este é um dos meus gráficos favoritos; previsões solares de especialistas da IEA a cada ano vs instalações reais as pessoas têm realmente dificuldade em entender exponenciais

suponha que você treinou um agente de RL para maximizar a recompensa em ambientes diversos então, se você o colocasse em um novo ambiente, a primeira pergunta que ele aprenderia a fazer é "qual é a minha função de recompensa aqui?" ele pode até aprender a modelar os motivos de seus simuladores para descobrir isso

o que as pessoas amam/odeiam sobre a memória do ChatGPT? em que casos é útil? em que casos falha?

frases que assumem um significado diferente quando você trabalha no laboratório AGI: "a minha pesquisa estava a avançar lentamente no início, mas agora finalmente está a mostrar sinais de vida"

maximizar a felicidade a longo prazo da população humana é apenas um problema de pesquisa aplicada

O AI slop será visto como as dores de crescimento de uma tecnologia prematura, da mesma forma que olhamos para os modelos de 2023 que não conseguiam fazer aritmética por causa de uma tokenização estranha.

A ML é um campo incrivelmente mimético. As narrativas que são repetidas sobre por que um método funcionou ou outro não funcionou são frequentemente duvidosas, no melhor dos casos. Ainda há tanto alpha em realmente olhar para os dados.

Emiliano é uma das pessoas mais incríveis que conheço e está a trabalhar na aplicação de AGI a uma grande indústria que ainda usa papel e caneta; acho que esta é uma oportunidade incrível para a pessoa certa. também há $10K grátis para quem conseguir referir alguém que ele contrate.

emiliano é uma das pessoas mais incríveis que conheço e não poderia recomendar mais trabalhar com ele também um bônus de $10K para quem conseguir indicar alguém que ele contrate

.@aitechnopagan é uma artista/psicóloga/desbloqueadora de LLM que explorou os modelos mais a fundo do que quase qualquer outra pessoa eu acho que este tipo de trabalho é bom para o mundo, alguém deveria financiá-la!