Щойно побачив масштабне дослідження, яке аналізує поведінку моделей міркування на основі 100 трильйонів токенів. Команда зібрала справді глибокий аналіз розпізнавання шаблонів того, як ці системи розвивають свої логічні ланцюжки при тривалому використанні.

Що привернуло мою увагу: масштаб тут вражає не тільки для похвал. Коли ви відстежуєте міркування моделей у такому обсязі, починаєте помічати поведінкові зміни, які повністю випадають із менших датасетів. Це як порівнювати мікроструктуру ринку з денними свічками — різні рівні деталізації показують різну правду.

Імплікації для розвитку AI-інфраструктури? Досить значущі. Оскільки ці моделі інтегруються у складніші системи (смарт-контракти, хтось?), розуміння їхніх довгострокових моделей міркування стає критично важливим для надійності.