.@poetiq_ai este un startup nou fondat de foști cercetători DeepMind (@itfische & @sbpoetiq) care a realizat recent un salt major față de benchmark-ul ARC-AGI prin suprapunerea unui sistem recursiv de auto-îmbunătățire peste Gemini 3. În această conversație la NeurIPS, @FrancoisChauba1 stat de vorbă cu cofondatorul Poetiq, Ian Fischer, pentru a afla cum cresc performanța folosind doar prompturi și designul sistemelor. Ei explorează, de asemenea, auto-îmbunătățirea recursivă, benchmarking progresului către AGI și de ce automatizarea ingineriei prompturilor poate fi unul dintre cele mai puternice pârghii din AI astăzi. 00:11 — Prezentăm Poetiq și descoperirea ARC-AGI 00:49 — Cât de mare este saltul de performanță? 01:18 — Experiența lui Ian Fisher: YC, Google, DeepMind 02:00 — Explicarea auto-îmbunătățirii recursive 03:00 — De ce Poetiq a vizat ARC-AGI 03:58 — Îmbunătățirea modelelor fără acces la greutăți 04:26 — Ansambluri, vot și optimizare la nivel de sistem 05:30 — De ce Gemeni 3 a schimbat totul 06:21 — Ce urmează: Repere, cercetare și clienți 07:14 — Este auto-îmbunătățirea recursivă o cale către AGI? 08:46 — Când să încetezi să urci dealuri 09:16 — Automatizarea inginerilor și agenților de prompturi