破壊的な隠れたLLMプロンプトに関するICMLの声明 私たちは奇妙なタイムラインに住んでいます...

銅メダルでさえない: 2025 年国際数学オリンピック🥉での LLM の評価 MathArena: Evaluating LLMs on Uncontaminated Math Competitions () の背後にあるチームからの素晴らしいブログ投稿は、IMO での LLM のパフォーマンスの独立した分析を提供します。

銅メダルでさえない: 2025 年国際数学オリンピック🥉での LLM の評価 MathArenaの背後にあるチームからの素敵なブログ投稿: 汚染されていない数学コンテストでのLLMの評価()は、IMOでのLLMのパフォーマンスの独立した分析を提供します。

エンジニアは、自分の時間の 70% をコードを書くのではなく、理解することに費やしています。 だからこそ、@reflection_aiでアシモフを建てました。 チームや組織向けに構築されたクラス最高のコードリサーチエージェント。

人類は(今のところ!) すっかり疲れ果ててしまいました。私は、この3日間で10時間の睡眠をとったのに、ほとんど生きていないと思いました。 コンテストについては、少し休んだらもっと投稿します。 (はっきり言って、これらは暫定的な結果ですが、私のリードは十分に大きいはずです)

いくつかのアップデート 🚨 私は2025年6月に@uwcseで博士号を取得しました! AI2でリサーチサイエンティストとして1年間勤務した後、2026年秋に助教授としてCMU @LTIatCMU & @mldcmu(提供)に加わります。 旅、謝辞、採用 🧵

宇多田ヒカル氏とユヴァル・ノア・ハラリ氏がAIとクリエイティビティの進化について語ります 正直に言うと、これは私のビンゴカードには載っていませんでした!

この秋の@TEDAISFに参加するのが楽しみです!

10年前:「Learning to Think...」のセクション5.3の強化学習プロンプトエンジニア[2].適応的な思考の連鎖!RLネットは、抽象的な推論と意思決定のために別のネットをクエリすることを学習します。1990年のワールドモデルを超えて、ミリ秒単位の計画[1]。 [2] J.シュミットフーバー(JS、2015年)。«考える学習について:RLコントローラーとリカレントニューラルワールドモデルの新しい組み合わせのためのアルゴリズム情報理論。ArXivの1210.0118 [1] JS(1990)。「世界を微分可能にする:非定常環境での動的強化学習と計画のための完全再帰型自己教師ありニューラルネットワークの使用について」TR FKI-126-90、タム。(このレポートでは、敵対的生成ネットワークによる人工的な好奇心と内発的動機付けも紹介されました。

ワールドモデルやニューラルシムについて考えていて、どこから始めればよいかわからない場合は、@hardmaruと@SchmidhuberAIの世界モデルに関するOGの論文をご覧ください - 読んで基本を理解するのは非常に明確です - Macまたは任意のローカルマシンで再現できます - どんどんアップグレードして、さらに強力に もしカルパシーが世界のモデルを教えるとしたら、この論文を深く掘り下げるだろう。