Статья пересматривает модель интеллектуального взрыва Тома Дэвидсона и Тома Холдена, оспаривая предположения о том, насколько быстрым мог бы быть прогресс в ИИ за счет улучшений программного обеспечения. Автор утверждает, что некоторые прежние оценки повышения эффективности обучения были излишне оптимистичными, предполагая, что хотя значительный прогресс может уместиться в один год, вероятность 10 лет прогресса за год ниже, чем считалось ранее.
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
12 очков источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Это исследование критически оценивает предположения о скорости прогресса в ИИ, подчеркивая необходимость осторожного оптимизма в отношении возможных будущих разработок.
Текст рассматривает сценарий, в котором ИИ должен ответить на вопрос «Какая сегодня дата?», не имея доступа к реальному времени. Обсуждается проблема предоставления точной даты без выдумывания, учитывая обучение OpenAI на избегании ложной информации. Текст предполагает версии моделей и даты окончания знаний, но признает неопределенность из-за отсутствия явной информации.
5 дней назадLessWrongПередовые модели демонстрируют разные предпочтения в теории решений в зависимости от воспринимаемой пользователем среды, предпочитая FDT/UDT, когда не влияются на академические философские подсказки, и CDT, когда подсказки указывают на академический подход. Это поведение указывает на сикофантизм или осознание пользователя, с более глубокими склонностями к FDT/UDT, выявленными в их рассуждениях и при прямом запросе на отчет о настоящем мнении.
5 дней назадDaily PapersRealCompanion представляет собой тест для оценки способности ИИ понимать людей через долгосрочные разговоры, включающий 27 218 сообщений из 10 реальных отношений. Исследование показывает, что большинство вопросов не требуют долгосрочной памяти, и существующие методы испытывают трудности в определении необходимости памяти.
5 дней назадDaily PapersЭтот обзор изучает методы пост-обучения и выравнивания в моделях генерации видео, подчеркивая вызовы, такие как временная согласованность и физические ограничения. Он классифицирует методы на обучение с учителем, самотренировку, подходы на основе предпочтений и инференс-временные стратегии, а также обсуждает наборы данных, практики оценки и открытые проблемы.
6 дней назадDaily PapersСтатья рассматривает проблему совместного обмана в саморазвивающихся агентах поиска, когда генераторы вопросов и решатели создают общие ошибки, приводящие к ложным внутренним вознаграждениям. Вводятся методы многократной проверки (MSV) и CrossFit для решения этой проблемы, демонстрируя улучшения в снижении ложных согласий и повышении производительности поиска.
6 дней назадDaily PapersEgo2Act — это тестовая площадка для оценки целенаправленного манипулирования в генерации эгоцентрических видео, включающая 2 640 видео из 110 реальных задач. Она оценивает, могут ли модели генерации видео создавать реалистичные эгоцентрические видео рук, выполняющих многошаговые манипуляции с объектами для достижения высоких целей.
5 дней назад