Ловушка декогеренции: когда модели мешают друг другу

Автор вводит понятие декогеренции в контексте систем машинного обучения — ситуацию, когда множество отдельных рабочих моделей становятся несовместимыми или дублируют друг друга. Это приводит к тому, что основные усилия тратятся на согласование компонентов и предотвращение побочных эффектов, а полезный сигнал теряется в шуме.