Não acho que seja amplamente conhecido o papel que @istoica05 e a comunidade de pesquisa da UC Berkeley desempenharam na formação da tecnologia por meio de pesquisa e código aberto. Para apenas alguns exemplos recentes de tecnologias básicas de código aberto, Ion e seus alunos criaram o Apache Spark, o Ray, o vLLM e o SGLang. Muitas empresas contam com esses projetos. Para qualquer pessoa cética em relação ao papel que a academia pode desempenhar na condução do progresso, passe algum tempo com esse grupo. Você pode sentir isso.

Interessante projeto de código aberto com o objetivo de simular 10s de milhares de agentes para modelar interações sociais (usando @raydistributed). "Experimentos demonstram que a estrutura pode suportar simulações de 30.000 agentes que são mais rápidos do que o tempo do relógio de parede."

Os modelos só querem generalizar. Nos últimos anos, temos ampliado a fronteira da controlabilidade em vídeo, lançando novos modelos e técnicas para pintura, pintura, segmentação, estilização, quadro-chave, movimento e controle de câmera. O Aleph é um modelo único no contexto que pode resolver todas essas tarefas de uma só vez, bem como outras (por exemplo, síntese de novas visualizações), em muitos casos sem treinamento específico de tarefas. A receita de Referências continua a funcionar e a atingir novos patamares.

Todo mundo fala sobre como o modo de voz (uma vez polido) será um grande desbloqueio de UX para IA, o que está correto. Uma fronteira igualmente importante, que ninguém tocou ainda, são os bate-papos em grupo de IA. Muitos desafios difíceis de resolver lá, mas será difícil imaginar a IA sem ela quando acertarmos.

Comecei a ler este tópico e depois me distraí tentando resolver o problema de matemática. É um grande problema e muito agradável de se pensar. Eu encorajo você a pegar uma folha de papel, desenhar alguns triângulos e experimentá-la.

Parabéns a @pcmoritz, co-fundador da @anyscalecompute pela Menção Honrosa de Teste de Tempo na #ICML2025

bem merecido!

Parabéns @pcmoritz!

Parabéns ao meu brilhante cofundador Philipp Moritz (@pcmoritz) e aos lendários John Schulman, Sergey Levine, Pieter Abbeel e Michael Jordan por sua Menção Honrosa de Teste de Tempo no ICML 2025 hoje! Para criar TRPO. Isso foi feito durante a onda anterior de entusiasmo em torno do aprendizado por reforço (Atari, Mujoco, AlphaGo, etc). Agora o RL está de volta graças aos LLMs e modelos de raciocínio e o trabalho é mais impactante do que nunca! O campo padronizou em grande parte as variantes do TRPO. @pcmoritz @johnschulman2, @svlevine, @pabbeel

Recentemente, perguntei a um amigo como a construção de um mecanismo de pesquisa para agentes de IA difere da construção de um mecanismo de pesquisa para humanos (a resposta não era óbvia para mim à primeira vista). Um insight que se destacou para mim é que um mecanismo de busca para agentes pode ser muito mais controlável. Um humano não vai escrever uma descrição de uma página do que está procurando. Um agente de IA o fará. Pode ser super super específico sobre a coisa exata que está procurando.