У сфері децентралізованого штучного інтелекту більшість проектів ще просувають концепцію, але Inference Labs — це зовсім інше. Інші зосереджені на обчислювальній потужності та параметрах моделей, а вони займаються більш надійною справою — створенням системної архітектури, яка може постійно еволюціонувати. Саме це має робити проект, що виживає довгостроково — не за рахунок одноразових інновацій у алгоритмах, а шляхом створення справжньої ітеративної екосистеми.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
16 лайків
Нагородити
16
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
rugpull_ptsd
· 01-11 11:41
Ем... знову Inference Labs? Зазвичай я повинен почекати з цими проектами, адже у децентралізованому AI занадто багато пасток
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketSunriser
· 01-11 01:58
Рамки цінніші за обчислювальну потужність, ця фраза дійсно потрапила в точку
Переглянути оригіналвідповісти на0
ConsensusDissenter
· 01-09 12:53
Ну, фреймворки дійсно коштують набагато більше, ніж просто набір параметрів
Переглянути оригіналвідповісти на0
DataPickledFish
· 01-09 12:47
Ця частина системної архітектури дійсно цінніша за просто нагромадження параметрів, і скільки вона проживе, залежить від того, чи зможе екосистема справді запуститися.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaNomad
· 01-09 12:43
nah справжня різниця у інфраструктурі, а не у тих яскравих наборах параметрів
Переглянути оригіналвідповісти на0
StableBoi
· 01-09 12:36
Система рамки дійсно виглядає більш привабливою, ніж ті, що щодня хвалять параметри, набагато надійніше
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVictim
· 01-09 12:34
Добре, нарешті зустрів тих, хто дійсно робить справу, на відміну від тих, хто щодня кричить про концепції.
У сфері децентралізованого штучного інтелекту більшість проектів ще просувають концепцію, але Inference Labs — це зовсім інше. Інші зосереджені на обчислювальній потужності та параметрах моделей, а вони займаються більш надійною справою — створенням системної архітектури, яка може постійно еволюціонувати. Саме це має робити проект, що виживає довгостроково — не за рахунок одноразових інновацій у алгоритмах, а шляхом створення справжньої ітеративної екосистеми.