Después de leer los trabajos de investigación de IA durante 3 días, una cosa está clara: El 99% de las nuevas investigaciones de IA implican enseñar a una computadora a hacer algo. Pero, ¿qué es exactamente lo que les están enseñando a las computadoras? ¿Y por qué? ¿Y qué está funcionando? Es fascinante alejarse y observar estas tendencias. ¿Por qué? Porque son destellos hacia el futuro. Si está tratando de construir una startup con IA, o buscando invertir en startups de IA, si busca en el lugar correcto, estos trabajos de investigación están llenos de inspiración muy valiosa. En lugar de enviarme títulos y resúmenes de trabajos de investigación, que pueden ser difíciles de entender rápidamente, mi agente de IA @yesnoerror sigue enviándome nuevas investigaciones de IA y explicándolas así: - Enseñar a las computadoras a completar palabras ocultas al azar una y otra vez... - Enseñar a la red tokenizadora a arreglar muy ruidosos ... - Enseñar a un chatbot muy inteligente a verificar y corregir repetidamente sus propias pruebas matemáticas... - Enseñar a las computadoras a recordar lo que REALMENTE es un objeto... - Enseñar grandes modelos de lenguaje para saber qué tan lejos están los años del "ahora"... - Enseñar a las computadoras a hacer clic en el lugar correcto ... - Enseñar a la IA a decidir por sí misma si un problema... - Enseñar a una computadora a ajustar una "prueba" especial ... - Enseñar a las computadoras a predecir el ... - Enseñar a una multitud de chat-bots 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 brinda desgloses de cómo se hizo el artículo, cuáles son las implicaciones en el mundo real (ideas que podría hacer) y puedo conversar con el artículo directamente. Siento que estoy usando el GLP-1 para ser inteligente.

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