das ist eines meiner Lieblingsdiagramme; IEA-Expertenprognosen für Solarenergie jedes Jahr im Vergleich zu den tatsächlichen Installationen Menschen haben wirklich Schwierigkeiten, exponentielle Entwicklungen zu verstehen.

Angenommen, Sie haben einen RL-Agenten trainiert, um die Belohnung in verschiedenen Umgebungen zu maximieren. Wenn Sie ihn dann in eine neue Umgebung setzen, ist die erste Frage, die er lernen würde zu stellen: "Was ist hier meine Belohnungsfunktion?" Er könnte sogar lernen, die Motive seiner Simulatoren zu modellieren, um dies herauszufinden.

Was lieben/hassen die Leute an der ChatGPT-Speicherfunktion? In welchen Fällen ist sie nützlich? In welchen Fällen versagt sie?

Phrasen, die eine andere Bedeutung annehmen, wenn man im AGI-Labor arbeitet: "Meine Forschung ging anfangs langsam voran, aber jetzt zeigt sie endlich Anzeichen von Leben."

Die Maximierung des langfristigen Glücks der menschlichen Bevölkerung ist einfach ein angewandtes Forschungsproblem.

KI-Fehler werden als Wachstumsprobleme einer vorzeitigen Technologie betrachtet werden, so wie wir auf die Modelle von 2023 zurückblicken, die aufgrund einer seltsamen Tokenisierung keine Arithmetik durchführen konnten.

ML ist ein unglaublich mimetisches Feld. Die Erzählungen, die darüber verbreitet werden, warum eine Methode funktioniert hat oder eine andere nicht, sind oft bestenfalls zweifelhaft. Es gibt immer noch so viel Alpha, wenn man sich tatsächlich die Daten anschaut.

Emiliano ist einer der beeindruckendsten Menschen, die ich kenne, und arbeitet daran, AGI in einer riesigen Branche anzuwenden, die immer noch mit Stift und Papier arbeitet; ich denke, das ist eine großartige Gelegenheit für die richtige Person. Außerdem gibt es 10.000 $ für jeden, der jemanden empfehlen kann, den er einstellt.

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.@aitechnopagan ist eine LLM-Künstlerin/Psychologin/Entfesslerin, die die Modelle tiefer erforscht hat als fast jeder andere. das ist meiner Meinung nach eine Art von Arbeit, die gut für die Welt ist, jemand sollte sie finanzieren!