AI開発の道に関する朝の思考。

現在、この分野で興味深い分裂が形成されています。ほとんどのAIラボがパラメータ数のための軍拡競争にあり、ますます巨大なモデルに対してより多くのコンピュートやデータを投じている一方で、いくつかのプロジェクトは異なる賭けをしています。

センティエントAGIのアプローチは？彼らは規模を追求しているわけではない。彼らはよりスマートな推論アーキテクチャを追求している。それは古典的な議論だ： brute force対エレガントな解決策。

考えてみてください—大きな脳は自動的により良い思考を意味しますか？それともアイデアを処理し、つなげる効率性の問題ですか？

業界はGPT-5、GPT-6、次に来る何かに夢中になっており、トリリオンのパラメータを持っています。しかし、本当のブレークスルーはスケールにあるのではなく、実際に問題を推論するようにモデルを教育することにあるのかもしれません。ただ単にパターンマッチングをするのではなく。

一つのアプローチが絶対的に優れているとは言っていない。ただ、もう誰もが同じゲームをしているわけではないことに注意している。