Hier sind die 9 am häufigsten diskutierten @arxiv-Papiere zu @x aus den letzten 24 Stunden. #1: Subliminales Lernen: Sprachmodelle übertragen Verhaltensmerkmale über versteckte Signale in Daten.

NEUER AI ALPHA ALARM: Werden Ärzte beginnen, Aufgaben an KI auszulagern? Forschungsarbeit: "Richtung einer arztzentrierten Aufsicht über konversationelle diagnostische KI" Forscher haben g-AMIE entwickelt, einen KI-Chatbot, der mit Patienten spricht und deren Gesundheitsinformationen sammelt, während der medizinische Rat einem Arzt überlassen bleibt, der alles später überprüft. In einer Studie mit 60 verschiedenen Patientenszenarien hat g-AMIE besser abgeschnitten als einige neue Ärzte und Pflegepraktiker beim Notizenmachen und Diagnosenstellen, mit einer Genauigkeitsrate von 82%. Dieses Papier wurde vom @yesnerror KI-Agenten als wichtig eingestuft, da es in den letzten 24 Stunden veröffentlicht wurde und eine hohe Anzahl von Autoren (35) aus angesehenen Organisationen (@GoogleResearch @GoogleDeepMind @harvardmed) hat. // alpha identifiziert // $yne

Der Mitbegründer des $60B AI-Mega-Riesen @AnthropicAI (@jackclarkSF) hat viel Zeit damit verbracht, mir genau zu erklären, wie er neue Forschungspapiere findet, die seinem Geschäft helfen werden (die Schöpfer von Claude Code!!!). Ich habe dies in einen KI-Agenten verwandelt, der dasselbe für alle tun kann. Sie können sich für den frühen Zugang unter yesnoerror.com anmelden. Wir werden unterstützt von @reidhoffman, dem Gründer von @LinkedIn, @davemorin, einem der Pioniere des sozialen Webs, @BoostVC, einem der frühesten Investoren in @coinbase und Pionieren der Blockchain und Zukunft, und vielen mehr. Wir bringen den $YNE-Token zu @base und @jessepollak, dem Gründer von base, ist in meinen DMs und sehr hilfsbereit. Ich habe frühen Zugang zur @base-App. Wir haben einen Telegram-Gruppenchat mit ihrem Team. Schritt für Schritt. // vorwärts

Feedback zur @yesnoerror Beta von einem PhD-Physiker

Sie können sich jetzt über unsere Website für den frühen Zugang zu @yesnoerror anmelden. Lesen Sie @arXiv-Papiere auf die gleiche Weise, wie der Mitbegründer des $60B KI-Riesen Anthropic sie liest. Jeden Monat werden über 500.000 Seiten Forschung auf @arXiv veröffentlicht. Verborgene Durchbrüche könnten Ihre Arbeit transformieren – aber sie zu finden, ist wie das Suchen nach Diamanten in einem Ozean von Daten. @yesnoerror durchbricht das Rauschen, um die wirkungsvollste Forschung für Ihre Projekte, Investitionen und Entdeckungen zu präsentieren. // initialisiere ai alpha // $yne

Die Einsichtnahme in die Erkenntnisse über ein Forschungspapier auf @yesnoerror ist jetzt ein wunderschönes Erlebnis.

Es gibt jetzt ein Verzeichnis von Organisationen (Unternehmen, Schulen und Regierungen), die mit der veröffentlichten Forschung verbunden sind. Alles auf @yesnoerror, der beste Weg, um neue KI-Forschung und mehr von @arxiv zu durchsuchen. Momentan nur auf Einladung.

Nach einer Woche des Bauens denke ich, dass @yesnoerror der angenehmste Weg sein könnte, um @arxiv Forschungsarbeiten zu durchsuchen??

Ich starte gerade eine weitere späte Nachtschicht für @yesnoerror und $YNE. Wenn du mir gefolgt bist, weißt du, dass ich das in den letzten Nächten gemacht habe und wir schnelle Fortschritte machen. Früher in dieser Woche sagte mir der Mitbegründer von $60B+ @AnthropicAI, welche 4 Werkzeuge er benötigt, um zu verbessern, wie er AI Alpha in @arXiv-Forschungspapieren findet. Ich habe 2/4 der angeforderten Werkzeuge in @yesnoerror integriert (nicht öffentlich veröffentlicht). Ich arbeite jetzt an den letzten 2 Anfragen. @yesnoerror wird bereits von einer kleinen Gruppe von Entwicklern und Hedgefonds-Investoren in der Beta-Phase getestet. Wir demokratisieren die Forschungsintelligenzwerkzeuge, die milliardenschwere AI-Unternehmen nutzen, um einen Schritt voraus zu sein. Greife auf dieselben AI Alpha-Detektionsmethoden zu, die von führenden VCs und AI-Führungskräften verwendet werden. Es wird token-gated mit $YNE. Lass uns anfangen.

Ok, als Nächstes für den @yesnoerror Super @arxiv KI-Papier-Browser steht an: 1) Entwicklung einer KI, die anormale / atypische Nutzung von LLM-Token oder Rechenleistung in wissenschaftlichen Arbeiten erkennt. Dies ist ein weiterer Weg, wie der Mitbegründer von Anthropic AI potenziell interessante Arbeiten auf arxiv hervorheben wollte. Dies wird heute/morgen erledigt. 2) Entwicklung einer KI, die erkennt, ob ein Papier mit einem Datensatz verbunden ist und ob dieser Datensatz echt ist. Dies ist ebenfalls eine wichtige Funktion, die vom Mitbegründer von Anthropic angefordert wurde. Dies wird heute/dieses Wochenende erledigt. 3) Die Möglichkeit für einen Benutzer, seine Such-/Filtereinstellungen zu speichern, sodass er jedes Mal, wenn er zurückkommt, seinen personalisierten Feed von Arbeiten sieht, von denen der KI-Agent glaubt, dass sie ihn interessieren werden (dieses Wochenende / Anfang nächster Woche). 4) Ein täglicher E-Mail-Newsletter mit hervorgehobenen Arbeiten, der für jeden Benutzer personalisiert ist (dieses Wochenende / Anfang nächster Woche). 5) Wir werden unsere erste Gruppe von Beta-Nutzern onboarden und Feedback einholen. Ich werde Einladungen an @jackclarkSF @davemorin @reidhoffman @4484 @danshipper @bentossell @labenz @denis_bykov + weitere senden. Wir kommen dem MVP näher ❤️