Há esta curiosa hipótese que tenho estado a considerar ultimamente. E se alimentar modelos com dados comportamentais à beira do caos realmente aumentar a sua inteligência? Sabes, em vez de causar aquele temido colapso do modelo que vemos ao treinar com saídas de modelos normais.

A abordagem padrão—onde os modelos aprendem com os seus próprios—tende a criar este ciclo de feedback que reduz as suas capacidades ao longo do tempo. Mas estados caóticos de fronteira? Eles podem introduzir apenas o suficiente de imprevisibilidade para manter o processo de aprendizagem fresco. Pode ser o ingrediente secreto para manter a diversidade dos modelos e prevenir a degradação recursiva.

Vale a pena explorar se o caos controlado supera a repetição estéril no pipeline de treino.