Modelet si ChatGPT dhe Gemini, po shfaqin një tendencë për të “menduar tepër” përpara se të përgjigjen – një sjellje që, ndonëse synon të rrisë saktësinë, shpesh çon në gabime për shkak të procesit të gjatë të analizës. Sipas Jared Quincy Davis, CEO i Foundry, kjo është si një student që ngec te pyetja e parë e provimit, duke u futur brenda mendimeve të tepërta.
Për të përmirësuar këtë proces, Davis dhe studiues nga institucione si Nvidia, MIT e Google kanë prezantuar Ember, një kornizë me burim të hapur që eksperimenton me strategjinë e testimit të shumë përgjigjeve dhe përzgjedhjes së më të mirës.
Ndërkohë që disa ekspertë mbështesin idenë se “mendimi i gjatë” sjell përgjigje më të qëlluara, Ember propozon një qasje më të strukturuar: përdorimin e rrjeteve me modele të ndryshme, me kohë të ndryshme “mendimi”, të optimizuara për çdo detyrë. Davis parashikon se së shpejti do të kalojmë nga zgjedhja e një modeli të vetëm në përdorimin e sistemeve shumëdimensionale që imitojnë një shkencë të re – një lloj “inxhinierie kimike” për inteligjencën artificiale.
