Quando il gradiente della scalabilità delle prestazioni svanisce, il paesaggio evolutivo dei modelli si appiattisce, il che porta a una speciazione nello spazio dei parametri / iperparametri. Bullish sugli hub degli ambienti RL e sulla speciazione dei modelli in competenze specializzate per la migliore efficienza costo/prestazioni.
TBPN
TBPN28 ago, 05:28
Abbiamo chiesto a @willccbb (Responsabile della Ricerca, Prime Intellect) come l'esplosione dell'AI possa realmente scalare da qui in avanti. "Ci sono solo così tante persone pronte ad adottare prodotti AI. A un certo punto, c'è un plateau... Ci sono leggi della fisica su quanto possano essere buoni i modelli e su quanto velocemente possano scalare i chip." Questo non significa che il progresso si fermi, ma si sposta. Aspettati più specializzazione (agenti ristretti e ad alto valore) e scelte più intelligenti invece di semplici cluster più grandi. "Avremo molte manopole da girare, penso."
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