Pourquoi la majorité des gens pensent-ils qu'ils utilisent l'IA alors qu'en réalité ils ne font qu'appeler une boîte noire ?

Vous pouvez poser des questions, générer du contenu, mais vous ne pouvez pas participer au modèle lui-même, ni en tirer une quelconque valeur à partir de son fonctionnement.
Récemment, en regardant @dgrid_ai, il ne cherche pas à améliorer les capacités du modèle, mais à modifier sa « structure d'appartenance ».
En résumé, ce qu'il fait, c'est décomposer la puissance de calcul de l'IA, la capacité de raisonnement, voire une partie de l'entraînement, pour faire participer davantage de nœuds, plutôt que de la concentrer entre les mains de quelques plateformes.
Cela semble idéal, mais les défis sont très concrets. Le principal problème de l'IA distribuée n'a jamais été sa capacité à fonctionner, mais son efficacité, sa latence et la cohérence des résultats.
Si la performance ne peut pas se rapprocher des services centralisés, alors même une structure ouverte aura du mal à être réellement utilisée.
Mais à l'inverse, si l'IA continue d'être monopolisée par quelques entreprises, les utilisateurs ordinaires ne seront toujours que des appelants, et non des participants.
C'est pourquoi $DGAI ne se limite pas à ce qu'il réalise aujourd'hui, mais cherche à transformer l'IA d'un simple outil en un réseau auquel on peut participer.
Ce chemin est difficile, mais une fois réussi, ce ne sera pas seulement un produit qui changera, mais toute la répartition de la valeur de l'IA.
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