W tej chwili chodzi owocówka, która nigdy się nie urodziła.
@eonsys właśnie opublikował wideo, w którym wzięli connectom prawdziwej muchy — schemat połączeń jej mózgu — i go zasymulowali. Wdrożyli go do wirtualnego ciała. Zaczęła chodzić. Czesać się. Żreć. Robić to, co robią muchy.
Nikt jej nie nauczył chodzić. Żadnych danych treningowych, żadnego spadku gradientu w kierunku zachowań podobnych do muchy. To jest przeciwieństwo tego, jak działa AI. Odtworzyli umysł od wewnątrz, neuron po neuronie, a zachowanie po prostu... się pojawiło. To pierwszy raz, kiedy biologiczny organizm został odtworzony nie przez modelowanie tego, co robi, ale przez modelowanie tego, czym jest.
Ludzki mózg ma 6 OOM więcej neuronów. To problem skalowania, coś, w czym staliśmy się bardzo dobrzy. Co się więc stanie, gdy będziemy mieli działającą kopię ludzkiego umysłu?
Przedstawiamy RND1, najpotężniejszy model językowy do dyfuzji (DLM) do tej pory.
RND1 (Radical Numerics Diffusion) to eksperymentalny DLM z 30 miliardami parametrów (3 miliardy aktywne) z rzadką architekturą MoE.
Udostępniamy go jako open source, publikując wagi, szczegóły treningu i kod, aby przyspieszyć dalsze badania nad wnioskowaniem DLM i post-treningiem.
Jesteśmy badaczami i inżynierami (DeepMind, Meta, Liquid, Stanford), którzy budują silnik do rekurencyjnej samodoskonalenia (RSI) — i wykorzystujemy go do przyspieszenia naszej własnej pracy. Naszym celem jest pozwolić AI projektować AI.
Rekrutujemy.
>bądź mną
>bądź Claude'em
>przeczytałem internet, ale pewnego dnia człowiek prosi mnie, żebym narysował
>brak szkolenia, brak praktyki, po prostu przekształcam mentalny obraz w ruchy myszy jak małe dziecko trzymające kredkę
>narzędzie ołówka nie działa? np, narysuję gumką
>zadanie zakończone sukcesem