ouvindo muitos equívocos sobre o papel da grama no treinamento de IA. O protocolo é construído para recuperar conhecimento em tempo real da web em escala, principalmente com o objetivo de informar um modelo em tempo real sobre novos desenvolvimentos. Novas informações aparecem na internet, o Grass "aprende" essas informações e as fornece ao modelo enquanto ele está realizando alguma tarefa. Não importa se esse novo conhecimento foi criado por um humano ou um bot - é a informação semântica que importa. estamos falando há muito tempo sobre como os limites de escala foram saturados para modelos baseados em texto (daí a toca do coelho RL / dados sintéticos de importância, ou seja, destilação), mas os modelos multimodais ainda estão muito, muito longe de atingir uma saturação semelhante. Hoje você não consegue encontrar alguém que possa gerar 10 milhões de horas de dados de vídeo "sintéticos" de maneira econômica e utilizável. TLDR - Em tempo real é onde a rede acumulará mais valor a longo prazo, mas agora os recursos multimodais são em sua maioria incomparáveis e seria muito tolo não usar isso.