Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Większość istniejących modeli to inteligentni naśladowcy, a nie myśliciele. Są trenowane w izolacji, a następnie używane jako statyczne artefakty. To, co opisujesz, to różnica między zapamiętywaniem a metakognicją, a branża wciąż utknęła na tym pierwszym.
Uczenie się inkrementalne to nie tylko techniczna aktualizacja, to zmiana filozoficzna. Traktuje inteligencję jako żywy system, a nie zamrożony zbiór danych. To różnica między modelem wiedzy a modelem wzrostu.
RAG, fine-tuning, szybkie inżynierowanie to sprytne konstrukcje, ale wciąż są reaktywne. To, czego potrzebujemy, to proaktywna kognicja: systemy, które rewizjonują, myślą i orientują się na nowo bez ponownego trenowania.
Przyszłość AI nie polega na wydawaniu się mądrym. Chodzi o pozostawanie mądrym, dostosowywanie się, ewoluowanie i integrowanie spostrzeżeń, jak umysł w ruchu.
To nie jest tylko mapa drogowa. To manifest. Zbudujmy inteligencję, która nie tylko zdaje test, ale przepisuje program nauczania.

1 wrz, 00:55
Myśl o AI jak o uczniu
LLM to taki, który uczy się na pamięć przed egzaminem, a potem zastyga.
Pamiętają, co studiowali, ale gdy test się kończy, przestają się uczyć. Możesz tylko sprawić, że będą mądrzejsi, wysyłając ich na kolejną rundę drogich zajęć.
Uczenie się stopniowe jest inne. To uczeń, który ciągle robi notatki w życiu, aktualizuje swoje zrozumienie każdego dnia i zmienia swoje zachowanie w momencie, gdy nauczy się czegoś nowego. Nie tylko zdają egzaminy, ale też się rozwijają.
Obecnie większość AI utknęła w pierwszym obozie. Dlatego potrzebujemy RAG (Retrieval Augmented Generation), fine-tuningów, sztuczek z promptami i nieskończonego patchworku, aby utrzymać to w użyteczności. To taśma klejąca dla mózgu, który nie chce się aktualizować.
Dzięki uczeniu się stopniowemu, AI nie potrzebuje plasterków. Dostosowuje się w czasie rzeczywistym. Rewizuje swoje przekonania. Zbiera wiedzę z każdą interakcją.
Systemy, które są lżejsze, szybsze i bardziej niezawodne. Inteligencja, która wydaje się żywa, mniej jak zamrożony obrazek, a bardziej jak umysł w ruchu.
Więc prawdziwe pytanie nie brzmi, czy AI brzmi mądrze dzisiaj. To, czy może dalej się uczyć jutro.
1,05K
Najlepsze
Ranking
Ulubione