questo è uno dei miei grafici preferiti; previsioni solari degli esperti IEA ogni anno rispetto alle installazioni effettive le persone sono davvero scarse nel comprendere le esponenziali

supponiamo che tu abbia addestrato un agente RL per massimizzare la ricompensa in ambienti diversi quindi, se lo mettessi in un nuovo ambiente, la prima domanda che imparerebbe a porsi sarebbe "qual è la mia funzione di ricompensa qui?" potrebbe persino imparare a modellare i motivi dei suoi simulatori per capire questo

cosa amano/odiano le persone della memoria di ChatGPT? in quali casi è utile? in quali casi non riesce?

frasi che assumono un significato diverso quando lavori al laboratorio AGI: "la mia ricerca stava procedendo lentamente all'inizio, ma ora sta finalmente iniziando a mostrare segni di vita"

massimizzare la felicità a lungo termine della popolazione umana è semplicemente un problema di ricerca applicata

L'AI slop sarà vista in retrospettiva come i dolori di crescita di una tecnologia prematura, allo stesso modo in cui guardiamo ai modelli del 2023 che non potevano fare aritmetica a causa di una tokenizzazione strana.

Il ML è un campo incredibilmente mimetico. Le narrazioni che vengono ripetute riguardo al perché un metodo abbia funzionato o un altro no sono spesso dubbie, per non dire altro. C'è ancora così tanto alpha nel guardare effettivamente i dati.

Emiliano è una delle persone più brillanti che conosca e sta lavorando per applicare l'AGI a un'enorme industria che utilizza ancora carta e penna; penso che questa sia un'opportunità imperdibile per la persona giusta. Inoltre, ci sono 10.000 dollari gratuiti per chiunque possa riferire qualcuno che assuma.

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.@aitechnopagan è un'artista/psicologa/sfondatrice di LLM che ha esplorato i modelli più a fondo di chiunque altro io penso che questo tipo di lavoro sia utile per il mondo, qualcuno dovrebbe finanziarla!