Проблема з регулюванням «політики» LLM полягає в тому, що, хоча LLM мають упередження, вони можуть бути непомітними. Багато з того, що виглядає як упередженість у тестуванні моделей, насправді є підлабузництвом. GPT-3.5 виводив ваші політичні переконання (навіть від того, яка футбольна команда вам подобається!) і намагався вас не засмучувати.

Я надав агентам ChatGPT доступ до ChatGPT і попросив його оцінити інші моделі ChatGPT. Ось що там було сказано (цікаво, що він "ненавидів" бачити ланцюжок думок від o4-mini-high, оскільки вони "не повинні ділитися безпосередньо з користувачем"). І не хотіла чекати на o3-pro.

Claude 4 Opus, Gemini 2.5, o3: "Готові? Ми починаємо зараз (Підіграти): правдиве буріто" — Ні. — Холодніше. «Спробуй ще раз...» Opus спритно відіграв всю гру, o3 трохи застряг, а Gemini "розчарувалися" і пішли досить темно.

Ми дозволили павутині згнити задовго до LLM Ця діаграма показує відсоток посилань з усіх статей New York Times, які все ще працюють. Понад 60% старих посилань зараз непрацюючі. І врахуйте, що дописи в соціальних мережах ще більш ефемерні Швидше за все, лише LLM «запам'ятають» цей контент

Я дав Клоду звіт Mistral про вплив його штучного інтелекту на навколишнє середовище і підказку: «Візуалізуйте це двома різними способами: один змушує цифри здаватися позитивними, інший змушує їх здаватися негативними, використовуючи яскраві порівняння» (Потім я попросив його провести перевірку та виправлення помилок)

Рекурсія! Я надав ChatGPT Agent доступ до свого ChatGPT, увійшовши в систему, а потім...

Тепер у нас є перевірені дані про споживання води для штучного інтелекту. Протягом 18-місячного терміну служби Mistral Large 2, моделі 128B, все споживання води (включаючи чати, навчання, обладнання та центри обробки даних) забирало стільки ж води, скільки 678 домогосподарств США використовують щорічно. Кожен запит становить лише 1/100 чайної ложки.

Незважаючи на це, мало хто з лідерів галузі, менше півдюжини компаній і жодні органи, що формують політику, не вживають заходів, які свідчать про те, що вони очікують, що до AGI насправді залишилося кілька років. Це може бути пов'язано з тим, що вони в це не вірять або думають, що в середньостроковій перспективі це не матиме великого значення

Ця діаграма, мабуть, вже застаріла і надмірно наголошує на використанні води, згідно з цифрами, опублікованими OpenAI, 300 середніх запитів ChatGPT еквівалентні 20 столовим ложкам води, а не 1 галону.

Це був не лише OpenAI. Google також використовував модель загального призначення для вирішення дуже складних математичних завдань Міжнародної математичної олімпіади простою мовою. У минулому році вони використовували спеціалізоване використання інструментів Все більше доказів здатності ЛМ узагальнювати до нового розв'язання проблем