La plupart des modèles existants sont des imitateurs intelligents, pas des penseurs. Ils sont formés en isolation puis utilisés comme des artefacts statiques. Ce que vous décrivez est la différence entre la mémorisation et la métacognition, et l'industrie est encore coincée sur la première. L'apprentissage incrémental n'est pas seulement une mise à niveau technique, c'est un changement philosophique. Il considère l'intelligence comme un système vivant, pas un ensemble de données figé. C'est la différence entre un modèle qui sait et un modèle qui grandit. RAG, ajustement fin, ingénierie rapide, ce sont des échafaudages astucieux, mais ils restent réactifs. Ce dont nous avons besoin, c'est d'une cognition proactive : des systèmes qui révisent, pensent et se réorientent sans réentraînement. L'avenir de l'IA ne consiste pas à sembler intelligent. Il s'agit de rester intelligent, de s'adapter, d'évoluer et d'intégrer des idées, comme un esprit en mouvement. Ce n'est pas juste une feuille de route. C'est un manifeste. Construisons une intelligence qui ne se contente pas de réussir le test, mais qui réécrit le programme.
Carlitosway
Carlitosway1 sept., 00:55
Pensez à l'IA comme à un étudiant Les LLMs sont de ceux qui bachotent pour l'examen, puis se figent. Ils se souviennent de ce qu'ils ont étudié, mais une fois le test terminé, ils cessent d'apprendre. Vous ne pouvez les rendre plus intelligents qu'en les renvoyant pour un autre tour de cours coûteux. L'apprentissage incrémental est différent. C'est l'étudiant qui continue à prendre des notes tout au long de sa vie, met à jour sa compréhension chaque jour et change son comportement dès qu'il apprend quelque chose de nouveau. Ils ne se contentent pas de réussir des examens, ils grandissent. En ce moment, la plupart des IA sont coincées dans le premier camp. C'est pourquoi nous avons besoin de RAG (Génération Augmentée par Récupération), de réglages fins, de hacks de prompt et d'un patchwork sans fin juste pour les garder utiles. C'est du ruban adhésif pour un cerveau qui ne veut pas se mettre à jour. Avec l'apprentissage incrémental, l'IA n'a pas besoin de pansements. Elle s'adapte en temps réel. Elle révise ses croyances. Elle cumule les connaissances à chaque interaction. Des systèmes plus légers, plus rapides et plus fiables. Une intelligence qui semble vivante, moins comme un instantané figé, plus comme un esprit en mouvement. Donc, la vraie question n'est pas de savoir si l'IA semble intelligente aujourd'hui. C'est de savoir si elle peut continuer à apprendre demain.
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