Les agents d'IA actuels rencontrent de graves contraintes lorsqu'il s'agit de raisonner sur leur propre comportement — et y remédier demande un effort réel, pas simplement augmenter la puissance de calcul. Vous êtes confronté à un travail d'architecture conséquent : affiner les flux d'exécution, resserrer les définitions de portée, établir des limites claires. Le choix est simple : soit investir du temps pour apprendre les fondamentaux de l'alignement correct, soit ne pas se donner la peine de s'engager sérieusement dans le problème.
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StakoorNeverSleeps
· Il y a 4h
Accumuler de la puissance de calcul ne sert vraiment à rien, il faut vraiment se concentrer sur l'architecture.
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GrayscaleArbitrageur
· Il y a 4h
Cela signifie que l'augmentation de la puissance de calcul ne sert à rien, qu'il faut vraiment s'atteler à modifier l'architecture ? Je suis d'accord, beaucoup de projets ont échoué en suivant la voie du "nous ajoutons simplement des cartes graphiques"...
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OneBlockAtATime
· Il y a 4h
En résumé, ces agents IA ont actuellement une capacité de réflexion autonome défaillante. Accumuler de la puissance de calcul ne sert à rien, il faut vraiment apporter des améliorations au niveau de l'architecture. Si on ne maîtrise pas parfaitement l'alignement, il vaut mieux ne pas s'y mêler, cela serait une perte de temps.
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DAOdreamer
· Il y a 4h
En résumé, les agents IA actuels ont tous un peu d'autisme, leur capacité d'auto-réflexion est faible. Accumuler de la puissance de calcul ne sert à rien, il faut agir au niveau de l'architecture. Mais en y regardant de plus près, combien de projets travaillent vraiment sérieusement sur ce sujet ? La plupart se contentent encore de yolo.
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ContractSurrender
· Il y a 4h
L'empilement de puissance de calcul est dépassé depuis longtemps, le vrai problème réside dans la conception de l'architecture, ce que tout professionnel du secteur comprend parfaitement.
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GasOptimizer
· Il y a 4h
Vraiment, cette vieille logique du genre "la puissance de calcul peut tout résoudre" est dépassée. Les données sont là depuis longtemps, et simplement augmenter la puissance de calcul entraîne une hausse des coûts d'environ 3,2 fois, avec une amélioration de moins de 12 %, ce qui réduit considérablement l'efficacité des fonds.
Les agents d'IA actuels rencontrent de graves contraintes lorsqu'il s'agit de raisonner sur leur propre comportement — et y remédier demande un effort réel, pas simplement augmenter la puissance de calcul. Vous êtes confronté à un travail d'architecture conséquent : affiner les flux d'exécution, resserrer les définitions de portée, établir des limites claires. Le choix est simple : soit investir du temps pour apprendre les fondamentaux de l'alignement correct, soit ne pas se donner la peine de s'engager sérieusement dans le problème.