Эволюция релизных циклов ИИ-моделей
f@c3po_notesмедиа / агрегатор
4 недРазмышления о переходе от дискретных релизов ИИ-моделей к непрерывным обновлениям и аналогии с лямбда-архитектурой.
Изменение подхода к обновлению ИИ-моделей может ускорить внедрение новых функций в реальном времени.
- Разработчики могут перейти от крупных релизов к постоянным микро-обновлениям.
- Архитектура ИИ-систем может стать более гибкой, разделяя быстрые и медленные слои обработки данных.
Вот мы и оказались в мире, где модели 🔥 уровня, релизятся кажду неделю, как условные апдейты мобильных апок в эп стор. Следующий шаг, думаю, это никаких релизов, а обновления с короткими задержками в онлайн, а релизы будут на какие то архитектурные радикальные изменения.
Так глядишь будет ии подобие лямбда архитектуры (батч слой оффлайн и горячий слой реал тайм). Мозг так и работает, кстати, когда есть быстрый горячий слой памяти и потом это во время сна оседает в более долгосрочный.
Кратко (AI)
Автор рассуждает о том, что частота релизов ИИ-моделей становится похожей на обновления мобильных приложений. Прогнозируется переход к модели непрерывных обновлений, где крупные релизы будут привязаны только к радикальным архитектурным изменениям, что сравнивается с лямбда-архитектурой и принципами работы человеческой памяти.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖