Ich bewerte KI-Projekte nicht mehr nur anhand von Demos
$OPG #OPG #opg
Ich habe viele KI-Projekte gesehen, die mit beeindruckenden Demos starten.
Für ein paar Tage reden alle darüber.
Dann verfliegt die Begeisterung, und nur sehr wenige nutzen das Produkt weiter.
Das ist einer der Gründe, warum ich mit @OpenGradient einen anderen Ansatz verfolge.
Anstatt zu fragen, ob die Technologie beeindruckend aussieht, stelle ich eine einfachere Frage:
Kann sie Teil des alltäglichen Workflows eines Entwicklers werden?
Gute Infrastruktur ist oft nicht die sichtbarste.
Sie löst Probleme still und schafft Zeit, und sie gibt denjenigen, die bauen, einen Grund wiederzukommen.
Genau darauf werde ich bei OpenGradient achten.
Nicht nur auf Modell-Performance oder Benchmark-Zahlen.
Mich interessiert vielmehr, ob Entwickler sich dafür entscheiden, darauf aufzubauen, es zu verbessern und es langfristig darauf zu verlassen.
Technologie kann Aufmerksamkeit anziehen.
Gewohnheit ist viel schwerer zu verdienen.
Wenn OpenGradient den Punkt erreicht, an dem Builder es nutzen, weil es wirklich nützlich ist – nicht weil es neu ist – dann weiß ich, dass wir uns in die richtige Richtung bewegen.
Ich bin noch ganz am Anfang meiner Forschung, daher halte ich mir den offenen Blick.
Aber ich glaube, dass eine konsistente Übernahme viel mehr aussagt als jede kurzfristige Hype.
Was ist das stärkste Signal dafür, dass ein KI-Projekt erfolgreich ist?

$SPCXB $ZEC