to może być moje jedyne największe trafne przewidywanie, jakie kiedykolwiek zrobię w swoim życiu lol

Silicon Valley optymalizuje pod kątem założycieli w wieku 18-22 lata. Ale prawdopodobnie najbardziej głodnym założycielem jest ten w wieku 27-34 lata. → Sprzedano im amerykański sen, że należy iść na studia, zdobyć pracę i pozostać w niej przez 30 lat, a życie będzie uporządkowane... zdali sobie sprawę, że to oszustwo. → Przeszli przez przeciwności losu i prawdopodobnie wielokrotnie zmieniali kierunek w swoim życiu osobistym/zawodowym. → Są głodni, aby nie zostać w tyle w społeczeństwie, które nie przygotowało ich na to, co dzieje się dzisiaj na rynku pracy. Chcę zobaczyć więcej założycieli w wieku 30 lat, którzy po raz pierwszy otrzymują finansowanie.

## Wydajność na poziomie ludzkim jest niezbędna dla AGI kończąc wspaniałą podróż 🇸🇬, podczas której miałem okazję spędzić czas z @agihippo + zobaczyć @jeffdean @quocleix @denny_zhou i innych, którzy przedstawili aktualizacje "Stan GDM" na 2025* najczęstszym tematem w naszych rozmowach jest wydajność uczenia się. czas obliczeń wnioskowania jest teraz na czołowej pozycji, ale #efektywnośćprzychodzi następnie, a ja zazwyczaj jestem o 3-6 miesięcy przed większością, gdy ten rodzaj konsensusu w laboratoriach osiąga moją grubą czaszkę. ludzie często są zaskoczeni, a potem zazwyczaj się zgadzają, gdy rysuję linię od przełomu uczenia się samonadzorowanego i RLAIF oraz RLVR, że to wszystko są tylko zmiany krokowe w wydajności uzyskiwanej na punkt danych, a następny skok tej wydajności był oczywiście tym, co Quoc potwierdził, że Ilya również nad tym pracuje w swoim wystąpieniu, do którego odwołano się poniżej + "góra" Ilyi, którą zidentyfikował na NeurIPS. Postawiłbym trochę pieniędzy, że rozwiązaniem tego jest nowy blok/abstrakcja, która nie jest "tylko wieloma agentami" i jest bardziej podobna do testowania w czasie rzeczywistym i rozwiązywania potencjalnych hipotez modeli świata, trochę jak rozwiązywanie łamigłówki sudoku lub gra w Cluedo. to jedyny systematyczny sposób, w jaki wiem, jak zredukować proces uczenia się człowieka, gdzie możemy uczyć się koncepcji w trybie few-shot z 10-20 razy mniejszą liczbą punktów danych na koncepcję niż obecny SOTA. Gdybym był badaczem, zacząłbym tutaj teraz... i byłoby to bardzo ironiczne/ciekawe, gdyby to był ostateczny triumf @ylecun.