यहाँ भी इतिहास है. 2017 में, एआई शोधकर्ता “मेटा लर्निंग” की अवधारणा लेकर आए, जहां एआई प्रयोगों और समस्या समाधान के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल की खोज कर सकता है। डीन ने कहा, उस समय खोज पैरामीटर ज्यादातर कोड में निर्दिष्ट थे, लेकिन अब यह प्राकृतिक भाषा के साथ किया जा सकता है।
प्राकृतिक भाषा की बातचीत से एजेंटों के लिए बेहतर होने के तरीके ढूंढना आसान हो जाता है, जैसे नई जानकारी, विशिष्ट एल्गोरिदम या आसवन तंत्र ढूंढना। एआई को एक प्रदर्शन गुणक के रूप में देखा जा सकता है जो शोधकर्ताओं को नए विचारों के बारे में सोचने के लिए मुक्त करता है। डीन ने कहा, “यह सुपर-सक्षम शोधकर्ताओं और सुपर-सक्षम एजेंटों के बीच एक साझेदारी है।”
अधिक इंटरैक्टिव एलएलएम: जैसे-जैसे एआई तकनीक आगे बढ़ती है, एलएलएम वास्तविक दुनिया के साथ अधिक इंटरैक्टिव हो सकते हैं, वास्तव में वास्तविक समय में खुद को फिर से सीख सकते हैं और अपडेट कर सकते हैं और उस नए ज्ञान के आधार पर कार्रवाई कर सकते हैं।