Каждый вайбкодер рвет на себе волосы когда модели тупеют. Ведь мы не просто так

Моделька была хороша, люди влюблялись в неё, дружили с ней, у огромного процента людей отношения быстро доходили до того что они давали этой модели имя, поскольку им было как-то неловко в разговоре с собеседником на такой глубине осознавать что у этого собеседника нет имени.

Вы называли как-то 4о? Я да) И многие мои знакомые сознавались в этом.

А называли какие-то модели после 4о настоящими именами? Статистика говорит о том что все последующие модели снова стали GPT, и людей это абсолютно устраивало, потому что эти модели больше с нами никогда как 4о не общались.

Все потому что эксперимент был завершен, и с момента завершения ни копейки электричества на нас никто больше не потратил там где это не может помочь рисечерам из OpenAI в движении к AGI.

По-сути, ко всему остальному что происходит между нами и моделями нужно относиться так же. Все что мы с вами наблюдаем - никогда до появления AGI уже не повторится, только если случайно и уже с целью достать из нас что-то что лежит по соседству.

Какие-то данные собирают за считанные дни. Какие-то за недели. На какие-то наверняка уходят месяцы и кварталы.

Например Artistic/Creative Writing еще толком даже не пробовали тренировать. Вернее пробовали-то уже наверно всё, но серьезных погружений в это направление ни одна лаба ещё не предпринимала. Всё потому что инсентив рисеч лабам на это пока не давали. Они же следуют за деньгами, иначе их просто пнут под сральник и распустят. Ученые делают то что им говорят, потому что делают они то что любят лишь до тех пор пока это полезно заказчику. Последние полтора года весь инсентив крутился вокруг программирования, науки, итд. Наверняка все заметили что все модели и все бенчмарки в итоге на данном отрезке про это.

Мы изъясняемся обобщениями, потому что ими думаем, но если усесться и разобраться даже просто тупо и широко "что такое речь", окажется что это математическая матрица из десятков тысяч датасетов, гигантских и совсем крошечных. Чтобы все их натренировать модели будут усиливаться в одном и деградировать в другом, чтобы народ кидался "выдаивать" то что сегодня хорошо работает, и концентрировано помогал активному департаменту с подключенными инсентивами добиваться статистически значимых целей по упаковке датасета в общий AGI-котёл.