Vor ein paar Monaten dachte ich, die größte Herausforderung bei KI sei der Bau besserer Modelle.
Jetzt bin ich mir da nicht mehr so sicher.
Jede Woche scheint ein neues Modell, ein neuer Benchmark oder ein neues Feature aufzutauchen. Die Kluft zwischen ihnen fühlt sich kleiner an als zuvor. Was mir jetzt mehr ins Auge sticht, sind die ganzen Dinge, die im Hintergrund passieren.
Ich habe kürzlich etwas Zeit damit verbracht, verschiedene KI-Projekte zu erkunden und festgestellt, dass viele Gespräche sich auf die Outputs konzentrieren. Die Leute vergleichen Antworten, Geschwindigkeit und Fähigkeiten. Sehr wenige sprechen über die Systeme, die diese Outputs überhaupt erst möglich machen.
So wie ich das sehe, wird KI weniger zu einem Modellproblem und mehr zu einem Koordinationsproblem.
Wie wird Information gesammelt?
Wie wird sie verifiziert?
Wie profitieren die Mitwirkenden, wenn sie helfen, ein System zu verbessern?
Diese Fragen erhalten nicht so viel Aufmerksamkeit, aber sie werden schwieriger zu ignorieren, je mehr KI wächst.
Das ist ein Grund, warum @OpenGradient interessant zu verfolgen ist. Es befindet sich in einem Teil des KI-Ökosystems, der zunehmend wichtig erscheint, aber nicht immer im Rampenlicht steht.
Vielleicht ist das normal. Infrastruktur erhält selten Aufmerksamkeit, bis die Leute merken, wie viel davon abhängt.
Ich habe dasselbe im Crypto-Bereich gesehen. Die Projekte, die ruhig im Hintergrund arbeiten, werden oft die sein, über die später alle sprechen.
Für jetzt schaue ich mostly zu und lerne. Aber ich denke, die Zukunft der KI wird von mehr abhängen als nur von besseren Modellen. Die Systeme, die diese Modelle unterstützen, sind ebenfalls wichtig.
#opg $OPG
Jetzt bin ich mir da nicht mehr so sicher.
Jede Woche scheint ein neues Modell, ein neuer Benchmark oder ein neues Feature aufzutauchen. Die Kluft zwischen ihnen fühlt sich kleiner an als zuvor. Was mir jetzt mehr ins Auge sticht, sind die ganzen Dinge, die im Hintergrund passieren.
Ich habe kürzlich etwas Zeit damit verbracht, verschiedene KI-Projekte zu erkunden und festgestellt, dass viele Gespräche sich auf die Outputs konzentrieren. Die Leute vergleichen Antworten, Geschwindigkeit und Fähigkeiten. Sehr wenige sprechen über die Systeme, die diese Outputs überhaupt erst möglich machen.
So wie ich das sehe, wird KI weniger zu einem Modellproblem und mehr zu einem Koordinationsproblem.
Wie wird Information gesammelt?
Wie wird sie verifiziert?
Wie profitieren die Mitwirkenden, wenn sie helfen, ein System zu verbessern?
Diese Fragen erhalten nicht so viel Aufmerksamkeit, aber sie werden schwieriger zu ignorieren, je mehr KI wächst.
Das ist ein Grund, warum @OpenGradient interessant zu verfolgen ist. Es befindet sich in einem Teil des KI-Ökosystems, der zunehmend wichtig erscheint, aber nicht immer im Rampenlicht steht.
Vielleicht ist das normal. Infrastruktur erhält selten Aufmerksamkeit, bis die Leute merken, wie viel davon abhängt.
Ich habe dasselbe im Crypto-Bereich gesehen. Die Projekte, die ruhig im Hintergrund arbeiten, werden oft die sein, über die später alle sprechen.
Für jetzt schaue ich mostly zu und lerne. Aber ich denke, die Zukunft der KI wird von mehr abhängen als nur von besseren Modellen. Die Systeme, die diese Modelle unterstützen, sind ebenfalls wichtig.
#opg $OPG