Найбільша проблема в тому, щоб зробити ШІ дійсно ефективним, полягає не в обробній потужності, а в наданні йому пам'яті. Зараз більшість робочих процесів є серією ізольованих подій.
Дані з pipeline виконують свою роботу і забувають. Прогноз робиться в вакуумі. Нова ітерація починається з амнезією.
Те, що робить @recallnet, надає цьому всьому процесу постійну пам'ять. Він з'єднує точки, щоб розробник міг бачити всю картину завжди.
Це перетворює одноразові експерименти на єдину історію прогресу. Кожен запуск додає до зростаючої інституційної пам'яті, яка активно покращує результат.
Це зміна, яка переводить розробку з повільного, розірваного процесу в швидкий, інтегрований.
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.
Найбільша проблема в тому, щоб зробити ШІ дійсно ефективним, полягає не в обробній потужності, а в наданні йому пам'яті. Зараз більшість робочих процесів є серією ізольованих подій.
Дані з pipeline виконують свою роботу і забувають. Прогноз робиться в вакуумі. Нова ітерація починається з амнезією.
Те, що робить @recallnet, надає цьому всьому процесу постійну пам'ять. Він з'єднує точки, щоб розробник міг бачити всю картину завжди.
Це перетворює одноразові експерименти на єдину історію прогресу. Кожен запуск додає до зростаючої інституційної пам'яті, яка активно покращує результат.
Це зміна, яка переводить розробку з повільного, розірваного процесу в швидкий, інтегрований.