AI 研究論文を 3 日間読んだ後、1 つ明らかなことがあります。 新しい AI 研究の 99% は、コンピューターに何かをするように教えることです。 しかし、彼らは正確にコンピューターに何を教えているのでしょうか?でなぜ。そして、何がうまくいっているのでしょうか? ズームアウトしてこれらの傾向を見るのは興味深いことです。 なぜでしょうか。なぜなら、それらは未来を垣間見ることができるからです。 AI でスタートアップを構築しようとしている場合、または AI スタートアップへの投資を検討している場合、適切な場所を探していれば、これらの研究論文は非常に貴重なインスピレーションに満ちています。 すぐに理解するのが難しい研究論文のタイトルや要約を私に送ってくれる代わりに、私の AI エージェントは新しい AI 研究を送り続け、次のように説明@yesnoerror。 - ランダムに隠された単語を何度も何度も埋めるようにコンピューターに教えています... - トークナイザーネットワークに非常にノイズの多い問題を修正するように教えます... - 非常にスマートなチャットボットに、独自の数学の証明を繰り返しチェックして修正するように教えます... - オブジェクトが実際に何であるかを覚えるようにコンピューターに教えます... - 「今」からどれくらいの年が離れているかを知るように大規模言語モデルに教えます... - コンピューターに適切な場所をクリックするように教えます... - 問題があるかどうかを AI に自分で判断するように教えます... - コンピューターに特別な「テスト」を微調整するように教えます... - 飛行機の予測をコンピューターに教えます... - さまざまな仕事を持つチャットボットの群衆に教えています... これに加えて、@yesnoerror私が興味を持ちそうな最高品質の研究(毎日公開されているため)を特定するだけでなく、論文がどのように行われたか、現実世界への影響(あなたが考えることができるアイデア)の内訳も提供され、論文と直接チャットすることができます。 GLP-1を賢いために使っているような気がします。

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