. @lukaszkaiser di @OpenAI sul perché la generalizzazione sia ancora il punto cruciale: “Sono affascinato dalla generalizzazione. Ho sempre pensato che fosse l'argomento chiave nell'apprendimento automatico in generale e nella comprensione dell'intelligenza. Il pre-addestramento è un po' diverso... non aumenta necessariamente la generalizzazione. Semplicemente utilizza più conoscenza.” “Spingiamo i modelli. Loro apprendono cose che sono attorno a ciò che insegniamo loro. Hanno ancora delle limitazioni perché non vivono nel mondo fisico, perché non sono molto bravi nel multimodale, perché il ragionamento è molto giovane e ci sono ancora molti bug nel modo in cui lo facciamo.” “Qualcuno ha detto, è come guidare veloce nella nebbia. Non sai mai molto chiaramente quanto sei lontano o vicino.” Episodio completo con Łukasz qui sotto - oppure cerca "MAD Podcast con Matt Turck" su YouTube, Spotify o Apple Podcasts.