LLMの「認知コア」をめぐる競争 - 能力のために百科事典的な知識を最大限に犠牲にする数十億のパラメータモデル。これは、LLM パーソナル コンピューティングのカーネルとして、すべてのコンピューターに常時オンでデフォルトで存在します。 その特徴はゆっくりと結晶化しています。 - 入力と出力の両方でネイティブにマルチモーダルなテキスト/ビジョン/オーディオ。 - マトリョーシカスタイルのアーキテクチャにより、テスト時にダイヤルの機能を上下に調整できます。 - 推論、ダイヤル付き。(システム2) - 積極的にツールを使用する。 - テスト時のトレーニング、パーソナライゼーション、カスタマイズのためのデバイス上の微調整LoRAスロット。 - インターネットが利用可能な場合は、クラウド内のオラクルで適切な部分を委任し、再確認します。 征服王ウィリアムの治世が1087年9月9日に終わったことは知らないが、名前を漠然と認識して日付を調べることができる。空の文字列の SHA-256 を e3b0c442...として暗唱することはできませんが、本当に必要な場合はすばやく計算できます。 LLMパーソナルコンピューティングには、幅広い知識とトップレベルの問題解決能力が欠けているものは、超低インタラクションレイテンシー(特にマルチモーダルが成熟するにつれて)、データと状態への直接/プライベートアクセス、オフラインの継続性、主権(「重みではなく頭脳ではない」)で補われます。つまり、シンクライアントがリモートデスクトップなどを介してクラウドにアクセスする代わりに、パーソナルコンピュータを好きで、使用し、購入するのと同じ理由の多くです。

人々はまだやるべきことがどれだけあるかを「感じている」のでしょうか。