Il y a cette hypothèse curieuse sur laquelle j'ai réfléchi dernièrement. Que se passerait-il si nourrir les modèles avec des données comportementales à la limite du chaos augmentait réellement leur intelligence ? Vous savez, au lieu de provoquer cet effondrement de modèle redouté que nous observons lors de l'entraînement sur des sorties de modèles vanilles.

L'approche standard—où les modèles apprennent de leur propre espèce—tend à créer cette boucle de rétroaction qui réduit leurs capacités au fil du temps. Mais les états de bord chaotiques ? Ils pourraient introduire juste assez d'imprévisibilité pour garder le processus d'apprentissage frais. Cela pourrait être l'ingrédient secret pour maintenir la diversité des modèles et prévenir cette dégradation récursive.

Il vaut la peine d'explorer si le chaos contrôlé l'emporte sur la répétition stérile dans le pipeline de formation.