AI ඉගෙනුම් අවසරය
AI ට ඉගෙන ගත හැකිද, කුමන ගැඹුරකින්ද, කුමන අරමුණු සඳහාද, කුමන බැඳීම් යටතේද. කියවීමට ලක්වීම ඉගෙන ගැනීමට ලක්වීම නොවේ; "තහනම් නොවේ" යනු "ඉගෙන ගත හැකි" නොවේ. AIRS සහ AILP ඉගෙනුම් අවසරය අවධි, යන්ත්‍ර-කියවිය හැකි වර්ණාවලියක් බවට හරවයි.
අධ්‍යයනය කෙරෙන ප්‍රශ්න
01
ඉගෙනුම් ගැඹුර: indexing, embedding, fine-tuning, පුහුණුව, distillation
02
නිර්වචනය නොකළ විවෘතභාවය පුහුණු pipelines වලින් ඉවත් කරනු ලබන්නේ ඇයි
03
Protocolized openness: යහපත් කැමැත්ත යන්ත්‍ර-ක්‍රියාත්මක කළ හැකි කිරීම
04
ඉගෙනුම් ගැඹුරට බැඳුණු වන්දි ආකෘති
සම්බන්ධ ශ්වේත පත්‍රිකා
- AI අයිතිවාසිකම් වර්ණාවලිය: robots.txt සිට AI ඉගෙනුම් අවසර ප්රොටෝකෝලයක් දක්වා AIRS සහ AILP, ද්විමය අවසර/ප්රතික්ෂේප කිරීමට ඔබ්බෙන් සියුම් AI ඉගෙනුම් අවසරයන් ප්රකාශ කරයි — AI ට ඉගෙන ගත හැක්කේ කුමක්ද, කුමන ගැඹුරකින්ද, කුමන භාවිතයන් සඳහාද, කුමන වන්දියක් යටතේද.
- Protocolized Openness: AI යුගයේදී "තහනම් නොවේ" යනු "ඉගෙන ගත හැකි" යනුවෙන් අර්ථ නොදක්වන්නේ ඇයි නිර්වචනය නොකළ විවෘතභාවය AI pipelines වලට නීතිමය අවිනිශ්චිතතාවයක් ලෙස කියවී ඉවත් කරනු ලැබේ; protocolized, යන්ත්‍ර-කියවිය හැකි අවසරය පමණක් අන්තර්ගතය සත්යයෙන්ම ඉගෙන ගත හැකි කරයි.
- AGIRight.org Technical White Paper v0.2 — From AI Content Governance to Protocol-Native Agent & Authority Rights The site's current architecture document: six protocol drafts across two families (content & learning, agent & protocol rights), an integration layer, and an ethical-protection layer, plus the acceptance criteria this site update was built against.
- ARHG — Agent-Readable Hyperlink Graph and Permissioned Web Control Plane A machine-readable navigation graph alongside the ordinary site, answering what AICR/AILP and AARS/AADP both assume: can this resource even be found, by whom, and where does it lead.