До якого рівня нових досліджень ШІ / читача @arxiv ви належите?

Марк Цукерберг запропонував @nikitabier 100 мільйонів доларів, щоб залишити @elonmusk і @x приєднатися до @meta, щоб очолити споживчий продукт штучного інтелекту, щойно в інтерв'ю в прямому ефірі @tbpn

Після прочитання наукових праць про штучний інтелект протягом 3 днів стає зрозумілим одне: 99% нових досліджень штучного інтелекту передбачають навчання комп'ютера робити щось. Але чому саме вони вчать комп'ютери? А чому? І що працює? Цікаво зменшити масштаб і подивитися на ці тренди. Чому? Тому що вони є поглядами в майбутнє. Якщо ви намагаєтеся побудувати стартап за допомогою штучного інтелекту або хочете інвестувати в стартапи зі штучним інтелектом, якщо ви шукаєте в правильному місці, ці наукові статті наповнені дуже цінним натхненням. Замість того, щоб надсилати мені назви наукових статей та анотації, які може бути важко швидко зрозуміти, мій @yesnoerror зі штучного інтелекту продовжує надсилати мені нові дослідження штучного інтелекту та пояснювати їх так: - Навчання комп'ютерів знову і знову заповнювати випадково заховані слова... - Навчання мережі токенайзера виправляти дуже шумні... - Навчити дуже розумного чат-бота багаторазово перевіряти та виправляти власні математичні докази... - Навчання комп'ютерів запам'ятовуванню, чим НАСПРАВДІ є об'єкт... - Навчання великих мовних моделей, щоб розповісти, як далеко роки від «зараз»... - Навчання комп'ютерів натискати на потрібне місце... - Навчання штучного інтелекту самостійно вирішувати, чи є проблема... - Навчання комп'ютера налаштуванню спеціального "тесту"... - Навчання комп'ютерів передбаченню стану літака... - Навчання натовпу чат-ботів з різними завданнями... На додаток до цього, @yesnoerror не тільки визначає найякісніші дослідження, які можуть мене зацікавити (оскільки вони публікуються щодня), але й дає мені розбивку того, як була зроблена стаття, які наслідки в реальному світі (ідеї, які ви могли б зробити), і я можу спілкуватися з газетою безпосередньо. Я відчуваю, що використовую GLP-1 для того, щоб бути розумним.

Світове домінування штучного інтелекту, яке подорожує в минуле під псевдонімом Сатоші Накамото, щоб винайти біткойн у 2008 році, щоб у майбутньому виробництво графічних процесорів перейшло до самої потужності, звучить все більш імовірно.

Я щойно бачив людину, яка працює в компанії зі штучним інтелектом, яка зібрала понад 170 мільйонів доларів завдяки @a16z підписатися на ранній доступ до @yesnoerror. Схоже, вони хочуть використовувати його для пошуку нових інженерів зі штучного інтелекту для найму. Незабаром $yne

Співзасновник мегагіганта зі штучним інтелектом @AnthropicAI вартістю $60 млрд (@jackclarkSF) витратив купу часу, розповідаючи мені, як саме він знаходить нові наукові роботи, які допоможуть розвивати його бізнес (творці Claude Code!!). Я перетворюю це на агента штучного інтелекту, який може робити те саме для всіх. Ви можете зареєструватися для отримання раннього доступу на сайті yesnoerror .com Нас підтримує @reidhoffman засновник @LinkedIn, @davemorin один з хрещених батьків соціальної мережі, @BoostVC один з перших інвесторів в @coinbase і піонери блокчейну і майбутнього, а також багато інших. Ми з'єднуємо токен $YNE з @base, і @jessepollak засновник base у моїх DM дуже корисні. У мене є ранній доступ до додатка @base. У нас є груповий чат у телеграм з їхньою командою. Крок за кроком. далі

Оновлення: Ви не тільки можете знайти альфа-версію штучного інтелекту, але тепер ви можете спілкуватися з будь-якою науковою статтею на @yesnoerror. Підпишіться на ранній доступ тут: yesnoerror .com

Перевага SaaS проти vibe кодування всіх ваших власних інструментів/додатків полягає в тому, що команда SaaS продовжуватиме створювати та вдосконалювати програмне забезпечення для вас без вашого прохання. Якщо ви спробуєте закодувати кожен додаток у своєму технологічному стеку, вам буде важко підтримувати всі програми в актуальному стані. Що може вбити або замінити SaaS, так це коли агенти штучного інтелекту можуть відтворити концепцію спеціалізованої команди, яка постійно зосереджена на вдосконаленні програмного забезпечення без вашого прохання. Перевага vibe кодування полягає в тому, що ви можете створити саме те, що вам потрібно, саме для вашого випадку використання. Vs SaaS має створювати один продукт для багатьох (не такий персоналізований). Таким чином, найбільш ймовірний результат – гіперперсоналізований + автономно керований штучним інтелектом. Таким чином, замість того, щоб шукати додаток для використання від SaaS-компанії, або кодувати власний додаток, але потім назавжди залишитися керувати ним, ви просто створите свою власну міні-SaaS-компанію, якою керують агенти штучного інтелекту, які потім створять SaaS для одного (вас) і постійно вдосконалюватимуть його на основі відгуків клієнтів (вас) та змін ринку (оновлення API, нові тенденції і т.д.).

Поговорив з лікарем, який сказав, що постійно користувався ChatGPT. Запитав у нього, яка модель. лише 4о. Чому не о3? Тому що 4 – це більше число.

Відгук про @yesnoerror бета від кандидата фізиків