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Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
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Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

hardmaru
Construyendo Inteligencia Colectiva @SakanaAILabs 🧠
hardmaru republicó
Un nuevo modelo de mundo de Meta FAIR después de todo el caos.
🌍 Conoce DINO-world: un modelo de mundo de video generalista que predice el futuro—en el espacio latente.
Entrenado con videos no curados utilizando DINOv2, aprende diversas dinámicas temporales (conducción, interiores, simulaciones), supera a modelos anteriores en segmentación y profundidad, e incluso comprende la física intuitiva.
Bonus: se puede ajustar para planificación condicionada por acciones.

9,32K
hardmaru republicó
La humanidad ha prevalecido (¡por ahora!)
Estoy completamente exhausto. Calculé que he tenido 10 horas de sueño en los últimos 3 días y apenas estoy vivo.
Publicaré más sobre el concurso cuando descanse un poco.
(Para ser claro, esos son resultados provisionales, pero mi ventaja debería ser lo suficientemente grande)

1,98M
hardmaru republicó
Hace 1 década: Ingeniero de Prompts de Aprendizaje por Refuerzo en la Sección 5.3 de «Learning to Think …» [2]. ¡Cadena de Pensamiento Adaptativa! Una red de RL aprende a consultar a otra red para el razonamiento abstracto y la toma de decisiones. Yendo más allá del Modelo Mundial de 1990 para la planificación milisegundo a milisegundo [1].
[2] J. Schmidhuber (JS, 2015). «On Learning to Think: Algorithmic Information Theory for Novel Combinations of RL Controllers and Recurrent Neural World Models.» ArXiv 1210.0118
[1] JS (1990). “Haciendo el mundo diferenciable: Sobre el uso de redes neuronales recurrentes totalmente auto-supervisadas para el aprendizaje por refuerzo dinámico y la planificación en entornos no estacionarios.” TR FKI-126-90, TUM. (Este informe también introdujo la curiosidad artificial y la motivación intrínseca a través de redes generativas adversariales.)

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