تتوسع حصة الذكاء الاصطناعي بسرعة لدرجة أنه من السهل أن تفوت الاتجاهات داخل الاتجاه

واحدة تستحق المراقبة:
المنتجات الجدية تقوم بتكديس RL الملكية على أساس الوزن المفتوح بدلاً من التوجيه فقط إلى واجهات برمجة التطبيقات المتقدمة
إنهم يجلبون التدريب بعد التدريب إلى الداخل ويحصلون على نتائج أفضل من مجرد التوجيه إلى واجهات برمجة التطبيقات المتقدمة
مثال أفضل على ذلك هو Composer 2 من Cursor
25% من الحوسبة على قاعدة Kimi و75% على RL الخاص بـ Cursor باستخدام مسارات الترميز الخاصة بهم
العديد من الآخرين يفعلون ذلك بصمت، والكثير منهم سيسلك هذا الطريق
النموذج الأساسي هو السلعة والتدريب بعد التدريب هو الحصن المنيع
المشكلة الوحيدة هي أن التدريب بعد التدريب مكلف، لذلك ليس شيئًا يمكن للعديد من الشركات تحمله
الشركات التي تجعل هذه العملية أكثر تكلفة وتيسيرًا سيكون لديها عرض ذو قيمة هائلة