Joelle construiu o laboratório de IA na Meta Ela trabalhou e aprendeu com Zuck Ela é uma das principais mentes em IA O que todo mundo pensa que sabe sobre IA, mas erra 👇 - Por que as leis de escala continuarão - Por que você não pode comprar sucesso em IA com aquisições de talentos - Futuro dos dados sintéticos e o que isso significa para os modelos - Por que a codificação de IA é semelhante à geração de imagens em 2015 Spotify 👉 Linkedin 👉 Podcasts da 👉 Apple Timestamps: 00:00 Introdução 01:16 Como a Meta moldou a forma como penso sobre a pesquisa de IA 02:22 Desafios no aprendizado por reforço 08:33 É possível ser eficiente em termos de capital em IA 13:47 IA na empresa: eficiência e adoção 21:51 Preocupações de segurança com agentes de IA 28:06 Zuck pode vencer comprando as superestrelas da IA 32:11 O aumento do custo dos dados 36:38 Dados sintéticos e degradação do modelo 38:42 Por que a codificação de IA é semelhante à geração de imagens em 2015 51:16 Se Joelle fosse uma VC, onde ela investiria? 51:50 Rodada rápida: lições de Zuck, maior mudança de mentalidade Minhas 5 conclusões com @jpineau1 👇

1. Qual é o barômetro certo para se a IA for bem-sucedida? A maioria de seus funcionários pode fazer 10 vezes mais seu trabalho com IA do que por conta própria? Humanos e IA têm habilidades complementares. Substituir uma parte de sua força de trabalho não é realista. Adoraria ouvir sua opinião sobre este @DavidCahn6 @eisokant @btaylor @varunvummadi

2. A importância da IA de código aberto Fechar tudo foi um erro profundo. Precisamos que as ideias circulem para avançar na pesquisa de IA. Adoraria ouvir sua opinião sobre este @soumithchintala @ylecun @douwekiela @aaref @jasoncwarner

3. AI Superstars não trabalha para construir uma equipe Ter um monte de superestrelas de IA em uma sala não os torna mais produtivos. Eles precisam de uma máquina de execução, eles precisam da cola social. Acredito muito na construção de equipes diversificadas com talentos complementares. Adoraria ouvir sua opinião sobre este @mntruell @paulbz @mmurph @ivanhzhao

4. Qual é o futuro do mercado de fornecimento de dados para empresas como Mercor e Surge? A parceria humano-IA não é uma fase. O equilíbrio dos produtos mudará; Os humanos fornecerão direção complementar. Algumas empresas podem não existir em 5 anos, mas o treinamento guiado por humanos veio para ficar. Adoraria ouvir sua opinião, como será o mercado de dados em 2030? @BrendanFoody @echen @GarrettLord @speechu @jonsidd @manuaero @peterfenton

5. WTF acontece quando temos um mundo com tanto código gerado por IA Com tanto código gerado por IA, o gargalo não é a criação: é a seleção. Precisaremos de mecanismos editoriais para escolher um código valioso, seguro e proposital. Adoraria ouvir sua opinião sobre este @natfriedman @rauchg @scottbelsky @aparnacd @TYehoshua