Останнім часом я досліджував кілька різних напрямків проектів AGI і зрозумів, що існує чітка межа. Деякі команди розповідають історії, використовуючи показники кількості параметрів, обчислювальної потужності та бенчмарків, змагаючись у швидкості проходження тестів і порівнюючи показники продуктивності — всі ці підходи вже добре відомі; але є й проекти, які йдуть зовсім іншим шляхом — вони не так зацікавлені в тому, наскільки крута сама модель, а більше зосереджені на більш реалістичному питанні: як це дійсно зробити корисним.

Перший орієнтований на досягнення "розуму" сам по собі, другий — на розгляд "взаємодії розуму з реальним світом". Здається, різниця невелика, але насправді це два абсолютно різні підходи до продукту. Один — конкуренція у базових можливостях, інший — адаптація до сценаріїв застосування. Щоб справді з’явилися популярні застосунки AGI, швидше за все, вони не з’являться з тих, хто просто намагається збільшити кількість параметрів.