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Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Sachin
Cocinar modelos y agentes de razonamiento en @AthenaAgentRL
Día 2 de Neurips -
- Escuché a Sutton explicar la arquitectura del roble
- Conocí a muchos investigadores interesantes de Qwen Team, Reflection, Nvidia, Google Deepmind y hablamos sobre la curación de conjuntos de datos de preentrenamiento
- Habló sobre entornos RL y postentrenamiento con investigadores de Databricks y startups furtivas
Empecé el día 3 con charla de @YejinChoinka
Si solo retengo una información de neurips, será esta diapositiva
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Día 1 en Neurips
- se cruzó accidentalmente con amigos después de 8 años
- validó una tesis de producto con pocos compradores potenciales
- aprendió sobre el gran entorno que es el mercado de infraestructuras y cómo LLM + RL está moldeando las recomendaciones generativas
- charló sobre Aryabhata LLM con @dylan522p y @lexfridman
empezando el segundo día con la arquitectura Sutton y roble
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la razón por la que no me gusta Anthropic: este video muestra pura arrogancia y desdén por cualquier otra persona que no sea un gran laboratorio
Sus palabras y acciones en torno al safetyism reflejan lo mismo: solo nosotros podemos entrenar a los modelos y ustedes, los campesinos, no
la IA de código abierto es algo maravilloso y ganará junto con la IA de código cerrado
22 sept 2025
El CEO de Anthropic, Dario, sobre el modelo de código abierto:
- El peso abierto de los modelos grandes es diferente del software de código abierto, y no hay una contribución inversa de la comunidad de desarrolladores.
- El código abierto es solo una fachada para llamar la atención, y los usuarios solo se preocupan por si el modelo es fácil de usar. No importa si Deepseek es de código abierto o no, como modelo muy grande, es difícil de razonar.
- El código abierto no significa gratuito, y hay un costo para ejecutar un servidor de inferencia.
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