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#1 AI 工程播客和時事通訊。今天的技術見解和新聞，您將在明天的工作中使用！房東：@swyx and @fanahova
"有幾件事情真的奏效，我認為第一件是我們的許多競爭對手同時專注於解決社交網絡和錄音機的問題。
我們的賭注實際上是，我們能夠讓這麼多人與我們一起錄音，以便我們能夠在此基礎上啟動網絡，這確實奏效了。"
Pim 討論了他們與競爭對手相比的獨特方法，這幫助他們最終在社交和錄音技術方面都取得了成功。
@PimDeWitte
12月7日 01:43
在過去十年中，Pim 將 Medal 打造成一個擁有 1200 萬用戶的遊戲剪輯平台，擁有數十億個精彩瞬間，他拒絕了 OpenAI 報導的 5 億美元收購提議，並從 Khosla 籌集了 1.34 億美元的種子資金，以分拆出 General Intuition，押注於基於人類最佳遊戲表現訓練的世界模型是 LLMs 之後的下一個前沿。
我們與 Pim 坐下來深入探討為什麼 Medal 的剪輯是“模擬的情節記憶”，如何僅通過像素進行視覺識別的全視覺代理可以像人類一樣（有時甚至更好）進行遊戲，如何從遊戲轉移到現實世界視頻以及機器人技術，擁有專有數據的創始人在出售或授權給實驗室之前應該知道什麼，以及他對空間-時間基礎模型的押注，這些模型將在任何人稱之為 AGI 之前靜靜地驅動大多數現實世界的 AI 代理。
@PimDeWitte @swyx @gen_intuition
1.15K
"對於Meta來說，我認為虛擬實境的規模仍然相當小。在虛擬實境中，能夠大規模消費的環境數量可能只有幾百個，而在PC上則可能有數萬個。"
Pim詳細說明了Meta在使用虛擬實境數據訓練世界模型時可能面臨的當前問題。
@PimDeWitte
12月7日 01:43
在過去十年中，Pim 將 Medal 打造成一個擁有 1200 萬用戶的遊戲剪輯平台，擁有數十億個精彩瞬間，他拒絕了 OpenAI 報導的 5 億美元收購提議，並從 Khosla 籌集了 1.34 億美元的種子資金，以分拆出 General Intuition，押注於基於人類最佳遊戲表現訓練的世界模型是 LLMs 之後的下一個前沿。
我們與 Pim 坐下來深入探討為什麼 Medal 的剪輯是“模擬的情節記憶”，如何僅通過像素進行視覺識別的全視覺代理可以像人類一樣（有時甚至更好）進行遊戲，如何從遊戲轉移到現實世界視頻以及機器人技術，擁有專有數據的創始人在出售或授權給實驗室之前應該知道什麼，以及他對空間-時間基礎模型的押注，這些模型將在任何人稱之為 AGI 之前靜靜地驅動大多數現實世界的 AI 代理。
@PimDeWitte @swyx @gen_intuition
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"DIAMOND 論文真的很有趣，因為他們實際上成功地讓這個世界模型在消費者 GPU 上運行。
他們能在那麼少的數據上有可玩的東西，真是不可思議。所以我實際上冷郵件聯繫了整個學生團隊。
當時我們沒有意識到的是，我們擁有這麼多數據，因此我們基本上可以平行地進行這些世界模型，並進行相當於 LLM 的賭注，然後使用世界模型進入強化學習 (RL)。"
Pim 講述了從接觸 DIAMOND 論文到被實驗室接觸，再到利用他們的數據金礦做自己的事情的過程。
@PimDeWitte
12月7日 01:43
在過去十年中，Pim 將 Medal 打造成一個擁有 1200 萬用戶的遊戲剪輯平台，擁有數十億個精彩瞬間，他拒絕了 OpenAI 報導的 5 億美元收購提議，並從 Khosla 籌集了 1.34 億美元的種子資金，以分拆出 General Intuition，押注於基於人類最佳遊戲表現訓練的世界模型是 LLMs 之後的下一個前沿。
我們與 Pim 坐下來深入探討為什麼 Medal 的剪輯是“模擬的情節記憶”，如何僅通過像素進行視覺識別的全視覺代理可以像人類一樣（有時甚至更好）進行遊戲，如何從遊戲轉移到現實世界視頻以及機器人技術，擁有專有數據的創始人在出售或授權給實驗室之前應該知道什麼，以及他對空間-時間基礎模型的押注，這些模型將在任何人稱之為 AGI 之前靜靜地驅動大多數現實世界的 AI 代理。
@PimDeWitte @swyx @gen_intuition
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