Tại sao ngày càng nhiều dự án AI bắt đầu nhấn mạnh vào mạng lưới tính toán thay vì chính mô hình.

Trước đây mọi người thảo luận về AI, chú trọng vào khả năng của mô hình, chẳng hạn như quy mô tham số và hiệu quả.
Nhưng bây giờ tôi nhận thấy, thứ thực sự hạn chế sự phát triển của AI thường không phải là mô hình, mà là cách thức tiếp cận nguồn lực tính toán.
@dgrid_ai giúp tôi hiểu lại điều này. Điểm nhấn không phải là mô hình, mà là cách tổ chức nguồn lực tính toán.
Khi khả năng tính toán có thể được kết nối và sử dụng hiệu quả hơn, tốc độ phát triển của AI tự nhiên sẽ nhanh hơn. Sự thay đổi này không chỉ là nâng cấp chức năng bề mặt, mà là nâng cao hiệu suất nền tảng.
Từ góc độ người dùng, bạn sẽ không trực tiếp thấy mạng lưới tính toán, nhưng bạn sẽ cảm nhận được dịch vụ AI trở nên linh hoạt hơn.
Tôi bắt đầu nhận thức rằng, $DGAI không đại diện cho một sản phẩm AI, mà là một hướng mới về hạ tầng AI.
Đây cũng là lý do tại sao tôi sẵn lòng theo dõi sự phát triển của nó, vì những thay đổi thực sự thường bắt đầu từ nền tảng.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate