Le plus grand défi pour rendre l'IA vraiment efficace n'est pas lié à la puissance de traitement brute ; il s'agit de lui donner une mémoire. En ce moment, la plupart des flux de travail sont une série d'événements isolés.
Le pipeline de données fait son travail et oublie. Une prédiction est faite dans le vide. Une nouvelle itération commence avec amnésie.
Ce que @recallnet fait, c'est donner à tout ce processus une mémoire persistante. Cela relie les points afin qu'un développeur puisse voir l'ensemble du tableau, tout le temps.
Cela transforme des expériences ponctuelles en une histoire cohérente de progrès. Chaque essai contribue à une connaissance institutionnelle croissante qui améliore activement le résultat.
C'est un changement qui fait passer le développement d'un processus lent et disjoint à un processus rapide et intégré.
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Le plus grand défi pour rendre l'IA vraiment efficace n'est pas lié à la puissance de traitement brute ; il s'agit de lui donner une mémoire. En ce moment, la plupart des flux de travail sont une série d'événements isolés.
Le pipeline de données fait son travail et oublie. Une prédiction est faite dans le vide. Une nouvelle itération commence avec amnésie.
Ce que @recallnet fait, c'est donner à tout ce processus une mémoire persistante. Cela relie les points afin qu'un développeur puisse voir l'ensemble du tableau, tout le temps.
Cela transforme des expériences ponctuelles en une histoire cohérente de progrès. Chaque essai contribue à une connaissance institutionnelle croissante qui améliore activement le résultat.
C'est un changement qui fait passer le développement d'un processus lent et disjoint à un processus rapide et intégré.