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Wenn der Gradient der Leistungssteigerung nachlässt, flacht die evolutionäre Landschaft der Modelle ab, was zu einer Speziation im Parameter- / Hyperparameterraum führt.
Bullish auf RL-Umgebungen, Hubs und die Speziation von Modellen in spezialisierte Expertise für die beste Kosten-/Leistungs-Effizienz.
28. Aug., 05:28
Wir haben @willccbb (Leiter Forschung, Prime Intellect) gefragt, wie der AI-Boom von hier aus wirklich skaliert.
„Es gibt nur so viele Menschen, die AI-Produkte annehmen können. Irgendwann gibt es ein Plateau… Es gibt physikalische Gesetze, wie gut Modelle werden können und wie schnell Chips skalieren können.“
Das bedeutet nicht, dass der Fortschritt stoppt, er verschiebt sich. Erwarten Sie mehr Spezialisierung (enge, hochgradige Agenten) und intelligentere Abwägungen anstelle von nur größeren Clustern.
„Wir werden viele Regler haben, die wir drehen können, denke ich.“
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