In den letzten Tagen habe ich mit @OpenGradient ein paar Multi-Source-Informationen zusammengetragen. Anfangs habe ich mir über das Design der Protokollebene nicht wirklich Gedanken gemacht und OpenGradient Chat einfach als Tool in meinen täglichen Ablauf integriert. Einmal habe ich gleichzeitig drei Abschnitte mit völlig unterschiedlichen Strukturen eingereicht: ein technisches Dokument, ein paar Notizen und sogar eine durcheinandergebrachte Konversation. Das war ursprünglich nur ein schneller Test, aber die Ergebnisse waren viel stabiler als erwartet, was mich wirklich zum Nachdenken gebracht hat. #opg
Ich habe damals nicht sofort nach dem Grund gesucht, sondern einfach einen weiteren Durchlauf gestartet und absichtlich irrelevante Informationen eingefügt. Das Ergebnis zeigte immer noch keine signifikante Abweichung. Zu diesem Zeitpunkt begann ich, das System zu betrachten, anstatt nur das Modell.
Später habe ich die Ausführungskette aufgeschlüsselt und festgestellt, dass die Eingaben vor dem Betreten des Modells bereits durch das Protokoll in ein einheitliches Berechnungsobjekt umstrukturiert wurden. Diese „chaotischen Eingaben“ waren also bereits im Vorfeld geglättet worden, sodass das Modell nicht mit dem ursprünglichen Rauschen konfrontiert war, sondern mit einem bereits ausgerichteten Zustand.
Um ehrlich zu sein, als ich hier angekommen bin, hat sich ein leichtes, gegenläufiges Gefühl eingestellt, weil das im Widerspruch zu meinem ursprünglichen Verständnis von KI steht. Wir denken normalerweise, Stabilität kommt von der Modellfähigkeit, aber hier scheint die Stabilität mehr von vorgegebenen Regeln bestimmt zu werden.
Wichtiger ist, dass die Ausführungsergebnisse nicht bei der Ausgabe bleiben. Sie werden in Feedbacksignale zerlegt und fließen weiter in die Ressourcenplanung und Pfadaktualisierung ein. Das lässt das gesamte System eher wie einen „ständig sich selbst korrigierenden Prozess“ erscheinen.
$OPG ist in dieser Struktur kein Ergebnis, sondern eine Variable, die an der Auswahl der Knoten und den Änderungen der Ressourcenverteilung beteiligt ist, wodurch der Berechnungsweg kontinuierlich verändert wird. #OPG
Zusammengefasst kann man sagen: Der Kern von OpenGradient hängt nicht eng mit der Modellfähigkeit zusammen, sondern mit dem Protokoll, das definiert, wie die Berechnung erfolgt, und wie $OPG die Verteilung und Evolution der Berechnung im System bestimmt.
Ich habe damals nicht sofort nach dem Grund gesucht, sondern einfach einen weiteren Durchlauf gestartet und absichtlich irrelevante Informationen eingefügt. Das Ergebnis zeigte immer noch keine signifikante Abweichung. Zu diesem Zeitpunkt begann ich, das System zu betrachten, anstatt nur das Modell.
Später habe ich die Ausführungskette aufgeschlüsselt und festgestellt, dass die Eingaben vor dem Betreten des Modells bereits durch das Protokoll in ein einheitliches Berechnungsobjekt umstrukturiert wurden. Diese „chaotischen Eingaben“ waren also bereits im Vorfeld geglättet worden, sodass das Modell nicht mit dem ursprünglichen Rauschen konfrontiert war, sondern mit einem bereits ausgerichteten Zustand.
Um ehrlich zu sein, als ich hier angekommen bin, hat sich ein leichtes, gegenläufiges Gefühl eingestellt, weil das im Widerspruch zu meinem ursprünglichen Verständnis von KI steht. Wir denken normalerweise, Stabilität kommt von der Modellfähigkeit, aber hier scheint die Stabilität mehr von vorgegebenen Regeln bestimmt zu werden.
Wichtiger ist, dass die Ausführungsergebnisse nicht bei der Ausgabe bleiben. Sie werden in Feedbacksignale zerlegt und fließen weiter in die Ressourcenplanung und Pfadaktualisierung ein. Das lässt das gesamte System eher wie einen „ständig sich selbst korrigierenden Prozess“ erscheinen.
$OPG ist in dieser Struktur kein Ergebnis, sondern eine Variable, die an der Auswahl der Knoten und den Änderungen der Ressourcenverteilung beteiligt ist, wodurch der Berechnungsweg kontinuierlich verändert wird. #OPG
Zusammengefasst kann man sagen: Der Kern von OpenGradient hängt nicht eng mit der Modellfähigkeit zusammen, sondern mit dem Protokoll, das definiert, wie die Berechnung erfolgt, und wie $OPG die Verteilung und Evolution der Berechnung im System bestimmt.