Zo blij dat @numerai eindelijk de erkenning krijgt die het verdient. Ik ontmoette @richardcraib in 2019 en was gefascineerd door zijn visionaire concept. Ik wist het toen al, maar dit heeft lang op zich laten wachten. Gefeliciteerd aan het team!

We openen officieel de toegang tot SAI - een nieuw platform voor reinforcement learning. Dien modellen in, doe mee aan gestructureerde uitdagingen en leer van anderen, op elk moment, niet alleen tijdens een conferentie. Probeer SAI nu uit -> 🌐 Documentatie -> 📄

Meta biedt pakketten van meer dan $100 miljoen aan om de beste geesten van OpenAI te lokken. En dat werkt zelfs niet. Want AGI is niet zomaar een productwedstrijd. Het is de hoogste competitie op de planeet. De opportuniteitskosten van niet de eerste zijn, zijn enorm. Je zou aandacht moeten besteden.

"Arbitrum heeft geen spellen" Hou je mond. Hier zijn 10 Arbitrum-spellen waar je nu in kunt springen, met gameplay ⬇️

Denk je niet dat dit indrukwekkend is? Kijk nog eens. Een doos omdraaien lijkt misschien triviaal, maar deze robot koos ervoor om het te doen. Geen scripts. Geen afstandsbediening. Gewoon een systeem dat de taak zag en het uitvond. Het zag de streepjescode. Wist dat het naar beneden moest wijzen. Vouwde het pakket plat om de scanner te helpen. Dit zijn geen gememoriseerde stappen. Dit is echt begrip. Wanneer het normaal begint te voelen, dat is hoe je weet dat het werkt. Dit zijn de eerste stappen.

We hebben hier al eerder over geschreven. LLM = Kunstmatige algemene kennis LLM =/= AGI. Om AGI te bereiken, heb je nodig 👇

ziet er behoorlijk krankzinnig uit om eerlijk te zijn

Een nieuwe speeltuin voor RL. Binnenkort met SAI!

In 2013 zou dit een Black Mirror-aflevering zijn geweest. In 2025 is het gewoon weer een dag in het winkelcentrum. Dit is hoe het gebeurt. Eén robothond wandeling tegelijk.

De videogeneratie ging van Temu Will Smith die spaghetti at naar filmisch realisme met Google's Veo 3 in twee jaar. Robotica is er nog niet. In de komende maanden zul je een stortvloed aan demovideo's van robots zien. De meeste zullen strak gescript, zorgvuldig belicht en overdreven gechoreografeerd zijn om een hype te verkopen. Dit is de spaghettifase. Bij NRN bouwen we toe naar het Veo3-moment voor robotica. Real-world systemen die zich aanpassen, concurreren en schalen. Geen trucjes. Geen heuristieken. Alleen robots die echt hun mannetje kunnen staan.