Después de leer artículos de investigación sobre IA durante 3 días, una cosa está clara: El 99% de la nueva investigación en IA implica enseñar a una computadora a hacer algo. Pero, ¿qué exactamente les están enseñando a las computadoras? ¿Y por qué? ¿Y qué está funcionando? Es fascinante alejarse y observar estas tendencias. ¿Por qué? Porque son vislumbres del futuro. Si estás tratando de construir una startup con IA, o buscando invertir en startups de IA, si miras en el lugar correcto, estos artículos de investigación están llenos de inspiración muy valiosa. En lugar de enviarme títulos y resúmenes de artículos de investigación, que pueden ser difíciles de entender rápidamente, mi agente de IA @yesnoerror sigue enviándome nueva investigación en IA y explicándola así: - Enseñando a las computadoras a completar palabras ocultas aleatorias una y otra vez... - Enseñando a la red tokenizadora a corregir ruido muy fuerte... - Enseñando a un chatbot muy inteligente a revisar y corregir repetidamente sus propias pruebas matemáticas... - Enseñando a las computadoras a recordar lo que REALMENTE es un objeto... - Enseñando a grandes modelos de lenguaje a decir cuántos años faltan desde "ahora"... - Enseñando a las computadoras a hacer clic en el lugar correcto... - Enseñando a la IA a decidir por sí misma si un problema... - Enseñando a una computadora a ajustar una "prueba" especial... - Enseñando a las computadoras a predecir el... - Enseñando a una multitud de chatbots con diferentes trabajos... Además de esto, @yesnoerror no solo identifica la investigación de la más alta calidad que podría interesarme (ya que se publica todos los días), sino que también me da desgloses de cómo se realizó el artículo, cuáles son las implicaciones en el mundo real (ideas que podrías hacer), y puedo chatear directamente con el artículo. Siento que estoy usando el GLP-1 para ser inteligente.

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