Ketika saya masih kecil, saya membaca sebuah cerita: seorang petani ingin menanam ladang gandum terbaik di desa, dan dia berjuang setiap hari - "Haruskah saya menabur lebih banyak benih?" Haruskah Anda beralih ke varietas yang lebih mahal? Sampai lelaki tua di desa itu mengatakan kepadanya: "Bukan benih yang menentukan panen, tetapi tanah." Kemudian, petani benar-benar mengulang proses pertanian, merenovasi tanah dari awal hingga akhir, dan hasilnya langsung berlipat ganda. Saya teringat pada cerita ini ketika saya melihat peta jalan @OpenGradient baru-baru ini. Industri AI saat ini masih berjuang "seberapa besar modelnya" dan "seberapa kuat daya komputasinya", tetapi yang benar-benar menentukan seberapa jauh AI tidak pernah melangkah model itu sendiri, tetapi "tanah data". Dan apa yang ingin dipecahkan OpenGradient adalah kekacauan yang selalu ada di negeri ini: terfragmentasi, tak terduga, dan tidak sistematis. @OpenGradient tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga mengikat seluruh siklus hidup data ke dalam tautan yang berkelanjutan, loop tertutup, dan dapat diulang untuk pertama kalinya: bagaimana data diatur, bagaimana data dibersihkan, bagaimana data menentukan nilai, dan bagaimana data tersebut dialirkan dengan aman ke pelatihan model. Di masa lalu, langkah-langkah ini tersebar dalam tim yang berbeda, alat yang berbeda, dan antarmuka yang berbeda, dan model hanya dapat dibangun dengan daya komputasi untuk tumbuh; Sekarang, upaya ini telah dirakit kembali menjadi infrastruktur terpadu yang membuat model "lebih cerdas" bukan lagi dengan upaya sembrono, tetapi dengan data yang bersih, likuiditas transparan, dan kualitas yang dapat diverifikasi. Anda akan menemukan bahwa industri telah beralih dari "lebih besar dari model siapa" menjadi "lebih bersih, lebih serbaguna, dan berkualitas lebih tinggi daripada datanya." Pada titik balik ini, apa yang dilakukan OpenGradient setara dengan meletakkan lapisan baru tanah data yang dibudidayakan secara berkelanjutan untuk seluruh ekosistem AI, sehingga pengembang, pelatih model, dan pengguna lapisan aplikasi dapat memperoleh output yang lebih efisien di dalamnya. Ketika era AI yang sebenarnya diluncurkan sepenuhnya, tidak akan pernah berapa banyak "benih model" yang ditaburkan untuk menentukan panen, tetapi siapa yang memiliki lahan data paling subur. OpenGradient telah merebut posisi inti yang paling mendasar, diabaikan, tetapi juga yang paling tak tergantikan ini. #KaitoYap @KaitoAI #Yap