serás imparável.

Vista noturna de KL! 🇲🇾🫶

Otimista para o $TAI, vamos em frente! @tarsprotocol Estamos a cozinhar

Dia 2 do #MYB2025 A vista aqui no Exchange 106 é tão incrível!

#MYB2025 a organizar a noite institucional aqui🫶 Tenho experimentado as comidas locais até agora, o Nasi Lemak é o meu favorito!

Empolgado por estar na Malaysia Blockchain Week 2025! @MalaysiaBCW Sempre ótimo conhecer construtores, trocar ideias e sentir a vibe da cena local 🇲🇾⚡️ Na TARS AI @tarsprotocol, não estamos apenas a construir ferramentas, estamos a moldar como as pessoas interagem com a IA. Desde marketplaces de agentes até integrações poderosas, estamos em uma missão para tornar a IA mais acessível, útil e divertida. Construímos rápido, enviamos mais rápido, vamos nos conectar se você estiver por aqui! 🔥

Aqui no #MYBW2025, orgulhosamente a representar o @tarsprotocol, partilhando o que temos vindo a construir na interseção do Web3 e da tecnologia. É ótimo conectar com mentes curiosas, construtores apaixonados e novos colaboradores em todo o espaço. Se estiver por aqui, vamos conectar!

Esta é a minha palestra de há 2 meses na @Cornell "Como posso aumentar a minha produção?" Uma resposta natural é "Vou apenas trabalhar algumas horas a mais." Trabalhar mais pode ajudar, mas eventualmente você atinge um limite físico. Uma pergunta melhor é: "Como posso aumentar a minha produção sem aumentar tanto o input?" Isso é alavancagem. Ouvimos "alavancagem" com tanta frequência que a sua implicação é fácil de ignorar. A minha categorização favorita de alavancagem é a de Naval Ravikant: trabalho humano, capital e código / mídia. Cada um deles impulsionou grandes ondas de criação de riqueza na história. No entanto, uma vez que uma fonte de alavancagem se torna popular (pense nos canais do YouTube hoje em dia em comparação com há dez anos), a concorrência comprime a margem. Portanto, quando uma nova alavancagem aparece, é uma rara oportunidade para ganhos desproporcionais. Nesta palestra, descrevo a IA como essa alavancagem emergente. Um agente de IA combina alavancagem de trabalho (ele faz trabalho para você e é sem permissão) com alavancagem de código (você pode copiar e colar). É um clichê dizer que a IA criará uma riqueza massiva. Mas usar essa lente de alavancagem nos permite interpretar o ciclo de notícias barulhento da IA de uma maneira consistente e identificar as verdadeiras oportunidades. Obrigado @unsojo por me receber!

Infelizmente, não poderei comparecer ao #ICML2025 pessoalmente devido a atrasos no visto. Mas estou animado para compartilhar nosso artigo no ICML: "Grandes Modelos de Linguagem são Pré-Seletores de Demonstração para Eles Mesmos"! 🧠📄 💡 E se os LLMs pudessem ajudar a escolher melhores exemplos para eles mesmos? Propomos o FEEDER, uma estrutura que permite que os LLMs pré-selecionem um pequeno, mas poderoso, subconjunto de dados de treinamento com base na suficiência e necessidade, reduzindo custos, aumentando o desempenho e generalizando entre tarefas. Venha conferir!

Aprendizagem por Reforço de Modelos de Linguagem de Grande Escala, Primavera de 2025 (UCLA) Conjunto excelente de novas palestras sobre aprendizagem por reforço de LLMs. Abrange uma ampla gama de tópicos relacionados a RLxLLMs, como fundamentos/basics, computação em tempo de teste, RLHF e RL com recompensas verificáveis (RLVR).