Liege ich falsch, wenn ich einen Paradigmenwechsel in der KI spüre? Es fühlt sich an, als würden wir uns von einer Welt, die von allgemeinen LLM-APIs besessen ist, zu einer Welt bewegen, in der immer mehr Unternehmen ihre eigenen Modelle auf Basis von Open Source (insbesondere kleinere, spezialisierte) trainieren, optimieren und betreiben. Einige bestätigende Anzeichen nur in den letzten Wochen: - @karpathy hat nanochat veröffentlicht, um Modelle in nur wenigen Codezeilen zu trainieren. - @thinkymachines hat ein Produkt zur Feinabstimmung auf den Markt gebracht. - steigende Beliebtheit von @vllm_project, @sgl_project, @PrimeIntellect, Loras, trl,... - 1M neue Repos auf HF in den letzten 90 Tagen (einschließlich der ersten Open-Source-LLMs von @OpenAI). Und jetzt hat @nvidia gerade DGX Spark angekündigt, das leistungsstark genug ist, damit jeder seine eigenen Modelle zu Hause feinabstimmen kann. Würdest du zustimmen, oder sehe ich nur die Zukunft, die ich mir wünsche? Und warum passiert das (nur das Aufkommen von RL/Post-Training?)