@numeraiがようやくそれにふさわしい評価を得たことをとても嬉しく思います。 2019年に@richardcraibに会い、彼の先見の明のあるコンセプトに魅了されました。 その時は知っていましたが、これは長い時間がかかりました。 チーム、おめでとうございます!

強化学習のための新しいプラットフォームであるSAIへのアクセスを正式に開放します。 モデルを提出し、構造化された課題で競い合い、他の人から学ぶことができます - 会議中だけでなく、いつでも。 今すぐSAIをお試しください-> 🌐 ドキュメント -> 📄

Metaは、OpenAIのトップマインドを引きつけるために、$100M+パッケージを提供しています。そして、それさえもうまくいっていません。 なぜなら、AGIは単なる製品競争ではないからです。地球上で最も賭け金の高い大会です。 最初にならないことの機会費用は驚異的です。 あなたは注意を払うべきです。

「Arbitrumにはゲームがありません」 黙って。 ここでは、ゲームプレイ⬇️とともに、今すぐにでも飛び込める10のアービトラムゲームをご紹介します

これは印象的だと思いませんか?見直す。 箱をひっくり返すのは些細なことのように思えるかもしれませんが、このロボットはそれを行うことを選びました。 スクリプトはありません。リモコンはありません。 タスクを見て理解したシステムだけです。 バーコードを見つけました。それが伏せなければならないことを知っていました。 スキャナーを動かしやすいようにパッケージを平らにした。 これらは記憶された手順ではありません。これが本当の理解です。 それが正常に感じられ始めたとき、それが機能していることがわかります。 これらは最初のステップです。

これについては以前にも書きました。 LLM = 人工的な一般知識 LLM =/= AGI です。 AGIを実現するためには、次のものが必要です 👇

TBHはかなり非常識に見えます

RLの新しい遊び場。SAIで近日公開予定!

2013年だったら、これはブラックミラーのエピソードになっていたでしょう。 2025年、それはモールでの別の日です。 これが起こる方法です。 一度に1匹のロボット犬が散歩します。

テム・ウィル・スミスがスパゲッティを食べていたところから、2年でGoogleのVeo 3を使った映画のようなリアリズムに動画生成が生まれました。 ロボティクスはまだそこにはありません。 今後数か月の間に、ロボットのデモビデオが大量に公開されます。ほとんどの作品は、誇大広告を売り込むために、しっかりと台本が書かれ、慎重に照明が当てられ、過度に演出されています。 これがスパゲッティの段階です。 NRNでは、ロボティクスのVeo3モーメントに向けて取り組んでいます。適応、競争、拡張する現実世界のシステム。 トリックはありません。ヒューリスティックはありません。ただ、実際に自分自身を保持できるロボットです。