Un tratto distintivo dell'intelligenza umana è la capacità di adattamento rapido, risolvendo nuovi problemi rapidamente in condizioni nuove e sconosciute. Come possiamo costruire macchine per farlo? Nel nostro nuovo preprint, proponiamo che qualsiasi sistema di intelligenza generale debba avere un modello del mondo adattivo, cioè deve essere in grado di costruire o affinare rapidamente la propria rappresentazione interna attraverso l'interazione e l'esplorazione — un processo che chiamiamo “induzione del modello del mondo”. Proponiamo una roadmap per valutare i modelli del mondo adattivi nelle macchine basata su una classe speciale di giochi che chiamiamo “giochi nuovi”.

Intelligence isn't a collection of skills. It's the efficiency with which you acquire and deploy new skills. It's an efficiency ratio. And that's why benchmark scores can be very misleading about the actual intelligence of AI systems.

Tra le prime 20 aziende tecnologiche statunitensi per capitalizzazione di mercato, solo 1 ha sede a San Francisco (Salesforce). Sono meno di Austin (che ne ha 2). La maggior parte delle aziende tecnologiche statunitensi ha sede nella contea di Santa Clara (11 delle prime 20). La città principale più vicina (di gran lunga) è San Jose. San Francisco è a oltre 1 ora di distanza (fino a 2 se c'è traffico).

Il mio caso d'uso preferito per la generazione di video finora: usarlo per trasformare le storie di tuo figlio in clip animate. I bambini trovano completamente naturale che i computer possano fare video e amano vedere ciò che descrivono prendere vita: è come vedere la propria immaginazione convalidata, resa reale.

L'obiettivo dell'istruzione non dovrebbe essere quello di raggiungere una certa media della popolazione nei test standardizzati, ma dovrebbe essere quello di sbloccare il massimo potenziale individuale totale degli studenti.

A proposito, stiamo organizzando un evento privato per il lancio della preview per sviluppatori di ARC-AGI 3, la prossima settimana a SF. 17 luglio, ore 18:00. Aperto a sponsor, donatori e ricercatori. Ci saranno diversi grandi annunci. Inoltre, @dwarkesh_sp ospiterà la nostra chiacchierata davanti al camino. Link nel prossimo tweet.

Un modello di intelligenza artificiale può prevedere perfettamente e avere comunque un modello del mondo terribile? Cosa significherebbe anche questo? Il nostro nuovo articolo ICML formalizza queste domande. Un risultato racconta la storia: un trasformatore addestrato su 10 milioni di sistemi solari azzecca le orbite planetarie. Ma sbaglia le leggi gravitazionali 🧵

Nella mia esperienza personale con Duolingo, ho scoperto che non è un'app educativa, è un gioco mobile -- è completamente inefficace nell'insegnare le lingue, ma è piuttosto divertente e fa sentire che stai *imparando*.

Altre scoperte interessanti! Scopriamo che gli sviluppatori sono meno rallentati nei compiti con cui hanno meno familiarità. Questo è intuitivo: se sai davvero cosa stai facendo, l'IA può essere meno marginalmente utile.

Ero piuttosto scettico sul fatto che questo studio valesse la pena di essere condotto, perché pensavo che *ovviamente* avremmo visto un significativo aumento della velocità.