Почув доволі цікаву думку, яка розклала по поличках те, що відбувається в індустрії даних. Теза наступна - як потрапити в super intelligence, не ясно. Треба зробити так, щоб АІ в тому розібрався. Для цього треба декомпозувати рісьорч. Власне, навчити модель збирати дані, висувати гіпотези, валідувати їх, будувати, дивитись на результат. Пішли зі зворотної сторони - кодінг. Пішли, бо домен в якому є детерміністична відповідь на кожне питання. Це означає - короткий фідбек луп і швидкий цикл тренування. По відчуттях, це десь 6-9 місяців. Поточний фронтір для звичайних людей - 5 годин. Справжній - 30+. Наступний крок - рісьорч, власне причина, чому так несеться в біології/хімії і інших схожих доменах. Ліміти поки що на рівні 1-2 години для людей, і 4-6 для фронтіра. Йде трошки повільніше, бо вагому частку мають недетрмінвстичні сигнали. Але і їх зможуть порішати (ну, або закинуть купу даних і компюта). ————————Абсолютно дикий захід відбувається в роботікс. Дуже смішно, бо ніхто не знає, які самі дані треба. Всі RFP зводяться до «нормально зробіть, а ненормально не робіть». Робтікс це здебільшого про фронтір дату (на противагу хьюман дата в пост тренінгу). Фронтір означає збір даних з реального середовища. Реальні середовища зараз базові - це побутові справи плюс тупа індустріальна робота (порухати коробки, тощо). Але, як і казав, які самі дані найкраще - не ясно. З доступних модальностей: - егоцентрік - відео, мок перчатки і тд. - гріппери - управляти девайсом через джойстік/тощо Анотація відбувається або текстом, або голосом. Поточне споживання - приблизно 350-650к годин на місяць по всій індустрії. Одна година коштує від $20 до $800. Більшість з них - на нижньому рівні, тобто десь під $200-300М на рік якщо бути обережним. Хьюман дата зараз на рівні плюс-мінус $10В, але роботікс швидко наздоганяє. Ставлю $100, що як тільки знайдуть правильний тренувальний підхід, то швидко розберуться з датою, а далі буде ріст більший за genai