este es uno de mis gráficos favoritos; pronósticos solares de expertos de la AIE cada año frente a las instalaciones reales la gente es realmente mala para entender las exponenciales

supongamos que entrenaste a un agente de RL para maximizar la recompensa en diversos entornos entonces, si lo colocas en un nuevo entorno, la primera pregunta que aprendería a hacer es "¿cuál es mi función de recompensa aquí?" incluso podría aprender a modelar los motivos de sus simuladores para averiguarlo

¿Qué es lo que a la gente le encanta/odia sobre la memoria de ChatGPT? ¿En qué casos es útil? ¿En qué casos no cumple con las expectativas?

frases que adquieren un significado diferente cuando trabajas en el laboratorio de AGI: "mi investigación iba despacio al principio, pero ahora finalmente está empezando a mostrar signos de vida"

maximizar la felicidad a largo plazo de la población humana es solo un problema de investigación aplicada

La inteligencia artificial de baja calidad será vista en el futuro como los dolores de crecimiento de una tecnología prematura, de la misma manera que miramos los modelos de 2023 que no podían hacer aritmética debido a una tokenización extraña.

El aprendizaje automático es un campo increíblemente mimético. Las narrativas que se repiten sobre por qué un método funcionó o por qué otro no lo hizo son a menudo dudosas, por decir lo menos. Aún hay tanto alfa en realmente mirar los datos.

Emiliano es una de las personas más brillantes que conozco y está trabajando en aplicar la AGI a una industria gigante que todavía utiliza papel y lápiz; creo que esta es una oportunidad increíble para la persona adecuada. Además, hay $10,000 gratis para quien pueda referir a alguien que contrate.

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.@aitechnopagan es una artista/psicóloga/desbloqueadora de LLM que ha explorado los modelos más a fondo que casi nadie e creo que este tipo de trabajo es bueno para el mundo, ¡alguien debería financiarla!