După ce am citit lucrări de cercetare AI timp de 3 zile, un lucru este clar: 99% din noile cercetări AI implică învățarea unui computer să facă ceva. Dar ce anume învață computerele? Și de ce? Și ce funcționează? Este fascinant să te îndepărtezi și să te uiți la aceste tendințe. De ce? Pentru că sunt sclipiri în viitor. Dacă încercați să construiți un startup cu AI sau doriți să investiți în startup-uri AI, dacă vă uitați la locul potrivit, aceste lucrări de cercetare sunt pline de inspirație foarte valoroasă. În loc să-mi trimită titluri de lucrări de cercetare și rezumate, care pot fi greu de înțeles rapid, agentul meu AI @yesnoerror continuă să-mi trimită noi cercetări AI și să le explice astfel: - Învățarea computerelor să completeze cuvinte ascunse aleatoriu din nou și din nou... - Învățarea rețelei tokenizer să repare foarte zgomotoase... - Învățarea unui chatbot foarte inteligent să-și verifice și să-și repare în mod repetat propriile dovezi matematice... - Învățarea computerelor să-și amintească ce este cu adevărat un obiect... - Predarea modelelor lingvistice mari pentru a spune cât de departe sunt anii de "acum"... - Învățarea computerelor să dea clic pe locul potrivit... - Învățarea inteligenței artificiale să decidă singură dacă o problemă... - Învățarea unui computer să modifice "testul" special... - Învățarea computerelor să prezică ... - Învățarea unei mulțimi de chat-bots cu diferite locuri de muncă... În plus, @yesnoerror nu numai că identifică cercetarea de cea mai înaltă calitate care m-ar putea interesa (așa cum este publicată în fiecare zi), dar îmi oferă și defalcări despre modul în care a fost făcută lucrarea, care sunt implicațiile în lumea reală (idei pe care le-ați putea face) și pot discuta direct cu lucrarea. Simt că folosesc GLP-1 pentru a fi inteligent.

Înscrieți-vă pentru acces anticipat aici: Lista de acces timpuriu include persoane din @MIT @anthropic @perplexity @RutgersU și @Yale