عندما كنت طفلا، قرأت قصة: كان هناك مزارع يريد أن يزرع أفضل حقل قمح في القرية، وكان يكافح يوميا - "هل يجب أن أزرع المزيد من البذور؟" هل يجب أن تغير إلى نوع أغلى؟ حتى قال له الرجل العجوز في القرية: "ليست البذور هي التي تقرر الحصاد، بل الأرض." لاحقا، أعاد المزارع عملية الزراعة بالكامل، حيث جدد التربة من البداية حتى النهاية، وتم مضاعفة المحصول مباشرة. تذكرت هذه القصة عندما كنت أنظر إلى خارطة طريق @OpenGradient مؤخرا. لا تزال صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية تصارع "حجم النموذج" و"قوة الحوسبة"، لكن ما يحدد حقا إلى أي مدى يمكن أن يصل الذكاء الاصطناعي ليس النموذج نفسه، بل "تربة البيانات". وما تريد OpenGradient حله هو الفوضى التي كانت دائما في هذه الأرض: مجزأة، لا يمكن فهمها، وغير منهجية. @OpenGradient لا يجمع البيانات فقط، بل ربط دورة حياة البيانات بأكملها في حلقة مستمرة ومغلقة وقابلة للتكرار لأول مرة: كيف تنظم البيانات، وكيف يتم تنظيفها، وكيف تحدد القيمة، وكيف يتم تدفقها بأمان إلى تدريب النماذج. في الماضي، كانت هذه الخطوات موزعة في فرق مختلفة، وأدوات مختلفة، وواجهات مختلفة، وكان بالإمكان بناء النموذج فقط بقوة حوسبة للنمو؛ الآن، تم إعادة تجميع هذه الجهود في بنية تحتية موحدة تجعل النماذج "أكثر ذكاء" ليس بجهد متهور، بل ببيانات نظيفة، وسيولة شفافة، وجودة قابلة للتحقق. ستجد أن الصناعة تحولت من "أكبر من نموذج من" إلى "أنظف، أكثر تنوعا، وجودة أعلى من بيانات من." عند هذه النقطة الحارسة، ما تفعله OpenGradient يعادل وضع طبقة جديدة من أرض البيانات المستدامة لمنظومة الذكاء الاصطناعي بأكملها، بحيث يمكن للمطورين ومدربي النماذج ومستخدمي طبقة التطبيقات الحصول على مخرجات أكثر كفاءة عليه. عندما يتم نشر عصر الذكاء الاصطناعي الحقيقي بالكامل، لن يكون المهم أبدا عدد "بذور النماذج" التي تزرع لتحديد الحصاد، بل من يمتلك أكثر بيانات خصوبة. لقد استحوذت OpenGradient على هذا الموقع الأساسي والمهمل والأكثر استبدالا وأيضا الأكثر استبدالا. #KaitoYap @KaitoAI #Yap