Ada hipotesis menarik yang telah saya pikirkan belakangan ini. Bagaimana jika memberi model data perilaku di tepi kekacauan sebenarnya meningkatkan kecerdasannya? Anda tahu, daripada menyebabkan keruntuhan model yang ditakuti yang kita lihat saat melatih pada keluaran model biasa.

Pendekatan standar—di mana model belajar dari jenis mereka sendiri—cenderung menciptakan umpan balik yang mempersempit kemampuan mereka seiring waktu. Tapi keadaan tepi yang kacau? Mereka mungkin memperkenalkan ketidakpastian yang cukup untuk menjaga proses pembelajaran tetap segar. Bisa jadi rahasia untuk mempertahankan keberagaman model dan mencegah degradasi rekursif.

Layak untuk dieksplorasi apakah kekacauan yang terkontrol mengalahkan repetisi yang steril dalam jalur pelatihan.