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deAI 面臨的核心問題是什麼?
imo,這個問題被 @PonderingDurian 完美地捕捉到了:
"在基礎設施層的低成本潛在計算、模型層的開源複合以及應用層的創造力的好處,最終是否超過了大實驗室通過將一切集中在單一公司屋簷下來減輕的協調成本?"
答案取決於你如何權衡即時摩擦與長期槓桿。大實驗室正在押注協調成本是如此痛苦,以至於人們會支付高價來避免它們。
在短期內,他們可能是對的。
但一旦協調問題得到解決(@PluralisHQ、@NousResearch 和 @PrimeIntellect 的突破讓我對這一點更有信心),開放生態系統可以以任何集中實驗室無法匹敵的速度和規模釋放集體智慧。
這就是去中心化 AI 獲勝的地方。

8月7日 20:39
如果你這週只讀一件事,我建議你看看以下的AI報告:
「從數據工廠到世界模型」
它將數據工廠、上下文工程、強化學習環境、世界模型等交織在一起,形成一篇易於理解但又全面的論文,探討當前AI的前沿。👇(0/12)
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