Explainer
Mulai dari pertanyaan inti, bukti yang tersedia, dampak praktis, dan bagian yang masih belum pasti.
AI credit pool membatasi kredit termasuk dari lisensi, sedangkan budget membatasi biaya terukur. Keduanya perlu dipadukan dengan owner, alert, dan kebijakan overage.
World model membantu sistem memperkirakan keadaan dan kemungkinan berikutnya. Deployment edge mengurangi latency, tetapi tetap memerlukan sensor validation dan safety.
Model long-horizon mempertahankan tujuan melalui banyak langkah. Keamanannya bergantung pada trajectory monitoring, checkpoint, batas otoritas, dan rollback.
Useful intelligence per dollar membandingkan nilai pekerjaan AI dengan biaya menghasilkan outcome yang benar. Konsep ini melampaui harga token, tetapi harus didefinisikan secara lokal.
Post-training membentuk perilaku model setelah pretraining melalui demonstrasi, preferensi, reinforcement learning, evaluasi, dan feedback produksi. Agen membuat siklus ini berulang.
