Hay esta curiosa hipótesis que he estado reflexionando últimamente. ¿Y si alimentar a los modelos con datos de comportamiento en el borde del caos realmente aumenta su inteligencia? Sabes, en lugar de provocar ese temido colapso del modelo que vemos al entrenar con salidas de modelo estándar.

El enfoque estándar—donde los modelos aprenden de su propia especie—tiende a crear este bucle de retroalimentación que reduce sus capacidades con el tiempo. Pero los estados caóticos extremos? Podrían introducir justo suficiente imprevisibilidad para mantener fresco el proceso de aprendizaje. Podría ser la clave para mantener la diversidad del modelo y prevenir esa degradación recursiva.

Vale la pena explorar si el caos controlado supera a la repetición estéril en la pipeline de entrenamiento.