Más allá del monolito: por qué el futuro de la IA es una fusión, no una bifurcación

Hace dos años, cuando comencé a construir Hola, ¿verdad?Pensé que los problemas más difíciles en IA eran técnicos.

Resulta que son filosóficos.

Porque cuanto más tiempo paso trabajando en HeyDo& ShareAI, más me doy cuenta de que este campo no se trata sólo de modelos más rápidos, agentes más inteligentes o demostraciones más interesantes.

¿Cómo construimos sistemas que entender propósito y actuar en consecuencia?

Los dos bandos

En este momento, el mundo de la IA se está dividiendo.

Un grupo está apostando fuerte por Mezcla de expertos (MoE)Modelos masivos con enrutamiento interno. La idea es simple: construir una enorme red de "expertos" dentro de un monolito y dejar que el modelo determine qué parte activar según la tarea.

Es eficiente. Escalable. Y se percibe como una evolución natural del panorama actual de LLM.

El otro bando va en la dirección opuesta: hacia... especializaciónMúltiples modelos más pequeños, cada uno entrenado para un dominio o tarea específica, trabajando juntos en una especie de orquestación.

Este lado apuesta por la modularidad, la componibilidad y el rendimiento perfeccionado.

Ambos caminos tienen sentido. Ambos se están validando en tiempo real.

¿Pero qué pasa si nos falta algo en el medio?

¿Qué pasa si no es una opción u otra?

¿Y si el verdadero futuro de la IA no se trata de elegir un enfoque sobre el otro, sino fusión ¿a ellos?

¿Qué pasaría si la próxima ola de inteligencia no se tratara de modelos más grandes o agentes más pequeños, sino de agentes más inteligentes? enrutamiento de propósito?

Imagine un sistema que recibe una indicación, no solo como texto, sino como... intenciónInterpreta la solicitud, la desglosa y dirige cada parte al modelo más eficaz. Durante el proceso, adapta la solicitud, reformulándola para mejorar el contexto, la claridad y el resultado.

No monolito. No fragmentación. Sino orquestación con comprensión.

Ese es el tipo de inteligencia que deberíamos estar construyendo. Y esa es la dirección que estamos tomando con ShareAI.

Enrutamiento con propósito

En versión 0.0.7 de ShareAI, presentamos enrutamiento automático de modelos y adaptación rápida.

Es una característica pequeña. Pero insinúa algo mucho más grande: un mundo donde la inteligencia no solo está centralizada o descentralizada, sino que es... contextual.

Donde la inteligencia no está sólo en el modelo, sino en el fluir entre modelos.

Dónde las indicaciones no se transmiten ciegamente, sino que se entienden, interpretan y evolucionan activamente.

Dar crédito a quien lo merece

Esto no sería posible sin el brillante trabajo de Tomás Hernando, quien no solo desarrolló el enfoque de enrutamiento más elegante que he visto, sino que también está comprometido a hacerlo de código abierto.

Nos apoyamos en la gente que cree en resolver problemas difíciles. bienes públicos. Y tenemos la intención de seguir construyendo de esa manera.

Puedes explorar la fundación aquí: notdiamond.ai

¿Qué viene después?

Este no es el objetivo final. Es solo un punto de referencia.

Pero es un dato que importa, porque la forma en que enviamos la inteligencia dice todo sobre el tipo de futuro que queremos construir.

Grande. Modular. Inteligente. Orquestado. Consciente de las necesidades humanas.

El futuro pertenece a aquellos lo suficientemente valientes como para repensar lo que significa la inteligencia.

Sigamos construyendo.

— Denis
#BuildingTomorrowToday

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