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ARC Prize
Una estrella polar para AGI. Cofundadores: @fchollet @mikeknoop. Presidente: @gregkamradt. Ayude a apoyar la misión: haga una donación hoy.
Competencia de agentes ARC-AGI-3 (quedan 27 días)
Bolsa de premios de 10.000 dólares en colaboración con @huggingface
Su primer envío está a 3 líneas de código de distancia
Aquí hay plantillas de inicio rápido de @LangChainAI @AgentOpsAI y @AnthropicAI y lecciones aprendidas de los desarrolladores que han probado ARC-AGI-3
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11.24K
Hoy, anunciamos una vista previa de ARC-AGI-3, el punto de referencia de razonamiento interactivo con la brecha más amplia entre fácil para los humanos y difícil para la IA
Estamos lanzando:
* 3 juegos (entornos)
* Concurso de agentes de $ 10K
* API de agentes de IA
Puntuaciones iniciales - IA de Frontier: 0%, Humanos: 100%
296.94K
.@fchollet presentando en @ycombinator Start Up School
Presenta en:
* El camino hacia la AGI
* ARCO-AGI-3
* Cómo la inteligencia está construyendo *nuevas habilidades*, no maximizando la memorización
3 jul, 22:01
François Chollet (@fchollet) habla sobre el Premio ARC y cómo llegamos a AGI.
En AI Startup School en San Francisco.
00:00 - La caída del costo de la computación
00:57 - La era de escalado y los puntos de referencia del aprendizaje profundo
01:59 - El punto de referencia ARC
03:02 - El cambio de 2024 a la adaptación del tiempo de prueba
05:01 - ¿Qué es la inteligencia?
07:12 - Por qué los puntos de referencia son importantes (y engañan)
08:57 - ARC 1 expone los límites de escala
10:58 - ARC 2: Llega el razonamiento compositivo
12:55 - Humanos vs. Modelos en ARC2
14:58 - Vista previa de ARC3 y Agencia Interactiva
17:00 - Hipótesis caleidoscópicas y abstracciones
22:00 - Abstracciones de tipo 1 vs. tipo 2
26:00 - Búsqueda de programas discretos e IA inventiva
29:00 - Fusionando la Intuición con el Razonamiento Simbólico
32:00 - Construcción de AGI a través de sistemas de meta-aprendizaje
18.2K
.@StrongCompute hackathon para ARC-AGI-2
La mejor presentación, ARC Evolve, de Vijay y Aditya (ML @ Google DeepMind)
> Perfecciona de forma iterativa las cadenas de pensamiento de los rompecabezas ARC, lo que permite que un evaluador de alta precisión proporcione comentarios calificados entre generaciones.
Lea el artículo completo a continuación
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