Bebés, ¡buenos días! Ayer, el hamburguesa fue a canjear el "agradecimiento". — Antes, el corto pájaro @wanghebbf me dio la invitación de @SentientAGI, hoy fui especialmente a su casa para invitarlo a salir a comer algo bueno.

Primero fuimos al mercado nocturno, dimos una vuelta y no encontramos nada que nos gustara mucho, así que lo llevé directamente a mi hamburguesería favorita, ¡las hamburguesas son siempre lo más confiable! Mientras comíamos, no estuvimos quietos, ya que charlamos sobre el proyecto @SentientAGI que he estado siguiendo últimamente.

La última vez que hablé sobre OML, alguien preguntó cómo es posible que funcione localmente y aún así tenga control. Hoy, aprovechando el contenido de NeurIPS, voy a hablarles detalladamente de su núcleo: el plano de control y el plano de datos.

En realidad, se pueden entender como dos ayudantes del modelo: uno se encarga de las reglas y el otro de hacer el trabajo.

El plano de control es el que regula las reglas, quién puede invocar el modelo, qué políticas se deben seguir al invocar, qué información se debe recordar en cada invocación, todo esto está bajo su control.

Además, cada vez que se ejecuta, se genera una lista de ejecución firmada, y también se escribe una bitácora de auditoría que solo se puede agregar y no modificar, por lo que no hay forma de falsificar.

En cuanto al plano de datos, es mucho más sencillo, se encarga de hacer el trabajo más básico: procesar tokens, no se ocupa de nada más.

Cuando estaba investigando, pensé que esta división del trabajo era muy inteligente:

La autorización que se puede usar, se ha resuelto primero en el plano de control antes de la ejecución, y la información de trazabilidad utilizada después se vincula con el resultado de la ejecución a través de la encriptación.

Por lo tanto, incluso si los pesos del modelo se ejecutan en tu propia computadora, no necesitas depender de ninguna API centralizada, lo que no afecta la velocidad y permite implementar un control efectivo.

Este diseño, donde cada uno hace lo suyo y se complementa mutuamente, descompone los problemas complejos de manera muy clara.

Después continuaré siguiendo a @SentientAGI. Si hay nuevos avances, o si encuentro algún diseño interesante, seguiré compartiéndolo con todos.
#SentientAGI