Recentemente observei várias direções diferentes de projetos de AGI, e só então percebi um ponto de inflexão claro. Algumas equipes contam histórias usando métricas como quantidade de parâmetros, poder de processamento e benchmarks, competindo por pontuações e números de desempenho, uma abordagem que todos conhecem bem; mas também há projetos que seguem um caminho completamente diferente — eles não se preocupam tanto com o quão impressionante o modelo é em si, mas sim em resolver uma questão mais realista: como fazer essa coisa realmente utilizável.

Os primeiros focam na busca pela "inteligência" em si, enquanto os segundos pensam na "interação entre inteligência e o mundo real". Parece uma diferença pequena, mas na prática são duas abordagens de produto totalmente distintas. Uma é uma competição de capacidades básicas, a outra é uma adaptação a cenários de aplicação. Para que realmente surjam aplicações de AGI de sucesso, provavelmente elas não virão daqueles que apenas acumulam parâmetros.