Ich denke ständig darüber nach, was AI-Agents in der Zukunft wirklich voneinander unterscheiden wird.
Zunächst scheint die Antwort einfach zu sein. Das bessere Modell gewinnt. Besseres Denken, bessere Ergebnisse, bessere Leistung. Aber je mehr ich mir anschaue, wie AI-Systeme funktionieren, desto mehr fällt mir ein weiterer wichtiger Faktor auf: welche Informationen ein Agent zugreifen und vertrauen kann.
Ein AI-Agent versteht die Welt nicht allein. Er ist auf Daten, Kontext, frühere Aufzeichnungen und die Systeme angewiesen, die ihm helfen zu entscheiden, welche Informationen wichtig sind.
Das hat mich dazu gebracht, tiefer in @OpenGradient und $OPG zu schauen. Der Fokus auf verifizierbare AI ist interessant, weil es nicht nur darum geht, Ausgaben zu erzeugen, sondern auch darum, den Prozess hinter diesen Ausgaben einfacher zu verifizieren und darauf aufzubauen.
Der Teil, den ich am interessantesten finde, ist, wie Vertrauen wiederverwendbar werden kann. Wenn Informationen eine Geschichte der Verifizierung haben, können zukünftige Systeme dieses Fundament nutzen, anstatt jedes Mal von Null zu starten.
Mein Eindruck ist, dass der Fortschritt der AI nicht nur von intelligenteren Modellen kommen könnte. Er könnte auch von besseren Möglichkeiten kommen, zuverlässiges Wissen zu organisieren und verfügbar zu machen.
Die Zukunft könnte davon abhängen, wie gut Menschen und AI-Systeme um vertrauenswürdige Informationen koordiniert sind.
Glaubst du, dass der Zugang zu verifiziertem Wissen einen größeren Vorteil darstellen wird als die Modellgröße?
@OpenGradient #opg $OPG $TNSR
Zunächst scheint die Antwort einfach zu sein. Das bessere Modell gewinnt. Besseres Denken, bessere Ergebnisse, bessere Leistung. Aber je mehr ich mir anschaue, wie AI-Systeme funktionieren, desto mehr fällt mir ein weiterer wichtiger Faktor auf: welche Informationen ein Agent zugreifen und vertrauen kann.
Ein AI-Agent versteht die Welt nicht allein. Er ist auf Daten, Kontext, frühere Aufzeichnungen und die Systeme angewiesen, die ihm helfen zu entscheiden, welche Informationen wichtig sind.
Das hat mich dazu gebracht, tiefer in @OpenGradient und $OPG zu schauen. Der Fokus auf verifizierbare AI ist interessant, weil es nicht nur darum geht, Ausgaben zu erzeugen, sondern auch darum, den Prozess hinter diesen Ausgaben einfacher zu verifizieren und darauf aufzubauen.
Der Teil, den ich am interessantesten finde, ist, wie Vertrauen wiederverwendbar werden kann. Wenn Informationen eine Geschichte der Verifizierung haben, können zukünftige Systeme dieses Fundament nutzen, anstatt jedes Mal von Null zu starten.
Mein Eindruck ist, dass der Fortschritt der AI nicht nur von intelligenteren Modellen kommen könnte. Er könnte auch von besseren Möglichkeiten kommen, zuverlässiges Wissen zu organisieren und verfügbar zu machen.
Die Zukunft könnte davon abhängen, wie gut Menschen und AI-Systeme um vertrauenswürdige Informationen koordiniert sind.
Glaubst du, dass der Zugang zu verifiziertem Wissen einen größeren Vorteil darstellen wird als die Modellgröße?
@OpenGradient #opg $OPG $TNSR