Dichiarazione di ICML riguardo ai prompt LLM nascosti e sovversivi Viviamo in una linea temporale strana...

Non neanche di bronzo: Valutazione degli LLM alle Olimpiadi Internazionali di Matematica 2025 🥉 Bel post sul blog del team dietro MathArena: Valutazione degli LLM su competizioni matematiche incontaminate () che fornisce un'analisi indipendente delle prestazioni degli LLM all'IMO.

Non neanche di bronzo: Valutazione degli LLM alle Olimpiadi Internazionali di Matematica 2025 🥉 Bel post sul blog del team di MathArena: Valutazione degli LLM su competizioni matematiche incontaminate () fornendo un'analisi indipendente delle prestazioni degli LLM all'IMO.

Gli ingegneri trascorrono il 70% del loro tempo a comprendere il codice, non a scriverlo. Ecco perché abbiamo creato Asimov presso @reflection_ai. Il miglior agente di ricerca del codice, progettato per team e organizzazioni.

L'umanità ha prevalso (per ora!) Sono completamente esausto. Ho calcolato di aver dormito 10 ore negli ultimi 3 giorni e sono a malapena vivo. Pubblicherò di più sul concorso quando riuscirò a riposarmi. (Per essere chiari, questi sono risultati provvisori, ma il mio vantaggio dovrebbe essere abbastanza grande)

Alcuni aggiornamenti 🚨 Ho completato il mio dottorato presso @uwcse a giugno 2025! Dopo un anno all'AI2 come Ricercatore Scientifico, mi unirò a CMU @LTIatCMU & @mldcmu (per cortesia) come Professore Assistente nell'autunno 2026. Il viaggio, i ringraziamenti & il reclutamento in 🧵

Hikaru Utada e Yuval Noah Harari parlano dell'Evoluzione dell'IA e della Creatività Devo ammettere che questo non era nei miei piani!

Entusiasta di partecipare a @TEDAISF questo autunno!

1 decennio fa: Ingegnere di Prompt per l'Apprendimento per Rinforzo nella Sezione 5.3 di «Learning to Think …» [2]. Catena di Pensiero Adattiva! Una rete RL impara a interrogare un'altra rete per il ragionamento astratto e la presa di decisioni. Andando oltre il Modello del Mondo del 1990 per la pianificazione millisecondo per millisecondo [1].  [2] J. Schmidhuber (JS, 2015). «On Learning to Think: Algorithmic Information Theory for Novel Combinations of RL Controllers and Recurrent Neural World Models.» ArXiv 1210.0118  [1] JS (1990). “Rendere il mondo differenziabile: sull'uso di reti neurali ricorrenti completamente auto-supervisionate per l'apprendimento per rinforzo dinamico e la pianificazione in ambienti non stazionari.» TR FKI-126-90, TUM. (Questo rapporto ha anche introdotto la curiosità artificiale e la motivazione intrinseca attraverso reti generative avversarie.)

Se stai pensando ai modelli del mondo o alle simulazioni neurali e non sai da dove cominciare, dai un'occhiata al paper originale sui modelli del mondo di @hardmaru e @SchmidhuberAI - È super chiaro da leggere e per comprendere le basi - Puoi riprodurlo sul tuo Mac o su qualsiasi macchina locale - Puoi aggiornarlo costantemente per renderlo ancora più potente Se Karpathy insegnasse i modelli del mondo, questo sarebbe il paper su cui approfondire.