De två senaste uppdateringarna har jag skrivit om hur AI förändrar saker och ting, och det fortsätter på samma spår.
AI utvecklingen i världen går mycket snabbt. Fundamentet för teknologi ändras i snabb takt. Nya möjligheter öppnar sig varje månad som är förlegade redan nästa månad. Det är inte möjligt att hålla sig kvar vid gamla icke-AI metoder, och inte heller möjligt att förlita sig på nya AI-metoder. AI som teknologi har inte stabiliserats än. Vissa grundläggande saker måste falla på plats innan det kan användas för att bygga en grundstruktur.
Exempel: Just nu är minnet (kontextet) som AI förlitar sig på inte optimalt. Nuvarande lösningar är bara tillfälliga innan en mer stabil lösning arbetas fram världen över. Vektor-inbäddning och vektor-sök är exempel på en grundläggande arkitektur som har direkt bäring på den AI-agent-arkitektur som jag eller vem som helst senare kan tänkas bygga.
Jag har haft rätt i min intuition att inte rusa och skapa fungerande lösningar i dagens läge, därför att att de lösningarna kommer vara förlegade om någon månad. Exempel: Ett vektor-baserat minnessystem medför att annan struktur jag bygger idag kommer vara förlegad när vektor-system blir standard och visar sig vara bättre. Vektor-exemplet är enbart ett exempel på vad som uppstår ur en underliggande trend om snabb förändring.
Vi får se hur teknologin ser ut när den stabiliseras, men som det är idag är läget osäkert. Vissa saker inom AI är relativt stabila, så som konceptet om agent-driven AI, men utöver det är det andra grundläggande teknologier som ännu ej fallti på plats.
Det finns dock mycket annat att experimentera med under tiden vad gäller AI och jag bygger den bas som jag använder för allt, men i övrigt är tålmodig försiktighet en bra strategi.