人間の知性の特徴は、新しい不慣れな条件下で新しい問題を迅速に解決し、迅速に適応する能力です。そのための機械をどう構築すればよいでしょうか? 新しいプレプリントでは、一般的な知能システムには適応型世界モデルが必要であり、相互作用と探索を通じて内部表現を迅速に構築または改良できなければならないことを提案しています。 私たちは、「ノベルゲーム」と呼ばれる特別なクラスのゲームに基づいて、機械における適応世界モデルを評価するためのロードマップを提案します。

知性はスキルの集合体ではありません。それは、新しいスキルを習得して展開する効率です。それは効率比です。 そのため、ベンチマークスコアは、AIシステムの実際のインテリジェンスについて非常に誤解を招く可能性があります。

時価総額上位20社の米国テクノロジー企業のうち、SF(セールスフォース)に本社を置いているのは1社だけです。これはオースティン(2人)よりも少ないです。 米国のテクノロジー企業の大部分はサンタクララ郡に本社を置いています(上位20社中11社)。最寄りの主要都市はサンノゼです。 SFは1時間以上離れています(渋滞がある場合は最大2時間)。

これまでのところ、ビデオ生成の私のお気に入りの使用例は、子供の物語をアニメーションクリップに変えるために使うことです 子供たちは、コンピューターがビデオを作成できることは完全に自然なことであり、彼らが説明していることが生き生きとしているのを見るのが大好きです -- それはまるであなたの想像力が検証され、現実になるのを見るようです

教育の目標は、標準化されたテストで特定の人口平均を達成することではなく、学生から最高の総個人の可能性を引き出すことであるべきです

ところで、ARC-AGI 3開発者プレビューのローンチのためのプライベートイベントを来週、サンフランシスコで開催します。7月17日午後6時。スポンサー、寄付者、研究者に開放されています。 いくつかの大きな発表が来ています。また、@dwarkesh_spは私たちの炉辺談話を主催します。次のツイートのリンク。

AIモデルは完璧に予測し、それでもひどい世界モデルを持つことができますか? それは一体何を意味するのでしょうか? 私たちの新しいICMLペーパーは、これらの質問を形式化しています 1000万の太陽系で訓練された変圧器が惑星の軌道を釘付けにするという結果が出てきました。しかし、それは重力の法則🧵を破ります

Duolingoでの私の個人的な経験では、それは教育アプリではなく、モバイルゲームであることがわかりました-言語を教えるのにはまったく効果がありませんが、非常に面白く、学習しているように「感じさせる」のに優れています

他にも興味深い発見があります。その結果、開発者はあまり詳しくないタスクで作業のスピードを落とすことが少ないことがわかりました。これは直感的で、自分が何をしているのかを本当に理解していれば、AIはあまり役に立たないかもしれません。

私は、この研究を実行する価値があるかどうか、かなり懐疑的でした、なぜなら、*明らかに*大幅なスピードアップが見られると思っていたからです。