auzind o mulțime de concepții greșite despre rolul ierbii în antrenamentul AI. Protocolul este construit pentru a prelua cunoștințe în timp real de pe web la scară largă, în principal cu scopul de a informa un model în timp real despre noile evoluții. Noi informații apar pe internet, Grass "învață" aceste informații și le furnizează modelului în timp ce face o sarcină. Nu contează dacă aceste noi cunoștințe au fost create de un om sau de un bot - informațiile semantice sunt cele care contează. vorbim de mult timp despre modul în care limitele de scalare au fost saturate pentru modelele bazate pe text (de unde și RL rabbit hole / importance synthetic date, adică distilarea), dar modelele multimodale sunt încă departe de a atinge o saturație similară. Astăzi nu poți găsi pe cineva care să poată genera 10 milioane de ore de date video "sintetice" într-un mod economic și utilizabil. TLDR - Timpul real este locul în care rețeaua va acumula cea mai mare valoare pe termen lung, dar în acest moment capabilitățile multimodale sunt în mare parte de neegalat și ar fi foarte prostesc să nu folosim acest lucru.