Todavía pienso en la discusión sobre el “desvío” de GPT-4 de 2023
Los investigadores informaron que el comportamiento de razonamiento en tareas como la detección de números primos y la generación de código había cambiado de forma notable en pocos meses, aunque los desarrolladores seguían llamando al mismo endpoint
La gente debatió los benchmarks
Lo que se me quedó fue otra cosa
Si npm, pip o cargo reemplazaran en silencio una dependencia sin cambiar su versión, la mayoría de los ingenieros lo considerarían un fallo operativo
De alguna manera, la IA lo normalizó
Tú pruebas un flujo de trabajo
Semanas después, las salidas se sienten ligeramente distintas
No se cae nada
Solo pasas horas preguntándote si el bug vive en tus prompts, en tu aplicación o en algún lugar que no puedes inspeccionar
@OpenGradient normalmente se describe como infraestructura de IA descentralizada para almacenar modelos, ejecutar inferencias y verificar la ejecución
Acepté esa idea al principio
Luego pasé más tiempo mirando el Model Hub
Los modelos se almacenan en Walrus y se referencian mediante IDs de Blob basados en contenido, en lugar de endpoints mutables
Un agente no está solicitando lo que un proveedor sirva actualmente
Está solicitando una identidad criptográfica específica
Esa distinción se siente sutil hasta que varios sistemas autónomos empiezan a coordinarse entre sí
Dos agentes pueden informar que ambos están usando el mismo modelo mientras ya no comparten el mismo grafo de dependencias si los pesos subyacentes derivan de forma independiente
El rendimiento todavía puede verse aceptable
La coordinación ya ha empezado a divergir
Los gestores de paquetes tradicionales resolvieron esto hace años haciendo que los artefactos fueran inmutables
La IA, en gran medida, cambió esa propiedad por iteraciones más rápidas
Quizá ese intercambio sea perfectamente razonable para productos de consumo
Pero no estoy tan seguro de que siga siendo razonable cuando los sistemas autónomos empiezan a mover capital o a tomar decisiones de las que dependen otros agentes
Sigo preguntándome si la unidad real de coordinación en la IA ya no es el modelo
Puede que sea el hash que todos aceptan ejecutar en silencio
#opg $OPG $RE $LAB
Los investigadores informaron que el comportamiento de razonamiento en tareas como la detección de números primos y la generación de código había cambiado de forma notable en pocos meses, aunque los desarrolladores seguían llamando al mismo endpoint
La gente debatió los benchmarks
Lo que se me quedó fue otra cosa
Si npm, pip o cargo reemplazaran en silencio una dependencia sin cambiar su versión, la mayoría de los ingenieros lo considerarían un fallo operativo
De alguna manera, la IA lo normalizó
Tú pruebas un flujo de trabajo
Semanas después, las salidas se sienten ligeramente distintas
No se cae nada
Solo pasas horas preguntándote si el bug vive en tus prompts, en tu aplicación o en algún lugar que no puedes inspeccionar
@OpenGradient normalmente se describe como infraestructura de IA descentralizada para almacenar modelos, ejecutar inferencias y verificar la ejecución
Acepté esa idea al principio
Luego pasé más tiempo mirando el Model Hub
Los modelos se almacenan en Walrus y se referencian mediante IDs de Blob basados en contenido, en lugar de endpoints mutables
Un agente no está solicitando lo que un proveedor sirva actualmente
Está solicitando una identidad criptográfica específica
Esa distinción se siente sutil hasta que varios sistemas autónomos empiezan a coordinarse entre sí
Dos agentes pueden informar que ambos están usando el mismo modelo mientras ya no comparten el mismo grafo de dependencias si los pesos subyacentes derivan de forma independiente
El rendimiento todavía puede verse aceptable
La coordinación ya ha empezado a divergir
Los gestores de paquetes tradicionales resolvieron esto hace años haciendo que los artefactos fueran inmutables
La IA, en gran medida, cambió esa propiedad por iteraciones más rápidas
Quizá ese intercambio sea perfectamente razonable para productos de consumo
Pero no estoy tan seguro de que siga siendo razonable cuando los sistemas autónomos empiezan a mover capital o a tomar decisiones de las que dependen otros agentes
Sigo preguntándome si la unidad real de coordinación en la IA ya no es el modelo
Puede que sea el hash que todos aceptan ejecutar en silencio
#opg $OPG $RE $LAB