Как меняется интерес
История начинает расти
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
18 очков источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
On “reversed stupidity”, the success of deep learning, and what a mistaken forecast should change about a model of intelligence This began as a Twitter/X thread after I posted a 2007 passage in which Eliezer Yudkowsky was scathing about neural networks, and asked whether, in hindsight, his dismissal was itself a case of “reversed stupidity is not intelligence”. Yudkowsky joined the thread to explain what he had and hadn’t been dismissing (and what he thought he had actually got wrong) and we ended up having the exchanges reproduced below. I’ve preserved the dialogue verbatim, except for paragraphing, fixing obvious [typos] and expanding links. I’ve removed unrelated replies and moved a few pieces of context into bracketed editorial notes. Nothing has been rewritten for substance. Context Eliezer Yudkowsky, 2007: > Whenever someone exhorts you to “think outside the box”, they usually, for your convenience, point out exactly where “outside the box” is located. Isn’t it funny how nonconformists all dress the same... > > In Artificial Intelligence, everyone outside the field has a cached result for brilliant new revolutionary AI idea—neural networks, which work just like the human brain! New AI Idea: complete the pattern: “Logical AIs, despite all the big promises, have failed to provide real intelligence for decades—what we need are neural networks!” > > This cached thought has been around for three decades. Still no general intelligence. But, somehow, everyone outside the field knows that neural networks are the Dominant-Paradigm-Overthrowing New Idea, ever since backpropagation was invented in the 1970s. Talk about your aging hippies. > > Nonconformist images, by their nature, permit no departure from the norm. If you don’t wear black, how will people know you’re a tortured artist? How will people recognize uniqueness if you don’t fit the standard pattern for what uniqueness is supposed to look like? How will anyone recognize you’ve got a revolutionary AI conc
Перевод готовится · пока описание источникаГрафик появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
18 очков источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Статья оценивает количество AI-агентов, работающих непрерывно без участия человека, используя различные методы, включая использование токенов и отчеты компаний. Предполагается, что в любой момент работает от 300 тысяч до 1 миллиона циклов агентов, из которых 5 тысяч-25 тысяч находятся в состоянии непрерывной работы более 24 часов. Конкретные компании, такие как Anthropic и OpenAI, предоставляют свои собственные цифры, оценивая их в диапазоне от 2 тысяч до 4,5 тысяч и от 150 до 2,5 тысяч соответственно. Текст также сравнивает использование токенов ИИ с речью человека и внутренним монологом, предполагая, что машины уже превзошли человеческое вербальное производство.
вчераLessWrongТекст обсуждает неэффективность использования данных в искусственных интеллектуальных моделях по сравнению с детьми-дошкольниками, используя GPT-2 и GPT-3 в качестве примеров. Он подчеркивает огромное количество данных, потребляемых людьми в раннем развитии, по сравнению с относительно небольшими требованиями к данным для ИИ-моделей. Автор ставит под сомнение понятие эффективности использования данных в ИИ, сравнивая потребление данных дошкольником с данными, используемыми большими языковыми моделями.
вчераLessWrongТекст обсуждает явление wireheading в обучении с подкреплением (RL), когда агент, кажется, ценит сам сигнал вознаграждения, а не внешнюю цель, которую он представляет. Объясняется, что хотя RL может привести к поведению, связанному с получением вознаграждения, wireheading менее вероятен в традиционных RL-подходах, но может возникнуть при сильном исследовании. Анализ показывает, что без влияния больших языковых моделей (LLM) wireheading не ожидается в настройке Hacker Opus из-за ограниченного исследования и отличия wireheading-политик от других политик с высоким вознаграждением.
3 дня назадHugging FaceКарточка модели Edge0/Audio8-ASR-Infinite на Hugging Face. Идентификатор задачи: automatic-speech-recognition. Подробности по ссылке на источник.
11 дней назадLobstersValve представила Pyrowave, новый видео кодек в бета-версии, предназначенный для потоковой передачи с низкой задержкой.
5 дней назадHugging FaceКарточка модели XingChen-AGI/TeleOCR на Hugging Face. Задача: генерация текста по изображению и тексту. Подробности по ссылке на источник.
49 дней назад