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Dwarkesh Patel
Ogni volta che qualcuno propone di addestrare un modello per un certo dominio (celle virtuali/materiali/qualunque cosa), la prima frase dovrebbe essere: dati di input: x, dati di output: y, funzione di perdita: z.
Renderebbe tutto molto più facile per stupidi come me capire cosa viene esattamente proposto.
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Cerco un esperto di energia da intervistare nel mio podcast. Voglio approfondire cosa accadrà nei mondi selvaggi dell'IA.
Man mano che l'IA diventa effettivamente capace di sostituire il lavoro umano, il PIL del tuo paese sarà denominato in base alla dimensione della tua popolazione di IA, che dipende dall'energia.
Cosa significa questo per i diversi paesi? Considerando quanto velocemente gli Stati Uniti stanno rimanendo indietro rispetto alla Cina nella generazione di elettricità, cosa ci vorrebbe per recuperare terreno?
Quali sono le fonti più plausibili (gas naturale, nucleare, solare), quali sono le loro curve di offerta, i principali colli di bottiglia fisici o normativi che rallenterebbero un aumento della produzione, ecc.
Chi è l'ospite giusto per discutere di questo?
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Se vuoi esplorare il blogging sull'IA, sembra un ottimo modo per provarci, ricevere una grande mentorship e tenerti responsabile.
17 lug, 04:15
Asterisk sta lanciando una borsa di studio per blog AI!
Stiamo cercando persone con prospettive uniche sull'intelligenza artificiale che vogliano fare il primo passo per scrivere in pubblico. Ti aiuteremo a creare un blog e forniremo feedback editoriali, tutoraggio da parte di blogger leader, una piattaforma e $ 1.000
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Dwarkesh Patel ha ripubblicato
L'assicurazione è un modo sottovalutato per sbloccare un progresso sicuro nell'IA.
Le compagnie assicurative sono incentivati a quantificare e monitorare i rischi in modo veritiero: se esagerano i rischi, vengono superati dalla concorrenza; se sottovalutano i rischi, i loro pagamenti li portano al fallimento.
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Davvero interessante il nuovo saggio di @gwern:
LLM Daydreaming - Proposta su come le reti di modalità predefinita per gli LLM siano un esempio di capacità mancanti per la ricerca e la novità.
A proposito, so che è un po' imbarazzante gioirne, ma se mi avessi detto che un saggio di Gwern si sarebbe aperto in questo modo quando avevo 19 anni, avrei fatto fatica a crederci.
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È stato divertente chiacchierare con Ryan e Josh sullo stato dell'IA. Buon divertimento!
15 lug, 01:24
Abbiamo avuto @dwarkesh_sp nel nostro show!
Dwarkesh è la sintesi delle brillanti idee che ha estratto dai suoi ospiti nel corso degli anni.
Avere l'opportunità di ribaltare i ruoli e fargli le domande insieme a @RyanSAdams ha creato un episodio davvero speciale su tutto ciò che riguarda l'IA. Sintonizzati👇
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Ottimo thread.
Il più grande modo di fallimento quando si svolge un lavoro intellettuale difficile è procrastinare le parti difficili, avverse, ma efficaci (rileggere il capitolo invece di fare esercizi, raccogliere più fonti invece di scrivere la prima bozza, ecc).
L'uso di LLM è (per ora) spesso uno di questi.
12 lug, 16:21
Ero uno dei 16 sviluppatori in questo studio. Volevo esprimere le mie opinioni sulle cause e le strategie di mitigazione per il rallentamento degli sviluppatori.
Dirò come un gancio "perché dovremmo ascoltarti?" che ho sperimentato un -38% di accelerazione AI sui miei problemi assegnati. Penso che la trasparenza aiuti la comunità.
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