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Cuando el gradiente de escalado de rendimiento se desvanece, el paisaje evolutivo de los modelos se aplana, lo que da como resultado la especiación en el espacio de parámetros / hiperparámetros.
Optimista sobre los centros de entornos RL y la especiación de modelos en experiencia especializada para una mejor eficiencia de costo / rendimiento.
28 ago, 05:28
Le preguntamos a @willccbb (líder de investigación, Prime Intellect) cómo se escala realmente el auge de la IA a partir de aquí.
"Hay un número limitado de personas para adoptar productos de IA. En algún momento, hay una meseta ... Hay leyes de la física sobre qué tan buenos son los modelos y qué tan rápido pueden escalar los chips".
Eso no significa que el progreso se detenga, sino que cambia. Espere más especialización (agentes estrechos y de alto valor) y compensaciones más inteligentes en lugar de solo grupos más grandes.
"Vamos a tener muchas perillas para girar, creo".
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