám phá một câu hỏi sâu sắc hơn: điều gì xảy ra khi trí tuệ trở nên mở, phân tán và có thể xác minh thay vì chỉ đơn giản là có khả năng hơn?
Khi các hệ thống AI trở nên gắn liền với nhiều quy trình kinh tế và xã hội hơn, nút thắt thực sự có thể không phải là trí tuệ chính nó.
Nó có thể là sự tự tin vào quy trình đứng sau nó.
Tôi không chắc điều đó dẫn đến đâu, nhưng có vẻ ngày càng khó để bỏ qua.
#opg $OPG @OpenGradient
$NVDAB $MUB
#OPG🔥🔥🔥
