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Rich è incredibile, ma in realtà non penso che avrà ragione nell'era dei LLM.
In molti dei modi in cui ho documentato di non essere d'accordo con Dwarkesh sul problema (e definizione) dell'apprendimento continuo.
Troppo di "intelligenza" è basato sulle intuizioni umane.

27 set 2025
.@RichardSSutton, padre dell'apprendimento per rinforzo, non pensa che i LLM siano stati influenzati dalla lezione amara.
La mia interpretazione della posizione di Richard: abbiamo bisogno di una nuova architettura per abilitare l'apprendimento continuo (sul campo).
E se abbiamo un apprendimento continuo, non abbiamo bisogno di una fase di addestramento speciale - l'agente impara semplicemente al volo - come tutti gli esseri umani e, in effetti, come tutti gli animali.
Questo nuovo paradigma renderà obsoleta l'attuale approccio con i LLM.
Ho fatto del mio meglio per rappresentare la visione che i LLM funzioneranno come la base su cui può avvenire questo apprendimento esperienziale. Sono volate alcune scintille.
0:00:00 – I LLM sono un vicolo cieco?
0:13:51 – Gli esseri umani fanno apprendimento per imitazione?
0:23:57 – L'Era dell'Esperienza
0:34:25 – Le architetture attuali generalizzano male fuori distribuzione
0:42:17 – Sorprese nel campo dell'IA
0:47:28 – La Lezione Amara si applicherà ancora dopo l'AGI?
0:54:35 – Successione all'IA
@DicksonPau
Aggiungerei che questo NON è un motivo per evitare la ricerca fondamentale, ma dovresti essere calibrato nelle tue aspettative su quanto sia difficile la ricerca.
Le grandi aziende tecnologiche realizzeranno una macchina diversa.
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