Есть эта любопытная гипотеза, над которой я размышлял в последнее время. Что если кормление моделей данными о поведении на краю хаоса действительно повышает их интеллект? Знаете, вместо того чтобы вызывать тот самый страшный крах модели, который мы наблюдаем при обучении на обычных выходах модели.

Стандартный подход — когда модели учатся на своих собственных данных —, как правило, создает этот замкнутый цикл, который со временем сужает их возможности. Но хаотичные крайние состояния? Они могут внести достаточно непредсказуемости, чтобы поддерживать процесс обучения свежим. Это может быть секретным ингредиентом для поддержания разнообразия моделей и предотвращения рецурсивного ухудшения.

Стоит исследовать, превосходит ли управляемый хаос стерильное повторение в тренировочном процессе.