Nie tylko większe modele: dlaczego AI powinno lepiej widzieć, a nie tylko rosnąć
W ostatnich latach rozwój sztucznej inteligencji kojarzy się głównie z coraz większymi modelami i coraz większymi zbiorami danych. GPT-4, Claude, Gemini – każdy z nich bije rekordy rozmiarów i mocy obliczeniowej. Ale czy większy zawsze znaczy lepszy? Zespół badaczy (Baek, Park, Ko, Oh, Gong, Kim) w swojej najnowszej publikacji “AI Should Sense Better, Not Just Scale Bigger” (arXiv:2507.07820) przekonuje, że doszliśmy do momentu, w którym większe modele niekoniecznie są najbardziej efektywną drogą rozwoju. Zamiast tego proponują zupełnie nowe podejście: sensoryka adaptacyjna. ...