Самая большая проблема в том, чтобы сделать ИИ действительно эффективным, заключается не в сырой вычислительной мощности; а в том, чтобы дать ему память. В настоящее время большинство рабочих процессов представляют собой серию изолированных событий.
Данные в потоке обрабатываются и забываются. Прогноз делается в вакууме. Новая итерация начинается с амнезией.
То, что делает @recallnet, это придает этому всему процессу постоянную память. Он связывает все точки, чтобы разработчик мог видеть всю картину постоянно.
Это превращает разовые эксперименты в связный рассказ о прогрессе. Каждой попытке добавляется к растущему институциональному знанию, которое активно улучшает результат.
Это изменение, которое переводит разработку из медленного, несогласованного процесса в быстрый, интегрированный.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Самая большая проблема в том, чтобы сделать ИИ действительно эффективным, заключается не в сырой вычислительной мощности; а в том, чтобы дать ему память. В настоящее время большинство рабочих процессов представляют собой серию изолированных событий.
Данные в потоке обрабатываются и забываются. Прогноз делается в вакууме. Новая итерация начинается с амнезией.
То, что делает @recallnet, это придает этому всему процессу постоянную память. Он связывает все точки, чтобы разработчик мог видеть всю картину постоянно.
Это превращает разовые эксперименты в связный рассказ о прогрессе. Каждой попытке добавляется к растущему институциональному знанию, которое активно улучшает результат.
Это изменение, которое переводит разработку из медленного, несогласованного процесса в быстрый, интегрированный.